量化金融课堂（四）,揭秘量化交易中的最大回撤策略

在量化金融课堂中，我们经常会讨论到“最大回撤”这个概念。最大回撤是指投资组合从最高点到最低点的最大跌幅。它是一个非常重要的风险指标，可以用来衡量投资组合的风险承受能力和过去的表现。
以下是关于最大回撤的一些详细内容：
### 1. 最大回撤的定义
最大回撤是指从投资组合的历史最高点到某个时间点的最低点之间的跌幅。这个跌幅可以用来衡量投资组合在特定时间段内的最大跌幅。
### 2. 最大回撤的计算方法
最大回撤的计算公式如下：
[ ext{最大回撤} = rac{ ext{历史最高点} - ext{历史最低点}}{ ext{历史最高点}} imes 100% ]
### 3. 最大回撤的应用
最大回撤在量化交易和风险管理中有着广泛的应用：
- "风险管理"：最大回撤可以帮助投资者了解投资组合的风险承受能力，从而调整投资策略。 - "投资组合评估"：最大回撤可以作为评估投资组合过去表现的一个指标。 - "策略开发"：在开发量化交易策略时，最大回撤可以帮助投资者评估策略的风险水平。
### 4. 最大回撤的局限性
尽管最大回撤是一个重要的风险指标，但它也存在一些局限性：
- "历史数据的依赖性"：最大回撤是基于历史数据计算的，可能无法准确反映未来的风险。 - "单一指标"：最大回撤

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节课堂，掌柜带大家利用Python如何实现双均线策略，这是一个简单实用的策略，使我们能简单地判别入场的时机。这节课带大家熟悉量化交易一些常用词汇及其含义，以及Python的计算技巧。

一、回测收益率

根据现时股价计算买入以来的收益率，就是以前一块钱的股票现在价值多少。R为收益率，PT为卖出时股价，P0为买入时股价。R=(Pt - P0)/P0

1. pro = ts.pro_api()
2. df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101', end_date='20231217')
3. df = pd.to_datetime(df) #将交易日期转换为datetime格式
4. df.set_index('trade_date',inplace=True)
5. df.sort_index(ascending=True,inplace=True) #排序，按时间先后顺序排列，最新数据在最后面

导入tushare的数据，选取平安银行2020年至2023年的数据，并假设2020年1月买入股票，到今天平安银行亏损了44.74%，将近亏掉了一半，2020年时股价还在16块多，到今天只剩下9块多。

1. df = df/df.iloc #开盘价买入股票
2. returns = df.iloc - 1 #计算最后一天的收益率
3. returns

二、回测年化收益

Rp表示年化收益，R表示总收益，即上面提到的回测收益率，m表示一年的交易天数（一年有250个交易日），n表示选择了多少天数据。Rp=(1+R)^(m/n) - 1

annual = pow(1+returns, 250/len(df)) - 1 #pow为Python计算幂的函数，第一个参数为底，第二个参数为幂

计算得出平安银行的2020-2023年的年化收益为-14.3%，2020年买入平安银行的真是被套的死死的。

三、最大回撤

最大回撤率是指在选定周期内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤用来描述买入产品后可能出现的最糟糕的情况，用于衡量产品的风险度。最大回撤越小越好。

Pj为股票上涨前最低价格，Pi表示最大下跌前股票最高股价。

Max_drawdown = Max

用Python计算最大回撤率，先取出一段时间的股票开盘价最大值，用最大开盘价减去当前价格，除以股票开盘价的最大值，然后从中选择最大值作为最大回撤率。

1. ((df.cummax() - df)/df.cummax()).max()

计算得到平安银行2020年1月到2023年12月15日最大回撤率为63.06%。意思是从最高点到最低点，下跌了63.06%。

我们还可以计算最大回撤天数，即计算从最高点下跌到最低点花了多少时间。

1. #计算回撤天数
2. i = np.argmax((df.cummax() - df)) #最大回撤结束的时间，最低点
3. j = np.argmax(df) #最大回撤开始的时间，最高点
4. drawdown_days = i - j
5. print(drawdown_days)

计算得出，从最高点到最低点，平安银行用了932天，最大回撤结束时间是2023年12月15日，即上周五是平安银行股价创新低的时间，看这趋势下跌还未结束，可能迎来新低，投资平安银行需谨慎。