新年伊始，很榮幸筆者的《教你用 Python 進階量化交易》專欄在慕課專欄板塊上線了，歡迎大家訂閱！為了能夠提供給大家更輕松的學(xué)習(xí)過程，筆者在專欄內(nèi)容之外會陸續(xù)推出一些手記來輔助同學(xué)們學(xué)習(xí)本專欄內(nèi)容，因此同學(xué)們無需擔(dān)心專欄內(nèi)容在學(xué)習(xí)上的困難，更多的是明確自己學(xué)習(xí)的目的即可。當(dāng)然筆者也歡迎同學(xué)們踴躍留言，說出自己想擴展的知識點，筆者會根據(jù)同學(xué)們的意愿選擇性的推出一些內(nèi)容。

本次場外篇筆者在專欄《18、股票交易數(shù)據(jù)可視化：買賣區(qū)間下策略收益繪制》的基礎(chǔ)上對策略的最大回撤指標(biāo)做一定的擴展介紹。最大回撤屬于判斷策略風(fēng)險高低的指標(biāo)，用來描述買入股票后，在策略出現(xiàn)最糟糕的情況下會損失多少錢，這也直接關(guān)系到《21、股票交易策略開發(fā)：ATR止盈止損風(fēng)險策略》小節(jié)中對于風(fēng)險策略中止盈止損因子的設(shè)定。

我們知道投資是有風(fēng)險的，那么如何去衡量這個風(fēng)險呢？最大回撤率就是一種直觀的將風(fēng)險切實量化的指標(biāo)。最大回撤率計算公式：max(1-當(dāng)日收盤價/當(dāng)日之前最高價)*100％【(最高價-最低價)/最高價】。舉個例子，在股票最高價2元買入，近半年內(nèi)，股價下跌到最低點1.6元，最大虧損0.4元，那么這近半年最大回撤率=1-1.6/2×100％，結(jié)果是20％。顯而易見，最大回撤率越小越好，因為回撤與風(fēng)險成正比，回撤越大，風(fēng)險也就越高。最大回撤的概念雖然直觀，但在程序中到底應(yīng)該怎么實現(xiàn)計算呢？

我們延續(xù)專欄《18、股票交易數(shù)據(jù)可視化：買賣區(qū)間下策略收益繪制》的內(nèi)容，計算浙大網(wǎng)新股價的最大回撤率和應(yīng)用策略后資金曲線的最大回撤率。以計算資金曲線最大回撤率為例，首先使用expanding()?計算資金曲線的滾動最大值，也就是截至當(dāng)前時間，資金曲線的最大值，圖中的橙色曲線所示。

接著，將資金曲線與資金曲線滾動最大值矢量相除，即得到回撤后資金剩余的百分比，也就是資金曲線在滾動最大值之后剩余資金的百分比，對剩余資金百分比從小到大排序，那么第一行就包含了回撤后資金剩余百分比的最小值，1-資金剩余百分比最小值即為資金曲線最大回撤率。

以下為計算資金曲線最大回撤率實現(xiàn)代碼，同理計算股價曲線最大回撤率與此類同：

#expanding()計算資金曲線當(dāng)前的滾動最高值

stock_df['max_total'] = stock_df['total'].expanding().max()

#計算資金曲線在滾動最高值之后所回撤的百分比

stock_df['per_total'] = stock_df['total']/stock_df['max_total']

min_point_total = stock_df.sort_values(by=['per_total']).iloc[[0], stock_df.columns.get_loc('per_total')]

max_point_total = stock_df[stock_df.index <= min_point_total.index[0]].sort_values\

(by=['total'],ascending=False).iloc[[0],stock_df.columns.get_loc('total')]

print("最大資金回撤%5.2f%%從%s開始至%s結(jié)束"%((1-min_point_total.values),\

max_point_total.index[0],min_point_total.index[0]))

最后分別打印出浙大網(wǎng)新股價和資金曲線最大回撤率，以及時間點，并且在圖形上標(biāo)注。更多的量化交易內(nèi)容歡迎大家訂閱專欄閱讀！！

最大股價回撤 0.53%從2018-04-24 00:00:00開始至2018-10-16 00:00:00結(jié)束

最大資金回撤 0.15%從2018-05-23 00:00:00開始至2018-10-08 00:00:00結(jié)束

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python计算最大回撤_Python进阶量化交易场外篇3——最大回撤评价策略风险的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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