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历史最大回撤率计算

历史最大回撤率计算

作者: 洛奇lodge | 来源:发表于2021-02-25 18:47 被阅读0次
什么是最大回撤

在选定周期内任一历史时点往后推,产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值

最大回撤指标作用
  • 1、回撤被用来衡量基金产品的抗风险能力。回撤的含义是指产品的净值在一定时期内从最高点下降到最低点的程度。最大回撤率不一定是(最高点的净值-最低点的净值)/最高点的净值,但它可能会落在其中的某个地段。
  • 2、回撤被用来描述任何投资者可能面临的最大损失
最大回撤计算方式
  • 逻辑1: 从起始第一天净值D1,跟后面每一天净值Dn+1进行比较,找出最大差值Dmax1,然后接着第二天净值D2,跟后面每一天净值Dn+1进行比较,找出最大差值Dmax2,以此类推,最后得到结果[Dmax1, Dmax2, ... , Dmaxn] ,从中比较最大值,得到最大回撤值
  • 逻辑2:以起始当天净值D1为历史最大净值Dmax,与每天净值Di进行比较差值,如果Di净值大于当前最大净值Dmax,则Di赋值于最大净值Dmax,接着后面每天净值比较,遇到更大净值,就需要替换进行差值计算,最后得到所有净值的差值,最大差值的位置就是最低点净值,根据最低点净值位置,往后找到历史最高点净值,最后进行最大回撤计算,最大回撤值=(最高点的净值-最低点的净值)/最高点的净值 (下面程序应用该逻辑实现)
程序实现
data = [1, 1.2, 1.31, 1.5, 1.45, 1.48, 1.21, 1.34]
 i = np.argmax((np.maximum.accumulate(data) - data) / np.maximum.accumulate(data)) 
 j = np.argmax(data[:i]) 
 result =  (data[j] - data[i]) / (data[j])

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