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Pythonの最大ドローダウンの開始、終了、および期間

時系列を考慮して、最大ドローダウンを計算し、最大ドローダウンの開始点と終了点を特定して、期間を計算できるようにします。次のように、時系列のプロットでドローダウンの開始と終了をマークしたいと思います。

a busy cat

これまでのところ、ランダムな時系列を生成するコードがあり、最大ドローダウンを計算するコードがあります。ドローダウンの始まりと終わりの場所を特定する方法を誰かが知っているなら、私はそれを本当に感謝します！

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create random walk which I want to calculate maximum drawdown for:

T = 50
mu = 0.05
sigma = 0.2
S0 = 20
dt = 0.01
N = round(T/dt)
t = np.linspace(0, T, N)
W = np.random.standard_normal(size = N) 
W = np.cumsum(W)*np.sqrt(dt) ### standard brownian motion ###
X = (mu-0.5*sigma**2)*t + sigma*W 

S = S0*np.exp(X) ### geometric brownian motion ###
plt.plot(S)

# Max drawdown function      

def max_drawdown(X):
    mdd = 0
    peak = X[0]
    for x in X:
        if x > peak: 
            peak = x
        dd = (peak - x) / peak
        if dd > mdd:
            mdd = dd
    return mdd    

drawSeries = max_drawdown(S)
MaxDD = abs(drawSeries.min()*100)
print MaxDD


plt.show()
pythonnumpytime-seriesalgorithmic-trading
21
siegel

現在の最大値から現在の値を引いた値が最大である場所を見つけます。

n = 1000
xs = np.random.randn(n).cumsum()
i = np.argmax(np.maximum.accumulate(xs) - xs) # end of the period
j = np.argmax(xs[:i]) # start of period

plt.plot(xs)
plt.plot([i, j], [xs[i], xs[j]], 'o', color='Red', markersize=10)

drawdown

54
behzad.nouri

これの裏に、誰かに役立つなら、水中分析を追加しました...

def drawdowns(equity_curve):
    i = np.argmax(np.maximum.accumulate(equity_curve.values) - equity_curve.values) # end of the period
    j = np.argmax(equity_curve.values[:i]) # start of period

    drawdown=abs(100.0*(equity_curve[i]-equity_curve[j]))

    DT=equity_curve.index.values

    start_dt=pd.to_datetime(str(DT[j]))
    MDD_start=start_dt.strftime ("%Y-%m-%d") 

    end_dt=pd.to_datetime(str(DT[i]))
    MDD_end=end_dt.strftime ("%Y-%m-%d") 

    NOW=pd.to_datetime(str(DT[-1]))
    NOW=NOW.strftime ("%Y-%m-%d")

    MDD_duration=np.busday_count(MDD_start, MDD_end)

    try:
        UW_dt=equity_curve[i:].loc[equity_curve[i:].values>=equity_curve[j]].index.values[0]
        UW_dt=pd.to_datetime(str(UW_dt))
        UW_dt=UW_dt.strftime ("%Y-%m-%d")
        UW_duration=np.busday_count(MDD_end, UW_dt)
    except:
        UW_dt="0000-00-00"
        UW_duration=np.busday_count(MDD_end, NOW)

    return MDD_start, MDD_end, MDD_duration, drawdown, UW_dt, UW_duration
6
Berto

Max_drawdownはすでにピーク位置を追跡しています。 ifを変更して、終了場所も保存しますmdd_end mddを格納する場合、およびreturn mdd, peak, mdd_end。

2
ramcdougal