У меня есть final
DataFrame с возвратом моего портфолио. Я пытаюсь вычислить MaxDrawdown с использованием возвратов. Я попробовал приведенный ниже код и видел много вопросов, связанных с stackexchange. Но не в состоянии решить это. Можно ли вычислить максимальный результат с использованием доходности портфеля.
Returns
1/2/2009 0.030483579
1/5/2009 0.002872092
1/6/2009 0.01461333
1/7/2009 -0.032431836
1/8/2009 0.0055774
1/9/2009 -0.019844336
1/12/2009 -0.019705618
1/13/2009 0.001093185
1/14/2009 -0.032726765
1/15/2009 0.013635182
1/16/2009 0.009807648
1/20/2009 -0.044440252
1/21/2009 0.035156229
1/22/2009 -0.01460641
1/23/2009 0.007399468
1/26/2009 0.007910521
1/27/2009 0.007848472
1/28/2009 0.028944903
1/29/2009 -0.023816962
1/30/2009 -0.02550717
2/2/2009 -0.000292223
2/3/2009 0.020191091
2/4/2009 -7.93651E-06
2/5/2009 0.020070065
2/6/2009 0.026235957
2/9/2009 -0.001606124
2/10/2009 -0.03629415
2/11/2009 0.00248416
2/12/2009 0.001925152
2/13/2009 -0.00441840
Код:
cum_returns = (1 + final).cumprod()
drawdown = 1 - final.div(final.cummax())
Может ли кто-нибудь помочь мне в решении этого. Спасибо!
IIUC после cumprod
добавления diff
и мин является макс-дро вниз
(df.Returns+1).cumprod().diff().min()
Out[316]: -0.043177386133390616
Основываясь на определении MDD
s=(df.Returns+1).cumprod()
np.ptp(s)/s.max()
Out[319]: 0.11457761692384323
Вы можете получить фреймворк с максимальной суммой до даты, используя pandas.expanding()
(doc), а затем примените max
к окну.
pandas.expanding
будет применять функцию в способе pandas.rolling, но с окном, которое начинается в начале фрейма данных и расширяется до текущей строки (подробнее об этих функциях Window здесь и pandas.expanding):
>> cum_returns = (1 + final).cumprod()
>> drawdown = 1 - final.div(final.cummax())
>> drawdown.expanding().max()
Returns
1/2/2009 0.000000
1/5/2009 0.000000
1/6/2009 0.000000
1/7/2009 0.032432
1/8/2009 0.032432
1/9/2009 0.046343
1/12/2009 0.065136
1/13/2009 0.065136
1/14/2009 0.094742
1/15/2009 0.094742
1/16/2009 0.094742
1/20/2009 0.114578
1/21/2009 0.114578
1/22/2009 0.114578
1/23/2009 0.114578
1/26/2009 0.114578
1/27/2009 0.114578
1/28/2009 0.114578
1/29/2009 0.114578
1/30/2009 0.114578
2/2/2009 0.114578
2/3/2009 0.114578
2/4/2009 0.114578
2/5/2009 0.114578
2/6/2009 0.114578
2/9/2009 0.114578
2/10/2009 0.114578
2/11/2009 0.114578
2/12/2009 0.114578
2/13/2009 0.114578
Помещение просадок и Максимальное сокращение (MDD) вместе в кадре данных, чтобы вы могли сравнить результат:
>> df_dd = pd.concat([drawdown, drawdown.expanding().max()], axis=1)
>> df_dd.columns = ['drawdown', 'MDD']
>> df_dd
drawdown MDD
1/2/2009 0.000000 0.000000
1/5/2009 0.000000 0.000000
1/6/2009 0.000000 0.000000
1/7/2009 0.032432 0.032432
1/8/2009 0.027035 0.032432
1/9/2009 0.046343 0.046343
1/12/2009 0.065136 0.065136
1/13/2009 0.064114 0.065136
1/14/2009 0.094742 0.094742
1/15/2009 0.082399 0.094742
1/16/2009 0.073399 0.094742
1/20/2009 0.114578 0.114578
1/21/2009 0.083450 0.114578
1/22/2009 0.096837 0.114578
1/23/2009 0.090154 0.114578
1/26/2009 0.082957 0.114578
1/27/2009 0.075759 0.114578
1/28/2009 0.049007 0.114578
1/29/2009 0.071657 0.114578
1/30/2009 0.095336 0.114578
2/2/2009 0.095601 0.114578
2/3/2009 0.077340 0.114578
2/4/2009 0.077347 0.114578
2/5/2009 0.058830 0.114578
2/6/2009 0.034137 0.114578
2/9/2009 0.035688 0.114578
2/10/2009 0.070687 0.114578
2/11/2009 0.068379 0.114578
2/12/2009 0.066585 0.114578
2/13/2009 0.070709 0.114578