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    最大回撤用python怎么计算

    爱喝马黛茶的安东尼爱喝马黛茶的安东尼2019-11-19 09:32:40原创9980

    如何使用python计算回撤,下面给大家举个小例子:

    1. 单期简单收益率

    ccfc8ecad821faa4404d465c48d4a2a.png

    import datetime
    import pandas as pd
    pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like
    price = pd.Series([3.42,3.51,3.68,3.43,3.56,3.67], index=[datetime.date(2015,7,x) for x in range(3,9)])
    price
    2015-07-03    3.42
    2015-07-04    3.51
    2015-07-05    3.68
    2015-07-06    3.43
    2015-07-07    3.56
    2015-07-08    3.67
    dtype: float64

    利用ffn库计算单期简单收益

    import ffn
    r = ffn.to_returns(price)
    r
    2015-07-03      NaN
    2015-07-04    0.026316
    2015-07-05    0.048433
    2015-07-06   -0.067935
    2015-07-07    0.037901
    2015-07-08    0.030899
    dtype: float64

    2. 回撤

    回撤(Maximum Drawdown, MDD) 用来衡量投资(特别是基金)的表现。

    2.1 回撤:某资产在时刻T的回撤是指资产在(0,T)的最高峰值与现在价值1c2ca3a9239e13292bf785b0867f285.png之间的回落值,用数学公式表达为:

    0550cc13710fe87cb8c04220571df39.png

    2.2 对应的回撤率为:

    bef627f6bc59abba72c5dcfe3251e16.png

    2.3 利用收益率计算回撤

    165930e56af53b44231bb4c1ccaed84.png

    value = (1 + r).cumprod()
    value
    2015-07-03      NaN
    2015-07-04    1.026316
    2015-07-05    1.076023
    2015-07-06    1.002924
    2015-07-07    1.040936
    2015-07-08    1.073099
    dtype: float64
    D = value.cummax() - value
    D
    2015-07-03      NaN
    2015-07-04    0.000000
    2015-07-05    0.000000
    2015-07-06    0.073099
    2015-07-07    0.035088
    2015-07-08    0.002924
    dtype: float64
    d = D / (D + value)
    d
    2015-07-03      NaN
    2015-07-04    0.000000
    2015-07-05    0.000000
    2015-07-06    0.067935
    2015-07-07    0.032609
    2015-07-08    0.002717
    dtype: float64
    MDD = D.max()
    MDD
    0.07309941520467844
    mdd =d.max()
    mdd
    # 对应的回撤率值为
    0.06793478260869572
    # 采用ffn库计算收益率累积回撤
    ffn.calc_max_drawdown(value)
    -0.06793478260869568
    from empyrical import max_drawdown
    # 使用 empyrical 计算收益率序列回撤
    max_drawdown(r)
    -0.06793478260869572

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