两岸青山相对出,孤帆一片日边来 ——《望天门山》李白
上证综指上涨+1.05%，深成指上涨+0.77%，创业板下跌-0.98%。蓝筹回涨，新赛道下跌，有点跷跷板的意思。组合小幅上涨+0.43%。为什么涨不过综指，因为是均衡型投资组合，组合中上证50上涨1.18%，创业板下降-0.93%，一中和，收益率变平缓了。不过在跷跷板之间还能赚点小利润，这就是均衡组合的好处。东边不亮西边亮。做时间的朋友！
今天想聊一聊关于风险度量的指标：最大回撤
最大回撤主要用于衡量策略较为极端的风险，是历史上最大亏损幅度。累积收益曲线上，最高点到后期最低点之间的回撤幅度。
最大回撤的绝对值肯定是越小越好，这说明在极端情况下收益率向下的波动越小。理想情况是最大回撤永远等于0，这意味着该策略在永创新高。当然往往这也意味着较低的收益率，比如货币市场基金或者银行存款等，其累积收益一般都是一直在新高的。一步步很稳健地上升，缺乏弹性，也相应地收益率较低。毕竟，低风险低收益。
网上找了张图，公募一哥王亚伟执掌华夏大盘时的净值走势，2008年那波牛市泡沫最大回撤为45%，后续25%的回撤也算小浪花了。
如何计算最大回撤？
获取某个基金或者组合的每日收益率数据，计算累积的收益率。
1. 获取截至目前的最高点，同时将每日的累积收益率与之前的累积收益率进行对比，如果当前的累积收益率高于历史任何时候，则认为目前的累积收益率为最高点，否则取历史中最高累积收益率作为最高点
2.与最高点进行比较，中间的差距即为当前累积收益率与最高累积收益率的回撤。将这些回撤进行排序，取最大值即可最大回撤
比如随便生成一列价格数据，2015-07-03到2015-07-08，价格分别为1，3，5，7，4，2
那么在相应时间点的最高点分别是1，3，5，7，7，7
然后找到回撤比率中绝对值最大的即为最大回撤，此示例中为-71.43%
懂了背后的计算逻辑以及指标的意义，就可以用现成的数据方法进行快速处理即可。
首先随机生成原始价格数据
再调用Python ffc包，一个函数即可
理论上，最大回撤可以理解为可能发生的最大亏损幅度，也就是非常不幸，正好买在了目前的最高点，然后价格随后下跌，又非常不幸地在最低点卖出。在某段区间内最高点买，最低点卖，产生的亏损幅度即为最大回撤
在这个小实验中，买入的时间有6个，以7买进的可能性是1/6，买进后又以2卖出的可能性是1/2，即1/12。这个算法肯定不够准确，只是大概估计一下，想说明正好亏损等于最大回撤的概率很小，毕竟极小概率正好买在最高点，卖在最低点。所以一般都不会亏损到这么大
最大回撤是理论上可能发生的最大亏损幅度，但是由于是根据历史数据进行计算的，可能存在过拟合的情况。如果发现策略在以后的运行期间中，回撤幅度经常超过前期的最大回撤，该策略可能已经失效
日拱一卒~共勉