本周报告 Two sigma： 最近十年价值回撤的诊断 摘要 本文调查了自2008年全球金融危机以来，传统衡量的价值股为何表现不佳，并提出了一种可能更有效的识别价值股方法。...请注意，5/+,#和 $%&',#达到其最大值的时期或多或少与5,#和+,#达到其最大值的时期一致。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102321995 本程序是关于回测，策略使用上章择时选股策略， 例程代码...stockdata['N1_High'] = stockdata.High.rolling(window=N1).max()#计算最近N1个交易日最高价 # expanding 从最开始到当前的最大值...stockdata.Close.expanding().max() stockdata['N1_High'].fillna(value=expan_max,inplace=True)#目前出现过的最大值填充前
每日语录 每次想省钱的时候，就是你智商到达顶峰之时 第24题： 需求列表 编写一个脚本，代码可用python或pyspark或scala（40分） 需求：cust_pft是客户(cust_if)每天...(date)的资产净值(pft)，现在需要获得每个客户近1年的最大回撤： 最大回撤定义：在该客户的净值曲线中，当出现最大的净值的时点记为m1，这之后出现的净值比m1那天净值相差最大的净值记为m2，最大回撤就是...(注意是出现最大净值之后的最小净值，两者的差) create or replace temporary view cust_pft (cust_id,date,pft) as values (1,‘2021...01-06’,10020), (1,‘2021-12-27’,6000), (1,‘2021-12-28’,6001), (1,‘2021-12-29’,6002); 思路分析 使用MAX()函数计算最大回撤...； 使用子查询计算每个日期的价格、最高价格和回撤率； 使用MAX() OVER()函数计算每个日期之前的最高价格； 计算回撤率，并使用MAX()函数找到最大回撤。
Python题目 题目：针对股票的最大回撤率指标定义，给出代码实现思路。给定的是产品所有交易日的净值序列，且其净值序列已按照日期排序。...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。 追问：如何在提升计算效率？...题目： 最大回撤率：输入参数都是按照日期降序排列的净值序列 基础实现版本： def max_drawdown(accnavArr): mdd = 0 for i in range(0, len(accnavArr...，最大回撤的计算只需要再依赖这个列表进行多一次循环计算。...maxDrawdown : maxDrawdown = mdd if mg > maxGain : maxGain = mg return maxDrawdown,maxGain 当前最优版本： 每个时间点同时更新最大值和最大回撤
本篇给出写择时策略回测的详细步骤，并用代码展示全过程，代码用python写，数据和代码后台回复“择时”获取，可以自己测试。...胜率 统计胜率要先统计交易次数，然后计算所以交易中盈利次数占的比例 最大回撤率 回撤是策略从前期最高点到当前时点的亏损，最大回撤是所有回撤中的最大值，反映的是策略的最大可能损失。...'年化收益率为:{}%'.format(round(rety*100,2))) print('胜率为：{}%'.format(round(VictoryRatio*100,2))) print('最大回撤率为...result = pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index').T return result,result_peryear 说明 计算了年化收益、夏普比、最大回撤...、胜率、逐年收益率、单次最大亏损等指标； 收益都用复利； 回测结果 ?
