最大回撤怎么用SQL代码表示
时间: 2023-07-15 19:10:17 浏览: 118
最大回撤是指在一段时间内,投资组合净值从峰值下跌的最大幅度。在数据库中,可以通过以下SQL代码来计算最大回撤:
```
WITH portfolio_return AS (
SELECT date, (portfolio_value / LAG(portfolio_value) OVER (ORDER BY date) - 1) as daily_return
FROM portfolio_table
),
portfolio_drawdown AS (
SELECT date, portfolio_value,
(portfolio_value / MAX(portfolio_value) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) - 1) AS drawdown
FROM portfolio_table
)
SELECT MIN(drawdown) AS max_drawdown
FROM portfolio_drawdown
```
其中,`portfolio_table` 是包含每日投资组合净值的数据表,`portfolio_value` 是每日的投资组合净值,`date` 是日期,`daily_return` 是每日的投资组合收益率。首先,使用 `LAG()` 函数计算每日的收益率,然后使用窗口函数计算每日的投资组合净值相对于过去最高点的回撤,最后取最小值即为最大回撤。
相关问题
用sql怎么求最大回撤
最大回撤是指在一段时间内,投资组合净值曲线的最高点和最低点之间的最大损失。为了在 SQL 中计算最大回撤,需要进行以下步骤:
1. 创建一个包含投资组合净值的表。
2. 使用 SQL 窗口函数来计算每个时间点的最大净值。
例如,假设你的表名为 portfolio,其中包含三列:date(日期),value(净值)和ticker(投资组合代码)。下面是计算最大净值的 SQL 代码:
```
SELECT date, ticker, value, MAX(value) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS max_value
FROM portfolio
```
在上述代码中,使用了 MAX 和 OVER 函数来计算每个时间点之前的最大净值。PARTITION BY 用于按 ticker 对净值进行分组,ORDER BY 用于按日期排序,ROWS BETWEEN 用于定义窗口的范围。
3. 计算每个时间点的回撤。
接下来,需要使用上述代码中计算的最大净值来计算每个时间点的回撤。回撤等于当前净值与之前最大净值的差值除以最大净值。下面是计算回撤的 SQL 代码:
```
SELECT date, ticker, value, max_value, (max_value - value) / max_value AS drawdown
FROM (
SELECT date, ticker, value, MAX(value) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS max_value
FROM portfolio
) t
```
在上述代码中,计算了回撤并将其命名为 drawdown。
4. 计算最大回撤。
最后,将回撤按 ticker 分组并找到最大值即可计算最大回撤。下面是计算最大回撤的 SQL 代码:
```
SELECT ticker, MIN(drawdown) AS max_drawdown
FROM (
SELECT date, ticker, value, max_value, (max_value - value) / max_value AS drawdown
FROM (
SELECT date, ticker, value, MAX(value) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS max_value
FROM portfolio
) t
) t2
GROUP BY ticker
```
在上述代码中,使用 MIN 函数找到每个 ticker 的最大回撤。GROUP BY 用于按 ticker 分组。
以上是计算最大回撤的 SQL 代码。请注意,这些代码可能需要根据你的具体情况进行调整。
在以上代码基础上帮我写一个最大回撤率的代码
好的,最大回撤率可以通过计算每个时间点之前的最高价和当前价格的差值与最高价的比值来得到。以下是一个简单的实现:
```python
def max_drawdown(prices):
n = len(prices)
max_so_far = [0] * n
max_so_far[0] = prices[0]
max_drawdown = 0
for i in range(1, n):
max_so_far[i] = max(max_so_far[i-1], prices[i])
drawdown = (max_so_far[i] - prices[i]) / max_so_far[i]
max_drawdown = max(max_drawdown, drawdown)
return max_drawdown
```
其中,`prices`是一个包含每个时间点的价格的列表。`max_so_far`是一个记录每个时间点之前的最高价的列表。在循环中,我们计算当前价格与之前最高价的差值与最高价的比值,然后将其与之前的最大回撤率比较,更新最大回撤率。最后返回最大回撤率。
需要注意的是,这个函数只计算了最大回撤率,并没有记录具体的时间段。如果需要记录时间段,可以在循环中添加一些逻辑来实现。
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