Расчёт и анализ коэффициента Калмара
Продолжим работу с той же стратегией. Из предыдущего упражнения вы знаете, что средняя просадка составляет около 11%, а средний период — 22 дня. Теперь вы хотите лучше разобраться в соотношении риска и доходности этой стратегии. Для этого вы изучите значение CAGR и максимальную просадку, затем воспользуетесь ими для расчёта коэффициента Калмара и оценки результата.
DataFrame resInfo, содержащий всю статистику бэктестирования, уже загружен для вас.
Это упражнение является частью курса
Финансовый трейдинг на Python
Инструкции к упражнению
- Получите совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) из
resInfo. - Получите максимальную просадку из
resInfo. - Рассчитайте коэффициент Калмара, используя
cagrиmax_drawdown. - Получите коэффициент Калмара напрямую из
resInfoи проанализируйте результат.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)