MDD 공식2 파이썬으로 CAGR과 MDD 구현하기(Pandas) 파이썬으로 CAGR과 MDD를 구현해 보았습니다. CAGR은 구글링을 해서 찾으면 여러 자료가 보이는데, MDD는 제가 쓸만한것을 찾기가 쉽지 않네요. 매번 찾기가 귀찮아서 코드를 만든 후 포스트에 기록해 놓으려고 합니다. CAGR #CAGR diff = df.index[-1].year - df.index[0].year cagr_etf = (df['주가백분율'].iloc[-1] / df['주가백분율'].iloc[0]) ** (1 / diff) - 1 cagr_전략 = (df['전략백분율'].iloc[-1] / df['전략백분율'].iloc[0]) ** (1 / diff) - 1 cagr = f'CAGR(ETF) : {round(cagr_etf, 3)} / CAGR(전략) : {round(cagr_전략, .. 2024. 3. 20. 파이썬으로 MDD 구하기(pandas, numpy) 파이썬으로 MDD를 구해보겠습니다. MDD는 Maximum Drawdown으로 최대손실폭을 나타냅니다. 즉, 내가 투자를 한다고 가정했을 때 최대 손실이 얼마나 나올지에 대한 값입니다. 우선 MDD의 공식은 아래와 같습니다. MDD = (최저점 - 최고점) / 최저점 이 공식을 바탕으로 이제부터 MDD를 구하는 공식을 만들어 보겠습니다. 데이터 가져오기 from pandas_datareader import data as pdr import yfinance as yf yf.pdr_override() import numpy as np ticker = 'QQQ' df = pdr.get_data_yahoo(ticker) df 우선 미국 ETF 중 QQQ를 Ticker로 하는 종목의 데이터를 가져왔습니다. 최대낙.. 2024. 3. 6. 이전 1 다음
