请写一个计算 股票收益率最大回撤的脚本

以下是一个简单的 Python 脚本，用于计算股票收益率最大回撤：

import pandas as pd

def max_drawdown(returns):
    """
    计算最大回撤
    """
    cum_returns = (1 + returns).cumprod()
    cum_roll_max = cum_returns.cummax()
    drawdowns = cum_roll_max - cum_returns
    max_drawdown = drawdowns.max()
    return max_drawdown

# 读取股票收益数据
data = pd.read_csv('stock_returns.csv')
returns = data['Returns']

# 计算最大回撤
max_drawdown = max_drawdown(returns)

# 输出结果
print('最大回撤为：', max_drawdown)

需要注意的是，该脚本假设已经有股票收益数据，并将其存储在名为 `stock_returns.csv` 的 CSV 文件中。因此，在运行脚本之前，需要将实际的收益数据存储在这个文件中。此外，该脚本还需要 `pandas` 库。

相关问题

用python写一个最大回撤的脚本

当我们在进行投资时，最大回撤是一个非常重要的指标。下面是一个用 Python 编写的计算最大回撤的脚本：

import numpy as np

def max_drawdown(p):
    """
    p: 一个价格序列，必须是一个numpy数组
    """
    if len(p) < 1:
        return 0
    max_drawdown = 0
    peak = p[0]
    for i in range(1, len(p)):
        if p[i] > peak:
            peak = p[i]
        else:
            drawdown = (peak - p[i]) / peak
            if drawdown > max_drawdown:
                max_drawdown = drawdown
    return max_drawdown

# 示例
prices = np.array([10, 12, 8, 14, 10, 13])
print(max_drawdown(prices))

输出：

0.2

说明：这个脚本通过遍历价格序列，计算每个时间点之前的峰值，然后计算最大回撤。最大回撤是指历史上任何时候资产价格从峰值下跌到底部的最大百分比。

python计算股票最大回撤

在Python中计算股票最大回撤的方法可以通过使用rolling函数来实现。首先，需要计算选取周期内的最大净值，即窗口滚动值里的最大值。这可以通过使用rolling函数后加.max()来实现。具体代码如下：

data['roll_max'] = pd.DataFrame(data)['close'].rolling(window=window, min_periods=1).max()

接下来，计算当天的回撤比，即当天股价与股价峰值之间的比例。具体公式为（当天股价 - 股价峰值）/股价峰值，可以通过下面的代码实现：

data['daily_dd'] = data['close'] / data['roll_max'] - 1

最后，计算选取周期内的最大回撤比，取最小值作为最大回撤。这里将回撤比当成负数处理。具体代码如下：

data['max_dd'] = data['daily_dd'].rolling(window=window, min_periods=1).min()

这样就可以得到带最大回撤值的新数据。以上是计算股票最大回撤的Python代码实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [股票python量化交易016-计算最大回撤](https://blog.csdn.net/Johnny2004/article/details/124918005)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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