client, Twisted version 3.1 Run it like this: python get-poetry-1.py port1 port2 port3 ......If you are in the base directory of the twisted-intro package, you could run it like this: python twisted-client...If there is a failure, invoke: errback(err) instead, where err is a twisted.python.failure.Failure
通过使用生成器和协程可以使得回调函数内联在某个函数中。...为了演示说明，假设你有如下所示的一个执行某种计算任务然后调用一个回调函数的函数(参考7.10小节)： def apply_async(func, args, , callback): # Compute...a.args, callback=result_queue.put) except StopIteration: break return wrapper 这两个代码片段允许你使用 yield 语句内联回调步骤...： 5 helloworld 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Goodbye 你会发现，除了那个特别的装饰器和 yield 语句外，其他地方并没有出现任何的回调函数
3 过度关注最大回撤 作为一个策略，有很多评价我的风险收益特征的指标，最大回撤就是其中之一。当管理人和投资者介绍我的时候，无一例外的会对我的最大回撤探讨一番。...第一个策略由于涨一天、跌一天，最大回撤为 -0.5%；反观第二个策略，由于它先连续跌了 50 天，因此最大回撤高达 -22.2%。...顾名思义，最大回撤就是“最大”的那个回撤，它本身就是一个很偶然的量。在样本内回测，得到的最大回撤只有这么一个点估计。一旦参数发生变化，最大回撤也会发生变化。因此，使用点估计来评价最大回撤是不够合理的。...更科学的做法是对策略的尾部建模，得到最大回撤的分布再进行分析。 然而，我想和管理人说的并不是这个，而是除了最大回撤外，还有很多更加合理的评价回撤的指标，比如平均回撤、线性加权回撤等。...而该文认为，不同的回撤指标仅是这些 t 时刻的回撤的某种加权平均。比如，整个策略的最大回撤就是不同 t 时刻的回撤中最大的那个。
报告认为高阶矩可以刻画资产价格的变化，并且有一定的领先性，可以以此构造指数择时策略，原理见研报（在公众号后台回复“高阶矩”获取研报和代码) 文章为个人对报告的理解，结果并不准确，有问题请指出 python...strategy_rate -1) return totalprofit 基本高阶矩择时模型中的交易函数 交易逻辑见报告第13页 Sharp：夏普比,年交易天数按250计,MDD：最大回撤率..._02) print('') print('回测1最大回撤为:%s%%' % (MDD*100)) print('回测2最大回撤为:%s%%' % (MDD_01*100)) print('回测3最大回撤为...回测1最大回撤为:40.25782265430625% 回测2最大回撤为:34.72891044547697% 回测3最大回撤为:39.44870302175746% 以HS300为基准，回测1累计收益率展示...总体来看，策略有明显超额收益的，但与文章结果出入较大，说明代码中可能有一些与报告原意不符的地方，此外，报告只回测到2015年，而从上图可以看出，策略2016年之后出现了较大回撤。
benchmark):.3f}') alpha:0.0004，t统计量：1.55 beta :1.0634，t统计量：60.09 回归决定系数R2：0.606 03 风险指标 风险指标主要包括标准差和最大回撤...#年化标准差 a_std=tss.anlzd_stdev() #下行标准差 s_std=tss.semi_stdev() #最大回撤 md=tss.max_drawdown() print(f'年化标准差...Calmar比率(Calmar Ratio) ：描述收益和最大回撤之间的关系，计算方式为年化收益率与历史最大回撤之间的比率。Calmar比率数值越大，投资组合业绩表现越好。...#风险指标 #年化标准差 dd['年化标准差']=tss.anlzd_stdev() #下行标准差 dd['下行标准差']=tss.semi_stdev() #最大回撤...dd['最大回撤']=tss.max_drawdown() #信息比率和特雷诺指数 dd['信息比率']=tss.info_ratio(benchmark) dd['特雷纳指数
本文介绍Python中的"回调"(huidiao),以及回调的实现方法和步骤. 一、回调函数介绍: 回调函数就是一个通过函数名调用的函数。...回调函数不是由该函数的实现方直接调用，而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的，用于对该事件或条件进行响应. 上面是对回调函数的描述和解释,概念往往都显得生涉拗口,不易理解....这时候的ready_info()就是回调函数 ?...四、两个类之间的回调: 上面的回调是在两个不同的python文件中实现的,在面向对象编程中,两个不同的类之间也可以实现回调,参考代码如下: class China(object): """国内事项...++---") print() if __name__ == '__main__': cn = China() cn.trade_cn_us() 这就是使用Python
