有讀者來信希望得知更多股票的夏普比率（Sharpe Ratio），然而港股、美股和A股的股票總數量逾1萬隻，不可能在這裏分享所有數據。因此我編寫了簡單的計算程式riskCal.py，並提供Github的連結。只要往Yahoo Finance下載股價資料，把csv檔儲存於相同目錄下，然後執行Python程序，便可計算出股票的夏普比率及相關的統計數據。簡單而言，例如計算到某隻股票的夏普比率高於60%，這是較有機會貼近效率前緣的股票，或可考慮加進你的投資組合。
而且，波動性過高的股票也不應長期持有，例如標準差高於40%的股票。持有這些高風險股票的唯一理由是它能提供逾30%的年化預期回報率，但要思考是從事甚麼業務可長期保持高增長率，這是很值得懷疑的事，往往事後發現高增長時期很快過去，股價不可能保持高增長。最佳做法是選擇標準差30%或以下的股票，然後再從中挑選一些預期回報率接近或高於20%的股票，自然就可以砌出「瘦身偏右」的投資組合。
Github連結：
https://github.com/quantumsnowball/AppleDaily20190722.git