ऐतिहासिक ड्रॉडाउन
स्टॉक मार्केट समय के साथ आम तौर पर ऊपर जाता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि ड्रॉडाउन के दौर नहीं आएँगे.
ड्रॉडाउन को उच्चतम संचयी ऐतिहासिक स्तर से प्रतिशत हानि के रूप में मापा जा सकता है.
Python में, आप रनिंग मैक्सिमम निकालने के लिए .accumulate() और .maximum() फंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, और नीचे दिए गए सरल सूत्र से ड्रॉडाउन की गणना कर सकते हैं:
$$ \text{Drawdown} = \frac{r_t}{RM} - 1$$
- \(r_t\): समय t पर संचयी रिटर्न
- \(RM\): रनिंग मैक्सिमम
USO, जो ऑयल प्राइस को ट्रैक करने वाला एक ETF है, के संचयी रिटर्न वैरिएबल cum_rets में उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
- USO ऑयल ETF (
cum_rets) के संचयी रिटर्न का रनिंग मैक्सिममnp.maximum.accumulate()का उपयोग करके निकालें. - जहाँ रनिंग मैक्सिमम (
running_max) 1 से नीचे गिरता है, वहाँ रनिंग मैक्सिमम को 1 के बराबर सेट करें. - ऊपर दिए गए सरल सूत्र का उपयोग करते हुए
cum_retsऔरrunning_maxसेdrawdownकी गणना करें. - प्लॉट की जाँच करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the running maximum
running_max = ____(cum_rets)
# Ensure the value never drops below 1
running_max[____] = 1
# Calculate the percentage drawdown
drawdown = (____)/____ - 1
# Plot the results
drawdown.plot()
plt.show()