你好，回撤，是投资或资 易 见的一个名字，用 来描述 一段时间内 资产减少的 情况。具体来说，是在某一特定的时期内，账户净值由最高值一直向后推移，直到净值回落到最低值，这期间净值减少的幅度。在选定的时间段内，可能会出现多次净值回落 况，这时选取其中一段最大的回落情形，就是最大回撤(maximum drawdown)。一、用MATLAB计算所有沪市股票股价的最大回撤值建议你用wolfram alph
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2023-12-19 13:56:45
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唐奇安通道策略-python量化这里简单的介绍关于唐奇安通道策略的相关理论以及python代码，抛砖引玉。前言唐奇安通道是海龟交易策略中需要应用到的一个指标。简单而言唐奇安通道是由一条上轨线、中线和下线组成，上轨线由N1日内最高价构成，下轨线由N2日内最低价计算，当价格冲破上轨是可能的买入信号，反之，冲破下轨时是可能的卖出信号。一、唐奇安通道计算通道上界=过去20日内的最高价通道下界=过去20日内
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2024-08-12 19:42:20
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.net 精确计算最大回撤算法一、问题描述 >> 什么是最大回撤 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。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。 具体表现 以上是关于最大回撤率的名词解释。用通俗思维在股指期货基金产品认购中可以理解为以下几点。
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2023-11-23 15:04:09
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介绍量化交易中有关最大回撤的回测指标
概要这两个概念在刚接触量化分析时，实在时折腾了许久，故在此作下总结。
最大回撤
最大回撤恢复时间
最大回撤持续期
图示
源代码 内容 最大回撤（Max Drawdown）简单来说最大回撤就是从一个高点到一个低点最大的下跌幅度，用来描述一个策略可能
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2023-10-13 14:45:20
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股市有风险，投资需谨慎，本博客仅用于学习python知识# coding=utf-8
import json
import random
import time
import mysql.connector
import requests
from lxml import etree
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.c
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2024-09-02 16:39:29
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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。1.回撤用来衡量该私募产品的抗风险能力。 回撤的意思，是指在某一段时期内产品净值从最高点开始回落到最低点的幅度 最大回撤率，不一定是（最高点净值-最低点净值）/最高点时的净值，
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2024-01-30 08:46:07
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Tomas Demark提到，td回撤与斐波那契回撤最大的不同在与最低点与最高点的选择 eg.当前股价运行的z点，寻找低点方式为：1）向前搜索比当前高点高的高点x，如果当前高点为最高点，需要特殊考虑。2）在x与z之间寻找一个最低点，作为Y，Y与Z即为选择的最高点与最低点。其中，0.382,0.5，0.618，磁力价格为四个基本的价格支撑位，前一个价格位被突破，就会朝着下一个价格为运动。其
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2024-07-30 09:17:57
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回溯法之最大团问题1. 问题描述给定无向图\(G = (V, E)\)。如果\(U \subseteq V\)，且对任意\(u, v \in U\)，有\((u, v) \in E\)，则称\(U\)是\(G\)的完全子图。完全子图\(U\)是\(G\)的团\(\iff\)不包含在比\(G\)更大的完全子图中。\(G\)的最大团是指在\(G\)中所含顶点数最多的团。2.问题分析设当前扩展节点\(Z
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2023-12-13 07:08:15
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# 计算最大回撤率（Maximum Drawdown）的Java实现
最大回撤率是一个用来衡量投资组合风险的指标，它表示投资组合净值在历史最高点到历史最低点之间的最大损失。计算最大回撤率可以帮助投资者更好地了解投资风险，从而作出更明智的投资决策。
## 计算方法
最大回撤率的计算方法如下：
1. 计算每个时刻的回撤率（Drawdown），即当前收益与历史最高收益之间的差值除以历史最高收益。
原创
2024-03-08 05:47:50
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最大回撤是指投资组合在选定的周期内，任一时间点往后推，可能出现资产净值下降的最大幅度。回撤的意思是指在某一段时期内净值从最高点开始回落到最低点的幅度。最大回撤常用百分率来表示，是一个重要的风险指标。最大回撤的计算公式为$$最大回撤 = \left( 波峰值 - 波谷值 \right) / 波峰值$$注意这里的$波峰值$与$波谷值$并不一定是最高值与最低值，这里的$波峰值$与$波谷值$要与时间范围内
