什么是超额夏普比率 ：超额夏普比率用来衡量基金经理主动管理能力，是指基金超额收益与跟踪误差的比值。基金超额收益为αp，用来衡量主动管理获取的收益。而跟踪误差是超额收益的标准差，用来衡量主动管理带来的风险。

超额夏普比率是与基准进行比较，因此适用性更强，便于不同市场情况下的基金比较。指标越高表示基金经理的主动管理能力越强。

投资中，更明智的做法是“低买高卖”。但对于很多投资者来说却是相反的，经常是“高买低卖”，自然收益不佳。投资中要做到买在低点不仅仅是说说而已，更需要的是相信并执行，在低位积攒筹码、拿住筹码。

Grinold&Kahn在《主动投资组合管理》一书中提出了主动管理基本定律，这条定律基于投资决策的两个属性：能力和广度，并给出了超额夏普比率的一种近似表达式：

IR—超额夏普比率，也常称为信息比率

IC—信息系数，用来衡量投资决策的质量，代表了基金经理预测的精准度。定义为每个预测与实现结果之间的相关系数。

BR—投资决策的广度，为策略每年对超额收益率作出的独立预测数目。

可以通过书中的一个例子来理解基本定律：如果希望获得0.5的信息比率，有三位投资者：

第一位是市场择时者，他每个季度对未来一个季度的市场收益率作出独立预测。由于0.5=0.25×√4，他需要高达0.25的信息系数，即很高的预测准确性。

第二位是选股者，他跟踪100家上市公司，每季度更新对这些公司的预测，每年作出400次独立预测，0.5=0.025×√400，他需要0.025的信息系数。

第三位是某个行业专家，密切跟踪两家上市公司，每家公司每年更新200次预测，也就是400次独立预测，那他同样需要0.025的信息系数，行业专家通过对少数公司的频繁预测来达到其广度。

从上面的例子可以看出，信息比率接近，而对基金经理各方面要求可能完全不同。也就是说，提升投资的结果有两条路径：1.投资的广度不足，不过准确率很高；2.准确度不足，但提升了投资的广度。

不过这是一个事前预测公式，投资决策的广度也很难估计，并不能作为一个操作层面的工具，但基本定律告诉我们一个主动管理的真谛：拥有优秀主动管理能力的基金经理需要做好投资深度与广度的权衡，提高准确度和广度同样重要。

实战运用：从历史数据看，超额夏普高的基金投资体验更佳