Numpy 计算最大回撤的开始时间、结束时间和跨越的时间长度

Numpy 计算最大回撤的开始时间、结束时间和跨越的时间长度

在金融领域,最大回撤是一个非常重要的概念。它是评估投资组合收益风险的关键指标,它指的是一个资产或投资组合价值在特定时间段内从峰值到谷底的最大跌幅。在本文中,我们将使用Python中的Numpy库来计算最大回撤的开始时间、结束时间和跨越的时间长度。

阅读更多:Numpy 教程

最大回撤的定义

最大回撤定义为从一个峰值到之后的最低点之间的最大百分比下跌幅度。假设我们有一段投资组合的收盘价历史记录,其中的每个时间点都有一个收盘价。我们可以通过以下公式来计算最大回撤:

MDD=Ptmaxj=0,,tPjmaxj=0,,tPjMDD = \frac{P_t – \max_{j=0,…,t}P_j}{\max_{j=0,…,t}P_j}

其中MDDMDD表示最大回撤,PtP_t表示当前时间的收盘价,maxj=0,,tPj\max_{j=0,…,t}P_j表示从0到当前时间点的收盘价的最大值。

计算最大回撤

我们现在将使用Numpy来计算最大回撤的开始时间、结束时间和跨越的时间长度。我们将利用Numpy数组来存储收盘价历史记录,并使用Numpy函数来计算最大回撤。以下是一个示例:

import numpy as np

# 生成演示数据
prices = np.array([10, 20, 15, 25, 18, 30, 22])

# 计算最大回撤
highwatermark = np.maximum.accumulate(prices)
drawdown = (prices - highwatermark) / highwatermark
max_drawdown = np.min(drawdown)

# 打印开始时间、结束时间和跨越的时间长度
start = np.where(drawdown == max_drawdown)[0][0]
end = np.argmax(highwatermark[:start])
duration = start - end

print('Start Date: {}'.format(start))
print('End Date: {}'.format(end))
print('Duration: {}'.format(duration))
Python

在这个示例中,我们生成了一个包含7个收盘价值的Numpy数组。然后,我们使用Numpy的maximum.accumulate函数来计算从历史开始到当前时间点的最高收盘价,接着我们使用这个最高收盘价来计算每个时间点的最大回撤。最后,我们使用Numpy的where函数和argmax函数来计算最大回撤的开始时间、结束时间和跨越的时间长度。

示例

为了进一步说明使用Numpy计算最大回撤的方法,我们将使用一些真实的股票行情数据进行计算。我们使用Pandas来读取数据,并使用Matplotlib来绘制股票价格图表。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('AAPL.csv')

# 计算最大回撤
prices = np.array(df['Adj Close'])
highwatermark = np.maximum.accumulate(prices)
drawdown = (prices - highwatermark) / highwatermark
max_drawdown = np.min(drawdown)

# 打印开始时间、结束时间和跨越的时间长度
start = np.where(drawdown == max_drawdown)[0][0]
end = np.argmax(highwatermark[:start])
duration = start - end

# 绘制股价图和最大回撤区域
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(df['Date'], prices, label='Price')
ax.fill_between(df['Date'], 0, -100 * drawdown, alpha=0.1, label='Drawdown')
ax.legend()
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price')
ax.set_title('Apple Inc. Stock Price with Maximum Drawdown')
plt.show()
Python

在这个示例中,我们使用了Pandas来读取一个存储着苹果公司股票行情数据的CSV文件。接着,我们使用Numpy来计算最大回撤,并使用Matplotlib来绘制股价图和最大回撤区域。可以看到,在2018年底至2019年初的时间段中,苹果公司股票出现了一个很大的回撤。我们可以使用上述代码来计算回撤的开始时间、结束时间和跨越的时间长度。

总结

本文介绍了如何使用Python中的Numpy库来计算最大回撤的开始时间、结束时间和跨越的时间长度。我们使用了Numpy数组来存储收盘价历史记录,并使用Numpy函数来计算最大回撤。我们还使用真实的股票行情数据进行了一个示例,展示了如何使用Numpy和Matplotlib来计算和显示最大回撤。最大回撤是投资组合收益风险的关键指标,在投资决策中非常重要。

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