Python 函数精讲1. 调用函数1.1 核心知识点python内置很多函数，可以参考python官方网站了解内置的函数了解每个内置函数的具体用法；每个函数对应的参数个数和参数类型都是不一样的，个数和类型传入错误是会有不同错误提醒的，下面以求绝对值函数abs来进行说明#参数个数错误
>>> abs(-12.3)
12.3
>>> abs(-12.3,d)
Tr
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2024-04-17 15:55:39
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# Python 中最大回撤的开始结束和持续时间
## 引言
在金融领域，回撤（Drawdown）是指投资组合或资产价格从高点下跌到低点的幅度。对于投资者来说，了解回撤的开始、结束和持续时间是非常重要的，因为它能帮助我们评估投资的风险和收益。本文将介绍如何使用Python来计算并分析投资组合或资产的最大回撤的开始、结束和持续时间。
## 整体流程
为了帮助你理解这个问题的解决方案，我将提供
原创
2024-01-19 08:04:57
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函数进阶楔子假如有一个函数，实现返回两个数中的较大值：def my_max(x,y):
m = x if x>y else y
return m
bigger = my_max(10,20)
print(bigger)之前是不是我告诉你们要把结果return回来你们就照做了？可是你们有没有想过，我们为什么要把结果返回？如果我们不返回m，直接在程序中打印，行不行？来看结果：&g
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2024-07-11 07:56:25
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如何衡量一个量化策略的好坏？一是比较稳定的收益，二是有严谨的回测，三是有清晰的逻辑。——刘富兵引言尽管过去不能代表未来，通过历史回测来评估量化策略仍然是量化投资非常重要的一环。量化回测过程中常用到的指标有年化收益率、最大回撤、beta、alpha、夏普比率、信息比率等（见下图）。目前很多量化网站都能提供Python的量化回测框架，如聚宽 、优矿、万矿、Zipline 、vnpy 和pyalgotr
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2024-05-16 01:41:00
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本章内容引入命名空间和作用域函数嵌套及作用域链函数名的本质闭包本章小结引入假如有一个函数，实现返回两个数中的较大值：def my_max(x,y):
m = x if x>y else y
return m
bigger = my_max(10,20)
print(bigger)之前是不是我告诉你们要把结果return回来你们就照做了？可是你们有没有想过，我们为什么要把结果返回？如果我们不返
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2023-12-12 16:16:53
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……续上回 fss.sosei：斐波那契数列与Python的尾递归蹦床 连载【4】zhuanlan.zhihu.com 来看profile的记录分析，看时间具体用在哪个部分了一看，绝大部分时间耗在两句results上了看来主要都用来大整数运算了下面来试一下把这程序里两句“results = ”后面的大数运算注释掉，换成1。也就是两句都成“results
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2024-02-09 08:11:28
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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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# Python 计算最大回撤
## 引言
在金融领域，回撤是指资产价格从峰值下跌到谷值的幅度。计算最大回撤是衡量投资风险的一种重要指标，能够帮助投资者评估资产的波动性和潜在损失。
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现计算最大回撤的方法。我将分步骤指导你完成这个任务，以确保你在实践中能够顺利运用这个功能。
## 整体流程
下面是计算最大回撤的整体流程：
步骤 | 描述
-
原创
2023-12-20 07:28:03
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# 最大回撤计算：如何评估投资风险
在投资领域中，理解最大回撤是评估投资风险的重要一环。最大回撤不仅能帮助投资者评估历史表现，也能为未来的投资决策提供参考。本文将深入探讨最大回撤的概念，以及如何使用 Python 进行计算，并通过代码示例帮助您更好地理解这一概念。
## 什么是最大回撤？
最大回撤（Maximum Drawdown）是衡量投资组合或资产在特定时间段内的最大损失幅度的指标。它通
# 如何计算最大回撤（Max Drawdown）- Python实现
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助那些刚入行的小白解决问题。在本次任务中，你需要教会一位新手如何实现“计算最大回撤Python”。下面让我们一起来完成这个任务吧。
## 计算最大回撤的流程
首先，让我们来看一下计算最大回撤的整个流程。可以用以下表格展示出具体的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2024-03-25 06:10:20
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说明明确一下目标和约束，选择合适的业务类型进行承载。内容1 目标当然是盈利高，风险低。但这个也只能是相对的。我觉得初期我可以接受年化20%,最大回撤10%的投资/风险组合。回撤控制事实上是基本的可行性约束，如果没做好的话就无法维持下去。在回撤控制好的基础之上，我们来测算一下：假设本金是1序号年份当期资金（年化20%）当期资金（年化30%）当期资金（年化50%）111.21.31.5252.53.7
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2023-12-13 00:04:56
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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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## 使用Python计算夏普比率与最大回撤和最大回撤时间的程序
### 1. 流程
下面是计算夏普比率与最大回撤和最大回撤时间的程序的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取股票或基金的历史价格数据 |
| 2 | 计算每日收益率 |
| 3 | 计算年化收益率 |
| 4 | 计算年化波动率 |
| 5 | 计算夏普比率 |
| 6 | 计算最
原创
2024-04-18 03:43:39
953阅读
# Python持续时间计算
## 简介
在编程中，计算持续时间是一个常见的任务。特别是在需要计算程序的执行时间、任务的运行时间或事件的发生时间等场景中，持续时间计算非常有用。Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，提供了多种方法来计算持续时间。本文将介绍几种常见的方法，并提供代码示例。
## time模块
Python的标准库提供了`time`模块，其中包含一些用于处理时间的函
原创
2023-10-26 11:13:23
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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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使用python计算最大回撤1. 单期
原创
2023-05-18 14:11:18
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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
前情提要最近股市行情很好啊，我那点儿钱买的基金也小赚了一点点。在这时，我忽然又想起来了之前我写的最大回撤率的文章，当时为了省事儿，求最大回撤率的时候直接遍历了数组两次，耗时O(2n)。我想优化一下求最大回撤率的算法，于是有了这一篇文章。另外，我翻了翻人家求最大回撤率的博客，求的都是最大回撤，于是最大回撤和最大回撤率就在我脑海里回荡，他们俩什么关系？ 但是，我没发现确切描述最大回撤和最大回撤率的区别
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2023-10-11 08:43:47
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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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