R语言计算历史股价的最大下降、以及半方差

在R语言中，我们可以使用`tidyquant`或`PerformanceAnalytics`等包来分析历史股价数据，包括计算最大下降（通常称为"最大回撤"）和半方差（也叫条件瓦尔德熵，衡量风险的一个指标）。

1. **最大下降（Max Drawdown, MDD）**：
- 最大下降是评估投资组合历史回报波动性的关键指标，它等于从最高点到最低点的最大损失，然后恢复到上次峰值所经历的百分比下降。
- 使用` PerformanceAnalytics`库中的`maxDrawdown()`函数，首先需要将股价数据整理成时间序列（如`xts`或`zoo`对象），然后调用该函数即可计算。

library(PerformanceAnalytics)
stock_prices <- read.csv("your_stock_prices.csv") # 替换为你实际的股票价格数据文件
prices_xts <- xts(stock_prices$Price, order.by = stock_prices$Date)
mdd <- maxDrawdown(prices_xts)

2. **半方差（Half-Variance, HV）**：
- 半方差是一种改进的风险度量，相比于标准方差只考虑绝对值，它减半了大的下跌的影响，更关注频繁的小幅变动。
- 可以通过计算每日收益率的标准差，然后取平均得到。先计算每日收益率，再用`TTR`库：

library(TTR)
daily_returns <- diff(log(prices_xts)) # 计算日收益率
hva <- colMeans(sqrt(abs(daily_returns))) # 求均方根收益