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Python做量化投资评价策略风险 如何计算最大回撤?

随着大数据时代的到来Python越来越受欢迎,它在金融界的应用很广泛,其中使用python进行量化投资zui为常见;如何看一个量化策略的好坏呢?其实应该首先看年化收益,其次是zui大回撤。今天融跃小编就和您一起来看看如何计算zui大回撤吧!

何为zui回撤?

zui大回撤是评价策略风险的指标,它的含义是:在某一个高点之后,资金曲线下挫*的幅度。也就是这个策略在*坏的情况下,会亏掉多少钱。

zui大回撤属于风险指标,判断一个策略风险的高低。很多人评价风险,会用一些比较学术的指标,例如方差、波动率等。但我觉着这些都太不直观,比如算出来一个方差,0.035,根本就不知道啥意思。

那么怎么用Python代码实现呢?

我们只带zui大回撤,就是要找到这些回撤中使资金损失*的一次。并且用百分比的方式量化地表示出来。

例如在下面这条资金曲线中,从 ① 到 ②,从 ③ 到 ④,都发生了比较大的回撤。从百分比上来讲,究竟哪次*?我们用代码和数据说话。

zui大回撤计算代码如下:

就这样将zui大回撤的两个时间点打印出来即可。

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