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如何使用python计算回撤，下面给大家举个小例子：

1. 单期简单收益率

import datetime
import pandas as pd
pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like

price = pd.Series([3.42,3.51,3.68,3.43,3.56,3.67], index=[datetime.date(2015,7,x) for x in range(3,9)])
price

2015-07-03    3.42
2015-07-04    3.51
2015-07-05    3.68
2015-07-06    3.43
2015-07-07    3.56
2015-07-08    3.67
dtype: float64

利用ffn库计算单期简单收益

import ffn

r = ffn.to_returns(price)
r

2015-07-03      NaN
2015-07-04    0.026316
2015-07-05    0.048433
2015-07-06   -0.067935
2015-07-07    0.037901
2015-07-08    0.030899
dtype: float64

2. 回撤

回撤(Maximum Drawdown, MDD) 用来衡量投资（特别是基金）的表现。

2.1 回撤：某资产在时刻T的回撤是指资产在(0,T)的最高峰值与现在价值之间的回落值，用数学公式表达为：

2.2 对应的回撤率为：

2.3 利用收益率计算回撤

value = (1 + r).cumprod()
value

2015-07-03      NaN
2015-07-04    1.026316
2015-07-05    1.076023
2015-07-06    1.002924
2015-07-07    1.040936
2015-07-08    1.073099
dtype: float64

D = value.cummax() - value
D

2015-07-03      NaN
2015-07-04    0.000000
2015-07-05    0.000000
2015-07-06    0.073099
2015-07-07    0.035088
2015-07-08    0.002924
dtype: float64

d = D / (D + value)
d

2015-07-03      NaN
2015-07-04    0.000000
2015-07-05    0.000000
2015-07-06    0.067935
2015-07-07    0.032609
2015-07-08    0.002717
dtype: float64

MDD = D.max()
MDD

0.07309941520467844

mdd =d.max()
mdd
# 对应的回撤率值为

0.06793478260869572

# 采用ffn库计算收益率累积回撤
ffn.calc_max_drawdown(value)

-0.06793478260869568

from empyrical import max_drawdown

# 使用 empyrical 计算收益率序列回撤
max_drawdown(r)

-0.06793478260869572

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