这是 Python 进阶课的第十五节 - 量化交易之向量化回测 ，进阶课的目录如下： NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas...综合回测程序 该方法总体上非常快，允许测试多种短时间内的参数组合。当速度是关键因素时，应该考虑此方法。...本课介绍了应用于三种类型的交易策略的回测： 基于简单移动均线 (Simple Moving Average) 基于动量 (Momentum) 基于均值回归 (Mean Reversion) 对于每种策略...，我会教大家如何做策略探索，包括读取和预处理数据，生成交易信号，计算策略指标如收益、波动率、最大回撤、最长回撤期、比对基准、调整最优参数、可视化结果等。...基于均值回归策略 特殊示例 通用示例 付费用户（付 1 赠 1）可以获得： 观看课程视频 (90 分钟) Python 代码 (Jupyter Notebook) Jupyter Notebook
回撤曲线 上面的例子表明，在最优f上投资SPY会导致一些极端的不适。让我们来看看如何构造一条类似于GHPR最大跌幅的曲线，通过增加头寸规模来增加最大回撤。...然而，最大和最小的回撤的差异超过了20%！这是在只生成了10条曲线之后；我们将在下面看到，可能的值可以有很大的变化。 ? ? 最大回撤：78.479% 最大回撤从不到30％到超过70％不等！...如果我们想使用回撤作为风险度量，我们需要处理其固有的不确定性。我们无法完全限制预期回撤结果，因为最大回撤值可能会出现在很大范围内。然而，我们可以相当有信心地说，所经历的最大回撤不会超过我们的阈值。...事实上，可以证明最大回撤与时间的平方根成正比（大家可以自己证明一下）。直观地说，一个账户下个月的最大回撤将低于下一年的最大回撤。为了准确地设置最大回撤的阈值，我们需要定义时间范围。...通常选择>1000来获得一个精确的回撤分布图。 计算每条曲线的GHPR和最大回撤。 确定在我们指定的置信水平上的回撤水平。 记录GHPR值的中值（可以选择百分位数）。
cancel(): 取消future的执行，调度回调函数 result(): 返回future代表的结果 exception(): 返回future中的Exception add_done_callback...(fn): 添加一个回调函数，当future执行的时候会调用这个回调函数 remove_done_callback(fn): 从“call whten done”列表中移除所有callback的实例...add_done_callback(got_result) loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() 输出 image.png python...first coroutine (sum of N integers) result = 3 second coroutine (factorial) result = 2 image.png python
最大堆class MaxHeap: def __init__(self): self.heap = [] def parent(self, i): return...最小-最大堆最小-最大堆的性质是：树中偶数层的每个节点都小于它的所有后代，而树中奇数层的每个节点都大于它的所有后代。...extract_max 方法从堆中移除最大元素并保持堆属性。..._heapify_up、_heapify_up_min、_heapify_up_max、_heapify_down_min 和 _heapify_down_max 方法用于维护最小-最大堆属性。..._heapify_up_min 和 _heapify_up_max 由 _heapify_up 调用以维护最小-最大堆属性。
回调函数的定义与普通函数并没有本质的区别，但一般不直接调用，而是作为参数传递给另一个函数，当另一个函数中触发了某个事件、满足了某个条件时就会自动调用回调函数。...下面的代码用来删除可能会包含只读属性文件的文件夹，主要演示回调函数的原理和用法。...import os import stat def remove_readonly(func, path): #定义回调函数 os.chmod(path, stat.S_IWRITE...path) #删除文件夹 del_dir("E:\\old", remove_readonly) #调用函数，指定回调函数
今天给大家分享的是在Python 里面通过回调函数来实现异步的处理。...conn_db) # 这里是启动一个线程去处理这个io操作，不用阻塞程序的处理 threading.Thread(target=run,args=(callback,)).start() #回调函数
策略测试 测试平台： 优矿(uqer.io) 回测时间： 2014-1-1~2015-12-31 测试品种： A股所有股票 代码（python)： ?...start = '2014-01-01' # 回测起始时间 end = '2015-12-31' # 回测结束时间...A') # A股 capital_base = 100000 # 起始资金 freq = 'd' # 'd'表示使用日线回测...回测结果 年化收益率：63.6%基准年化收益率：30.1%阿尔法：39.2%夏普比率：1.74最大回撤：50.4% ? 可以看到，简单的策略收益也高于基准的年化收益。...但是，该alpha策略也存在很多问题，最大回撤较高，尤其是2015年下半年，该策略表现得比较差。总的来说，虽然策略简单，但其表现也出乎小编意料，后续也可以对其进行优化。
input.data") maxent.train(100) prob = maxent.predict("Sunny Sad") print (prob) github上发现的一份最大熵模型实现代码
import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by imp...
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