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最大回撤率与夏普比率-Python

时间:2019-09-08 14:12:13来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:86次「手机版」
 

夏普比率

最大回撤率

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。最大回撤是一个重要的风险指标,对于对冲基金和数量化策略交易,该指标比波动率还重要。

D为某一天的净值,i为某一天,j为i后的某一天,Di为第i天的产品净值,Dj则是Di后面某一天的净值

drawdown就是最大回撤率

drawdown=max(Di-Dj)/Di,其实就是对每一个净值进行回撤率求值,然后找出最大的。

def MaxDrawdown(return_list):
    '''最大回撤率'''
    i = np.argmax((np.maximum.accumulate(return_list) - return_list) / np.maximum.accumulate(return_list))  # 结束位置
    if i == 0:
        return 0
    j = np.argmax(return_list[:i])  # 开始位置
    return (return_list[j] - return_list[i]) / (return_list[j])

夏普比率

反映了单位风险基金净值增长率超过无风险收益率的程度。

计算公式为:SharpeRatio=[ E(Rp)-Rf ] / σp

其中

E(Rp):投资组合预期报酬率(平均回报率)

Rf: 无风险利率(通常用国债利率来代替)

σp:投资组合的标准差

def sharpe_ratio(return_list):
    '''夏普比率'''
    average_return = np.mean(return_list)
    return_stdev = np.std(return_list)
    sharpe_ratio = (AnnualRet-0.02) * np.sqrt(252)  / AnnualVol  #默认252个工作日,无风险利率为0.02
    return sharpe_ratio

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