衡量盈利性的另一种方法是夏普比率。夏普比率的计算方法是投资组合的总收益减去无风险收益（美国国债收益率），然后除以投资组合月收益率的标准差。因此，夏普比率提供了一个风险调整后的收益率。以夏普比率来衡量，VPCI指标提高了所有3种不同规模和4种不同风格特征的股票的盈利性，并在12个分组的9个中有所改进，未能提高盈利性的是中盘高波动性股票、大盘低波动性股票和大盘低成交量股票。总的来看，加入VPCI指标后，夏普比率得到了显著的改善。
图17.13VPCI指标对盈利因子的提高
衡量风险调整后收益的另一种方法是盈利因子。盈利因子计算了对于某种交易方法来说，每损失一美元可以盈利多少。盈利因子通过比较盈利的交易和亏损的交易的数量来衡量风险，其计算方法是用总盈利除以总损失。例如，某只股票按照某种交易方法交易一共出现$40000的损失和$50000的盈利，而另一只股票则出现了$10000的损失和$20000的盈利。这两只股票的净收益都是$10000，但是对投资者来说，投资第一只股票每损失$1，有望获得$1.25的收益，而投资第二只股票每损失$1，有望获得$2的收益，因而$1.25和$2就分别代表了这两只股票的盈利因子。运用VPCI指标能使盈利因子获得更为显著的改善（见图17.14）。和前面一样，VPCI指标提高了大、中、小盘3种不同规模和高成交量、低成交量、高波动性、低波动性4种不同风格特征的股票的盈利性。在12个分组中，只有大盘低波动性股票的盈利因子没有得到提高。总的来看，盈利因子提高了19%，这意味着当投资者在交易策略中运用VPCI指标时，处于损失风险中的每一美元可以多获得19%的收益。
图17.14 7个主要股票类别的盈利因子的改善
