diff --git a/%E7%9F%A5%E8%AF%86%2F%E5%A4%8F%E6%99%AE%E6%AF%94%E7%8E%87.md b/%E7%9F%A5%E8%AF%86%2F%E5%A4%8F%E6%99%AE%E6%AF%94%E7%8E%87.md
index 69c3011..96e1de2 100644
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@@ -1,28 +1,3 @@
-# 夏普比率（Sharpe Ratio）
+# test patch
 
-> **一句话**：每承担 1 单位波动风险，能换来多少**超额收益**。
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-## 💡 直觉
-收益高但波动也大不算本事；夏普衡量「性价比」——单位风险的回报。
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-## 🧮 公式 / 口径
-```
-    夏普 = (年化收益 − 无风险利率) / 年化波动率
-    近似: mean(日收益)*252 / (std(日收益)*sqrt(252))
-```
-
-## ⚠️ 常见误区
-① 假设收益正态分布，低估极端风险；② 高频策略因样本多，夏普天然偏高；③ 小于 1 一般，2 以上很好。
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-## 👉 实战锚点（学以致用）
-- `alpha/evaluation.py::sharpe_ratio`
-- 练习03 双均线 vs 买入持有的夏普对比
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-## 📖 出处
-《主动投资组合管理》第3章；《打开量化投资的黑箱》
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-## 🔗 相关
-[[知识/信息比率]]  [[知识/最大回撤]]  [[知识/波动率]]
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-*分类：绩效指标 ｜ 复习节奏：1/2/4/7/15 天（配合 Anki）*
+$$Sharpe=\frac{R_p-R_f}{\sigma_p}$$