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夏普比率 Sharpe Ratio
風險調整後報酬：超額報酬（超過無風險利率的部分）除以標準差。夏普比率高於1.0即為良好，高於2.0則屬優異。Closelook為十個參考投資組合提供夏普比率，以便與基準指標進行比較。
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定義與背景
夏普比率透過計算每單位波動性所產生的超額報酬，來衡量風險調整後的績效。公式為：（投資組合報酬 − 無風險利率）／投資組合標準差。夏普比率為1.0，代表每承擔一單位風險，即可獲得一單位的超額報酬。一般而言，高於1.0被視為良好；高於2.0則屬優異；長期維持在3.0以上則極為罕見，通常僅見於高頻策略。
此比率也有重要限制：它假設報酬呈常態分布（實際上並非如此——厚尾現象相當常見），它對上檔波動與下檔波動施以相同的懲罰，並且僅以標準差作為單一風險衡量指標（忽略了回撤深度與持續時間）。儘管存在這些限制，夏普比率仍是應用最廣泛的風險調整績效指標，因為它能讓不同策略、資產類別與時間區間之間進行直接比較。在Closelook的投資組合架構中，夏普比率會與最大回撤及索提諾比率（Sortino ratio，僅懲罰下檔偏差）一併呈現，以提供更完整的風險圖像。
對投資人的重要性
脫離背景脈絡的原始報酬毫無意義。報酬率20%但波動性達40%（夏普比率0.5），劣於報酬率12%但波動性僅8%（夏普比率1.5）的表現。夏普比率透過衡量每承擔一單位風險所獲得的報酬，強制進行此類比較。機構投資人通常以夏普比率高於1.0為目標，而最優秀的避險基金能在多年期間維持高於2.0的比率。
Closelook的三引擎架構旨在透過分散配置於不相關的報酬來源，將投資組合層級的夏普比率最大化。Volatility Harvesting引擎（選擇權權利金）與Structural Narrative引擎（長存續期股票）之間，天然具有低相關性。將兩者結合所產生的綜合夏普比率，會高於任一引擎單獨的表現——這正是真正分散配置的數學效益，而非僅僅持有更多股票。