python计算每日回撤

在Python中，计算每日回撤通常涉及到金融数据分析中的技术指标之一。每日回撤是指从某一天的最高价格到下一天最低价格的百分比下降。以下是一个简单的步骤来计算每日回撤：

1. 首先，你需要有一份包含每日开盘价、收盘价、最高价和最低价的数据集，例如pandas DataFrame。

import pandas as pd

# 假设df是数据集，日期列为'date', 开盘价列为'open', 收盘价列为'close', 最高价列为'max', 最低价列为'min'

2. 计算每日收益（R）。这通常是通过收盘价减去前一天的收盘价，然后除以前一天收盘价得到的百分比。

df['daily_return'] = df.groupby('date')['close'].pct_change()

3. 接着计算每日最大回撤（Max Drawdown）。这个需要从高点到低点的过程，所以首先要找出每一天的最大值和次日的最小值。

df['max_price'] = df['high'].cummax() # 记录每个交易日以来的最大价格
df['min_price'] = df['low'].rolling(2).min() # 每天取过去两天的最低价

df['drawdown'] = (df['max_price'] - df['min_price']) / df['max_price']
df['max_drawdown'] = df['drawdown'].cummin() * 100 # 转换为百分比并计算累积最大回撤

4. 最终，你可以选择特定日期查看单日回撤，或者分析整个数据集中最大回撤的发生日期和程度。