Pandas和Numpy的一些金融相關的操作 一

# arr是乙個淨值的np.ndarray

i = np.argmax(
(np.maximum.acumulate(arr) - arr) / np.maximum.acculate(arr))
if i == 0:
max_draw_dowm = 0
else:
j = np.maximum(arr[:i])  # 開始位置
max_draw_down = (arr[j] - arr[i]) / arr[j]
# i為回撤結束位置 j為回撤開始位置
# 可以用動態規劃解決最小子列和的思路求出最大回撤 時間複雜度為o(n)

# net_value是乙個淨值的pd.series 按照時間排序 較早的時間在前面

daily_return = net_value.pct_change()

# daily_return是乙個日收益率的pd.series 按照時間排序 較早的時間在前面

_net_value = (daily_return + 1).cumprod()  # 這時候第乙個值還不是1
net_value = _net_value / _net_value.iloc[0]

# net_value是乙個淨值的pd.series 按照時間排序 較早的時間在前面

cum_return = net_value / net_value.iloc[0] - 1

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