【邢不行|量化小讲堂系列36-python量化入门】如何通过3行Python代码计算最大回撤

在量化投资策略评估中，最大回撤是一个重要的风险指标，它反映了投资者可能面临的最坏情况下的资金缩水程度。计算最大回撤的Python代码可以非常简洁，仅需3行即可完成。

下面是一段示例代码，用于从一个收益序列（如日收益率或净值）计算最大回撤：

```python
# 假设我们有一个每日收益率列表 daily_returns
daily_returns = [0.01, -0.02, 0.05, -0.08, 0.03, ...]

# 将收益序列转换为累计净值序列
cumulative_values = (1 + pd.Series(daily_returns)).cumprod()

# 计算最大回撤
max_drawdown = (cumulative_values.cummax() - cumulative_values).max()
```

逐行解析：

- 第一行：定义了一个`daily_returns`列表，它代表策略在各个交易日的收益率。实际使用时，这里应该是一个数据序列或者pandas的Series对象。

- 第二行：通过将每日收益率累乘（cumprod），转化为累计净值序列。这一步是必要的，因为最大回撤是在累计净值的基础上计算的，而不仅仅是基于单日或某段时间内的收益变动。

- 第三行：使用`cummax()`函数找出每个点之前的最高累计净值，然后与当前点的累计净值做差，得到的是从历史高点到该点的最大跌幅。最后取这个序列中的最大值即为整个期间的最大回撤。

这种计算方法直观且易于理解，在量化策略评估时是十分常用的手段之一。

如果想要进一步完善代码，可以加入适当的异常处理和输入检查，确保`daily_returns`数据的正确性和完整性。此外，可以考虑使用一个函数封装上述逻辑，使其更便于重复使用和测试。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

谢谢分享