Python进阶量化交易场外篇3——最大回撤评价策略风险

新年伊始，很荣幸笔者的《教你用 Python 进阶量化交易》专栏在慕课专栏板块上线了，欢迎你们订阅！为了可以提供给你们更轻松的学习过程，笔者在专栏内容以外会陆续推出一些手记来辅助同窗们学习本专栏内容，所以同窗们无需担忧专栏内容在学习上的困难，更多的是明确本身学习的目的便可。固然笔者也欢迎同窗们踊跃留言，说出本身想扩展的知识点，笔者会根据同窗们的意愿选择性的推出一些内容。

本次场外篇笔者在专栏《1八、股票交易数据可视化：买卖区间下策略收益绘制》的基础上对策略的最大回撤指标作必定的扩展介绍。最大回撤属于判断策略风险高低的指标，用来描述买入股票后，在策略出现最糟糕的状况下会损失多少钱，这也直接关系到《2一、股票交易策略开发：ATR止盈止损风险策略》小节中对于风险策略停止盈止损因子的设定。

咱们知道投资是有风险的，那么如何去衡量这个风险呢？最大回撤率就是一种直观的将风险切实量化的指标。最大回撤率计算公式：max（1-当日收盘价/当日以前最高价）*100％【（最高价-最低价）/最高价】。举个例子，在股票最高价2元买入，近半年内，股价下跌到最低点1.6元，最大亏损0.4元，那么这近半年最大回撤率=1-1.6/2×100％，结果是20％。显而易见，最大回撤率越小越好，由于回撤与风险成正比，回撤越大，风险也就越高。最大回撤的概念虽然直观，但在程序中到底应该怎么实现计算呢？

咱们延续专栏《1八、股票交易数据可视化：买卖区间下策略收益绘制》的内容，计算浙大网新股价的最大回撤率和应用策略后资金曲线的最大回撤率。以计算资金曲线最大回撤率为例，首先使用expanding() 计算资金曲线的滚动最大值，也就是截至当前时间，资金曲线的最大值，图中的橙色曲线所示。

接着，将资金曲线与资金曲线滚动最大值矢量相除，即获得回撤后资金剩余的百分比，也就是资金曲线在滚动最大值以后剩余资金的百分比，对剩余资金百分比从小到大排序，那么第一行就包含了回撤后资金剩余百分比的最小值，1-资金剩余百分比最小值即为资金曲线最大回撤率。

如下为计算资金曲线最大回撤率实现代码，同理计算股价曲线最大回撤率与此类同：

#expanding()计算资金曲线当前的滚动最高值
stock_df['max_total'] = stock_df['total'].expanding().max()
#计算资金曲线在滚动最高值以后所回撤的百分比
stock_df['per_total'] = stock_df['total']/stock_df['max_total']
min_point_total = stock_df.sort_values(by=['per_total']).iloc[[0], stock_df.columns.get_loc('per_total')]
max_point_total = stock_df[stock_df.index <= min_point_total.index[0]].sort_values\
                    (by=['total'],ascending=False).iloc[[0],stock_df.columns.get_loc('total')]
print("最大资金回撤%5.2f%%从%s开始至%s结束"%((1-min_point_total.values),\
                              max_point_total.index[0],min_point_total.index[0]))

最后分别打印出浙大网新股价和资金曲线最大回撤率，以及时间点，而且在图形上标注。更多的量化交易内容欢迎你们订阅专栏阅读！！

最大股价回撤 0.53%从2018-04-24 00:00:00开始至2018-10-16 00:00:00结束
最大资金回撤 0.15%从2018-05-23 00:00:00开始至2018-10-08 00:00:00结束

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