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2023-10-08 08:32:48
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两者无本质区别，最大回撤率是一个相对的概念，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。举个例子：在基金净值2元时买入，在这一周期内，净值下跌到最低点1.6元，最大亏损0.4元，那么最大回撤率为：（2-1.6）/2×100%=20%。一般来说，基金会通过定投降低成本，辅以时间周期赚回来，但最大回撤就是用来描述买入产品后可能出现的最糟糕情况。为什么这样说？继续上面的
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2023-12-12 16:35:54
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# 最大回撤率 Python 实现
## 引言
在金融领域，投资者常常关注投资组合的风险与收益之间的平衡。最大回撤率（Maximum Drawdown，MDD）是一个重要的风险指标，它测量了某一资产或投资组合在一个特定时间段内，从峰值到谷底的最大损失程度。理解并计算最大回撤率，可以帮助投资者评估投资的风险，从而作出更合理的决策。
## 什么是最大回撤率？
最大回撤率是投资过程中遇到的最大损
原创
2024-10-26 03:30:52
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净利润： 绝对值（总盈利金额 - 总亏损金额）
年化收益： 净利润 / 总交易的天数 × 365
盈利比率： 盈利手数 / 总交易手数
平均利润： 净利润 / 交易手数
交易手数： 总交易手数
最大资产回撤：低点-前期高点
TB系数： （平均利润×平均利润×交易次数）/（平均盈利×平均亏损）
增长系数： 根据交易盈亏曲线拟合的趋势线的斜率
收益风险比：年度收益
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2024-01-11 11:52:51
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# 项目方案：用Python计算最大回撤
## 背景
在金融投資的实践中，最大回撤（Maximum Drawdown，MDD）是一个极为重要的风险指标。最大回撤表示在某一时间段内，投资组合价值从最高点下跌到最低点的最大幅度。了解最大回撤不仅能帮助投资者评估潜在风险，还能为风险管理提供有力的支持。
## 项目目标
本项目旨在用Python编写一个简单而有效的函数来计算给定资产或投资组合的最大
穿云箭量化平台为大家提供了响尾蛇导弹。响尾蛇导弹本质上是自动回撤止盈和自动止损功能，通过这个功能，用户只管在策略中择机买入瞬时上涨的股票，卖出交给穿云箭量化平台自动完成。如果盈利回撤到用户设置条件，哪怕手续费后有1毛钱盈利，也会自动卖出。如果买入后亏损到用户的止损点，系统也会止损卖出。聪明的投资者在穿云箭量化平台使用响尾蛇导弹功能，用户只管选择优质股票池，选择高胜率买点指标，卖出就交给
一、如何评价量化交易的回测结果量化交易策略的回撤结果评估主要涉及对策略在历史数据上的表现进行测试，以验证其有效性和风险水平。回撤结果反映了策略在不利市场条件下的最大损失，是衡量策略风险承受能力的重要指标。在评估量化交易策略的回撤结果时，应关注以下几个关键指标：1、最大回撤率：策略从前期最高点到当前时点的最大亏损，反映策略的最大可能损失。2、年化收益：策略在一定时间内的平均年化收益率，用于衡量策略的
字符串：最长回文串：LeetCode05 最长回文子串 java（动态规划）归并排序数组：图解排序算法(四)之归并排序 - dreamcatcher-cx 链表：力扣leetcode2：两数相加思路：链表短的那个最高位用0补齐，用一个空头节点方便找到头节点。public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
ListN
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2023-12-25 16:35:31
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本文对策略的最大回撤指标做一定的扩展介绍。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情况下会损失多少钱，这也直接关系到ATR止盈止损风险策略中对于风险策略中止盈止损因子的设定。我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/当日之前最高价）*100％【（最高价-最低价）/最高
一、指标介绍最大回撤率：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。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。.回撤用来衡量该私募产品的抗风险能力。回撤的意思，是指在某一段时期内产品净值从最高点开始回落到最低点的幅度最大回撤率，不一定是（最高点净值-最低点净值）/最高点时
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2023-06-26 13:57:21
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函数作为返回值高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。要实现一个可变参数的求和，通常函数是这样定义的：def calc_sum(*args):
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
def calc_sum(*args):
ax = 0
for n in args:
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2024-05-11 12:58:07
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