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python怎么计算大回撤？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
如何使用python计算大回撤，下面给大家举个小例子：
1. 单期简单收益率
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. 大回撤
大回撤(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
之间的回落值，用数学公式表达为：
2.2 对应的回撤率为：
2.3 利用收益率计算大回撤
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
# 对应的大回撤率值为
0.06793478260869572
# 采用ffn库计算收益率累积大回撤
ffn.calc_max_drawdown(value)
-0.06793478260869568
from empyrical import max_drawdown
# 使用 empyrical 计算收益率序列大回撤
max_drawdown(r)
-0.06793478260869572
关于python怎么计算大回撤问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道了解更多相关知识。
分享名称：python怎么计算最大回撤-创新互联
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http://cdkjz.cn/article/doohsp.html
