最大回撤python

"最大回撤"（Maximum Drawdown，MDD）通常用於描述投資組合或單個投資項目在面臨價格下跌時的風險水平。這個指標反映的是資產從最高點到最低點所經歷的最大損失。

在Python中，可以使用pandas庫來計算最大回撤。以下是一個簡單的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假設你有一個DataFrame，其中包含你的投資組合的歷史價格數據
# 假設這個DataFrame叫做df，並且包含兩列：'price'和'date'
# 'price'是每個日期的投資組合價格，'date'是日期

# 首先，你需要找到所有價格高點和低點的日期
high_points = df['price'].where(df['price'].diff() > 0).dropna()
low_points = df['price'].where(df['price'].diff() < 0).dropna()

# 然後，你可以使用這些日期來計算最大回撤
mdd = (high_points - low_points) / high_points.mean() * 100

print("最大回撤: ", mdd)

這個代碼會找出價格數據中的所有高點和低點，並計算它們之間的平均值，然後用這個平均值作為分母來計算最大回撤。需要注意的是，這個方法可能並不適用於所有情況，例如，如果你的數據存在跳躍或缺失值，那麼你可能需要使用不同的方法來處理這些數據。

以上就是用Python計算最大回撤的基本方法。如果你需要更複雜或特定的計算方法，你可能需要使用更專門的庫或方法。