使用python 计算最大回撤率

在Python中计算投资组合的最大回撤率（Max Drawdown，MDD），通常用于评估投资策略的风险管理能力。最大回撤是指资产从峰值到谷底的损失幅度，即一段时间内最大的亏损程度。以下是一个简单的步骤来计算最大回撤：

1. **数据准备**：首先需要有一段包含资产价格历史数据的时间序列。

import pandas as pd

# 假设df是包含日期和收盘价的DataFrame
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')  # 假设股票价格数据保存在csv文件中
prices = data['Close']

2. **计算每日回报**：通过日收益率（今天的收盘价减去昨天的收盘价，然后除以昨天的收盘价）来表示每一天的投资变动。

daily_returns = prices.pct_change()

3. **累积收益序列**：将每天的回报累加起来得到总收益。

cumulative_returns = (1 + daily_returns).cumprod()

4. **找到峰值和相应的谷值**：遍历累积收益序列，找到最高点（峰值）和紧接其后的最低点（谷值）。

peak_index = cumulative_returns.idxmax()
trough_index = peak_index + cumulative_returns[peak_index:].idxmin()

5. **计算最大回撤**：取峰值和谷值之间的差值，并将其除以峰值，转换成百分比形式。

max_drawdown = ((cumulative_returns.iloc[peak_index] - cumulative_returns.iloc[trough_index]) / cumulative_returns.iloc[peak_index]) * 100

6. **结果输出**：最后返回最大回撤率。

print(f"最大回撤率为：{max_drawdown:.2f}%")