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Calmar 비율 계산 및 검토

같은 전략으로 이어서 진행해 봅시다. 이전 연습 문제에서 평균 낙폭이 약 11%이고 평균 기간이 22일임을 확인했어요. 이제 이 전략의 위험-수익 프로파일을 더 잘 이해하고자 합니다. CAGR과 최대 낙폭을 확인한 다음, 이를 이용해 Calmar 비율을 계산하고 결과를 평가해 보려고 해요.

백테스트 통계가 모두 담긴 resInfo DataFrame이 제공되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 금융 트레이딩

강의 보기

연습 안내

  • resInfo에서 연복리 성장률(CAGR)을 가져오세요.
  • resInfo에서 최대 낙폭을 가져오세요.
  • cagr와 max_drawdown을 사용해 Calmar 비율을 계산하세요.
  • resInfo에서 Calmar 비율을 직접 가져와 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Get the CAGR
cagr = ____
print('Compound annual growth rate: %.4f'% cagr)

# Get the max drawdown
max_drawdown = ____
print('Maximum drawdown: %.2f'% max_drawdown)

# Calculate Calmar ratio manually
calmar_calc = ____ / ____ * (-1)
print('Calmar Ratio calculated: %.2f'% calmar_calc)

# Get the Calmar ratio
calmar = ____
print('Calmar Ratio: %.2f'% calmar)
코드 편집 및 실행