mmaxDrawdown

mmaxDrawdown(X, window, [ratio=true], [minPeriods])

别名：mmdd

计算滑动最大回撤（Maximum Drawdown）或滑动最大回撤率（Maximum Drawdown Rate）。计算时忽略空值。

X 数值向量、矩阵或表，指定参与最大回撤计算的数据，一般为累计的收益或收益率。

window 正整数或 DURATION 标量。

• 当 window 为正整数时，指定以元素个数衡量的滑动窗口长度。
• 当 window 为 DURATION 时，指定以时间衡量的滑动窗口长度。此时，X 必须是带有时间类型行索引的索引矩阵或者索引序列。

minPeriods 正整数标量，指定滑动窗口中最少包含的非 NULL 元素个数。如果滑动窗口中的元素个数小于 minPeriods，该窗口的计算结果为 NULL。默认值与 window 相等。 如果 window 是 DURATION，且需要设置 minPeriods 时，minPeriods 必须是 1。

DOUBLE 类型，形式和输入数据 X 保持一致。

例 1：用内存表存储投资组合的累计收益，以 3 天为一个窗口，滑动计算累计收益的最大回撤。

// 创建内存表，记录某投资组合连续 8 天的累计收益
t = table(2024.10.01 + 0..7 as date, [36, 96, 42, 100, 59, 86, 25, 72] as cumReturn)

// 以 3 天为一个窗口，滑动计算投资组合累计收益的最大回撤
select date, cumReturn as MDD_in_3days from mmaxDrawdown(t, 3, false)

例 2：用索引矩阵存储投资组合的累计收益，以 3 天为一个窗口，滑动计算累计收益的最大回撤率。

// 创建索引矩阵，记录某投资组合连续 8 天的累计收益
m = matrix(1..8, 36 96 42 100 59 86 25 72)
m.rename!(2024.10.01..2024.10.08, `No.`cumReturn)
m.setIndexedMatrix!()

// 以 3 天为一个窗口，滑动计算投资组合累计收益的最大回撤率
// 返回结果是一个矩阵，通过 col 函数取得计算结果向量
round(mmaxDrawdown(m,3d,true).col(1), 2)

// 输出：[0,0,0.56,0.56,0.41,0.41,0.71,0.71]

例 3：模拟沪深 300 成分股行情，计算 5 日滑动最大回撤率。

// 设置待模拟的股票和观察日
securities = `600519.SH`000858.SZ`601318.SH`600036.SH`000333.SZ
n = 10
dates = 2024.01.02 + 0..(n - 1)

// 模拟生成收盘价
stockInfo = table(securities as securityID)
dateInfo = table(dates as tradeDate)
price = cj(stockInfo, dateInfo)
price[`close] = round(100 + rand(20.0, size(securities) * n), 2)
price = select * from price order by securityID, tradeDate

// 对每只股票分别计算 5 日滑动最大回撤率
result = select tradeDate,
                securityID,
                close,
                round(mmaxDrawdown(close, 5, true), 4) as mdd5
from price
context by securityID

select * from result where tradeDate >= 2024.01.08

由于 close 使用随机数生成，每次运行得到的价格和回撤率不同。部分输出示例如下：

相关函数：maxDrawdown