関数の作り方

関数に慣れていこう、ということで

ちょうど、ドローダウンを算出したかったので、各時点でのドローダウンを算出する関数を作っていく

ドローダウンとは

ドローダウンについては、ネットの記事見ると指している内容がそれぞれ微妙に異なったりする、、、

今回は、

• ドローダウン＝各時点における、最大資産からの下落率

• 最大ドローダウン＝上記のドローダウンが最大となった時の値

として進めまーす

やりたいこと

各時点におけるドローダウンを調べる

使ったデータ

pandas.DataFrame形式の累積リターンのヒストリカルデータ

              Return
Date                
2009-01-22  0.000000
2009-01-23  0.000000
2009-02-02  0.000000
2009-02-03  0.000000
2009-02-04  0.000000
...              ...
2020-03-03  0.085272
2020-03-04  0.087329
2020-03-05  0.086057
2020-03-06  0.090031
2020-03-09  0.113653

コード

def draw_down(actual_return_df : pd.DataFrame) -> 'list[float]':
    index_0 = actual_return_df.index[0]
    drawdown_list = []

    for idx, row in actual_return_df.iterrows():
        calculation_period_df = actual_return_df[index_0: idx]
        max_in_period = (1.0 + calculation_period_df.max())
        return_in_idx = (1.0 + row.values)
        drawdown = (max_in_period - return_in_idx) / max_in_period * 100
        drawdown_list.append(drawdown)

    return drawdown_list

drawdown_list = draw_down(actual_return_df)

結構すぐできた

追記

pandasとfor文はあまり相性が良くないそうなので、numpy配列でもやってみた

def draw_down(cumulative_sum_return : 'np.array') -> 'list[float]':
    drawdown_list = []

    for cnt in range(len(cumulative_sum_return)):
        calculation_period_array = cumulative_sum_return[ : cnt + 1]
        max_in_period = (1.0 + np.max(calculation_period_array))
        return_at_cnt = (1.0 + cumulative_sum_return[cnt])
        drawdown=(max_in_period - return_at_cnt) / max_in_period * 100
        drawdown_list.append(drawdown)

    return drawdown_list