最大回撤用python怎么计算

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

importdatetime
importpandasaspd
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)forxinrange(3,9)])
price

2015-07-033.42
2015-07-043.51
2015-07-053.68
2015-07-063.43
2015-07-073.56
2015-07-083.67
dtype:float64

利用ffn库计算单期简单收益

importffn

r=ffn.to_returns(price)
r

2015-07-03NaN
2015-07-040.026316
2015-07-050.048433
2015-07-06-0.067935
2015-07-070.037901
2015-07-080.030899
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 利用收益率计算回撤

value=(1+r).cumprod()
value

2015-07-03NaN
2015-07-041.026316
2015-07-051.076023
2015-07-061.002924
2015-07-071.040936
2015-07-081.073099
dtype:float64

D=value.cummax()-value
D

2015-07-03NaN
2015-07-040.000000
2015-07-050.000000
2015-07-060.073099
2015-07-070.035088
2015-07-080.002924
dtype:float64

d=D/(D+value)
d

2015-07-03NaN
2015-07-040.000000
2015-07-050.000000
2015-07-060.067935
2015-07-070.032609
2015-07-080.002717
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

fromempyricalimportmax_drawdown

#使用empyrical计算收益率序列回撤
max_drawdown(r)

-0.06793478260869572