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  5. Python으로 배우는 포트폴리오 분석 입문

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최대 드로우다운 포트폴리오

이 연습 문제에서는 S&P500의 최대 드로우다운(일명 "고점 대비 저점 하락률")을 계산하는 방법을 배웁니다. 최대 드로우다운은 매우 유용한 위험 지표로, 지난 몇 년 동안 S&P500이 기록한 최악의 성과가 어느 정도였는지를 알려줘요.

이 지표 때문에 많은 투자자들이 암호화폐를 꺼리기도 합니다. 짧은 기간에 투자금의 큰 비율(예: 70%)을 잃는 것을 좋아할 사람은 없으니까요.

S&P500의 최대 드로우다운을 계산할 수 있도록, 일별 S&P500 가격이 df라는 DataFrame으로 제공됩니다.

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  • 252거래일의 윈도우를 사용해 df의 S&P500 가격에 대한 롤링 최댓값을 구하고, df의 가격을 roll_max로 나누어 일간 드로우다운을 계산하세요.