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最大回撤计算公式及分析 由bqw9z8tc创建,最终由bqw9z8tc更新于2024-06-07 10:48 被浏览 79 用户 最大回撤(Maximum Drawdown,简称 MDD)是衡量投资组合或资产在选定时间段内从峰值跌至谷底的最大损失百分比。它是一个重要的风险指标,用于评估投资的下行风险。最大回撤越大,意味着资产或投资组合的潜在损失越大。BigQuant的金融市场数据因子平台以及AI量化策略平台(PC端),可以验证各种AI量化策略的最大回撤实例效果。 计算公式最大回撤Maximum Drawdown=(峰值-谷底)/峰值×100% 峰值 是指在观察期间内的最高投资价值。 谷底 是指从峰值后的最低投资价值。 案例解析假设有只股票在一段时间内的价格序列为:$100, $120, $90, $130, $80, $100。 现在计算这个时间序列的最大回撤。首先,我们需要找到峰值和随后的谷底,然后使用公式计算最大回撤。 # 重新计算最大回撤 # 示例数据 - 股票价格序列 price_series = [100, 120, 90, 130, 80, 100] # 初始化峰值和最大回撤 peak = price_series[0] max_drawdown = 0 # 遍历价格序列,计算最大回撤 for price in price_series: if price > peak: peak = price drawdown = (peak - price) / peak if drawdown > max_drawdown: max_drawdown = drawdown max_drawdown_percentage = max_drawdown * 100 max_drawdown_percentage计算结果Result:38.46153846153847;该股票的最大回撤(Maximum Drawdown)计算结果为约 38.46%。这意味着在观察的时间段内,股票从其最高点($130)下跌到最低点($80)期间,投资者可能遭受的最大损失比例为 38.46%。 指标解读高最大回撤: 这表明投资在其历史表现中曾经遭遇过较大的价值下降。比如,最大回撤为-50%意味着投资在最糟糕的时期从最高点跌至只剩下原来价值的一半。 这种高风险表明投资的不稳定性和潜在的损失风险,可能不适合风险厌恶型投资者(稳健投资者)。 对于能够承受高风险并寻求高回报的投资者,可能会考虑这种投资,尤其是在他们认为市场将反弹或该资产的长期前景良好的情况下。 低最大回撤: 表示投资在过去的表现中相对稳定,即使在市场不利条件下,价值下降的幅度也较小。 这对于那些重视资本保护和稳定回报的投资者来说是一个积极的信号,特别是对于退休金投资者或风险厌恶型投资者。 低最大回撤的投资通常意味着较低风险和较稳定回报,但同时可能意味着较低的增长潜力。 最大回撤是评估投资策略风险的一个重要工具。它可以帮助投资者了解在最坏的市场条件下可能面临的损失。 投资者可以根据自己的风险承受能力来选择适合的投资策略。例如,如果投资者不能接受高于某个百分比的损失,他们应该避免那些历史上最大回撤超过这个百分比的投资。投资决策应综合考虑最大回撤以及其他多种因素,如总回报率、波动率、市场趋势等。它对于制定投资策略和管理风险至关重要,但应与其他投资评估工具一起使用,以形成全面的投资决策。 量化资源汇总开发平台 量化交易策略开发平台入口(PC端) 量化投资金融历史数据平台 量化交易因子平台 量化资源学习入口 技术文档 DAI — 金融数据库平台 DAI — SQL数据函数列表 BigAlpha — 因子数据库平台 QuantChat — AI量化开发助手 BigTrader - 交易引擎(HFTrade) 开发资源 FAI - 分布式云计算加速集群 AIFlow - 任务管理 BigCharts - 量化数据可视化 BigCharts - 图表接口 Bigcharts - 配置项 BigBrain - 知识库插件 量化策略 年化81%持仓10支策略 基于Stockranker的超跌反弹策略 AI量化交易策略精华汇总 AI量化策略快速理解 常见量化交易模型策略 大跌行情下的量化策略 建立趋势跟踪策略的五个指标 量化策略 年化81%持仓10支策略 基于Stockranker的超跌反弹策略 AI量化交易策略精华汇总 AI量化策略快速理解 常见量化交易模型策略 大跌行情下的量化策略 建立趋势跟踪策略的五个指标 基础因子 alpha阿尔法 Beta贝塔系数 PE市盈率 PB市净率 ROE净资产收益率 夏普比率SharpeRatio 布林带BOLL 换手率TurnOver 波动率Volatility 相对强弱指数RSI 移动平均线SMA/EMA 基本常识 量化交易快速入门 https://bigquant.com/wiki/doc/6yep5yyw5lqk5pit5yiw5bqv5piv5oco5lmi6lwa6zkx55qe-b5WJj0v0Jf https://bigquant.com/wiki/doc/5pwj5oi35aac5l2v5yga6yep5yyw5lqk5pit-Ni7gIFHlnG https://bigquant.com/wiki/doc/2023-u7IPZL8JHB https://bigquant.com/wiki/doc/6yep5yyw5lqk5pit5piv5lua5lmi5osp5ocd-0rhzCCS8Id \n |
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