最大回撤计算器

回撤的定义与算法

回撤是「当前值相对历史最高值的跌幅」，永远 ≤0 的镜像表达。最大回撤就是整段序列里最深的那个坑。

算法只需一次遍历：维护「历史最高」，每读一个点就更新回撤并记录最大值。真正的难点不是算，而是解释——同样的 30% 回撤，发生在 3 个月和 3 年，体验完全不同。

三个时间点：峰、谷、修复

• 峰值点：回撤开始前的最高净值。
• 谷底点：回撤最深的位置，决定 MDD 的大小。
• 修复点：净值重新回到峰值的位置。谷底到修复的间隔就是水下期。

如果序列结束时仍未回到峰值，说明还在水下。这时「修复天数」应该写「未修复」，而不是 0。

为什么回撤比波动率更好懂

波动率把上涨和下跌一起算，数字抽象；回撤直接对应「账户从最高点缩水了多少」，能直接换算成金额，也更容易对应到你还能不能拿得住。

两者也有分工：波动率适合做组合优化与风险预算，回撤适合做产品筛选与心理预期管理。看基金时，最大回撤和修复期往往比年化收益更有决策价值。

三个常见误读

• 「历史最大回撤 = 未来最大回撤」：不成立。样本没经历过的极端行情，不会出现在历史里。
• 「回撤小就是稳健」：也可能是净值长期不动，或估值方法平滑了波动。
• 「回撤后必反弹」：没有这种规律。回撤只描述过去，不构成均值回归的保证。