需求

需要计算某股票在某个周期内的最大回撤率。
最大回撤定义：在选定周期内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。

实现

思路就是将dataframe在groupby之后，通过apply函数处理每个分类的最大回撤，返回一个结果

import numpy as np
import pandas as pd
def getMaxDrawdown(x):
    j = np.argmax((np.maximum.accumulate(x) - x) / x)
    if j == 0:
        return 0
    i = np.argmax(x[:j])
    d = (x[i] - x[j]) / x[i] * 100
    return d

def applyMaxDrawdown(x):
    f = x.sort_values("date").reset_index()
    array = pd.Series(f["value"])
    return getMaxDrawdown(array)

总结

因参考文章实现的是一个series的数据，而我需要处理整个dataframe里面的指标，而这时还不太清楚pandas.groupby.apply的用法

1. pandas.groupby.agg是对分组中的某一列进行处理，是将该列传递给agg的函数，当需要同时处理多个列时，agg就有点力不从心
2. pandas.groupby.apply是对一个分组进行处理，会将整个分组作为参数传递给appy的函数，因此可以处理多列数据

参考文章

最大回撤率（Python实现）