定义
最大回撤
最大回撤是账户净值从峰值到谷底的最大跌幅。本文给出定义、计算公式、回本所需涨幅的不对称算术，以及这个数字最常被误读的方式。
更新于
最大回撤是指账户净值从某个高点跌到后续低点、在创出新高之前的最大百分比跌幅。它衡量的是策略实际已经造成过的最糟损失，而不是可能造成的损失，而且它是不对称的：回撤 50% 需要上涨 100% 才能回本——这正是回撤控制对复利的重要性高于峰值收益的原因。
- 又称
- MDD · 峰谷跌幅
计算方式
Drawdown(t) = (Peak equity up to t − Equity(t)) ÷ Peak equity up to t
Max drawdown = max over all t of Drawdown(t)
Recovery required = 1 ÷ (1 − Max drawdown) − 1
实算示例: 净值从 100,000 美元跌至 70,000 美元 → 最大回撤 30%，需要上涨 42.9% 才能回本。
它是约束条件，不是统计量
收益是策略产出的东西，回撤是人为了拿到这份收益必须坐着扛过去的东西。几乎每一个被放弃的策略，都是在某段回撤中被放弃的——而那段回撤回测里明明显示过，只是交易者没有真正内化。因此仓位决策应该对着回撤承受力来做，而不是对着预期收益：一个拿不住的策略，无论平均收益多高，实际价值都是零。
深度只是一半
两个最大回撤同为 30% 的策略，如果一个六周就恢复、另一个要两年，它们的可承受程度完全不同。回撤持续时间——也就是"水下时间"——决定了这段期间资金能否被用于其他机会，也决定了操作者会不会撑到最后。两个数字要一起报，否则这个指标是不完整的。
常见误读
回测里的最大回撤经常被当成最坏情况。它只是样本内的最坏情况，本质是一个下界：未来必然包含样本里没有出现过的市场状态。实盘回撤超过回测最大值是正常现象，并不能证明策略失效了。
动手算一算
参考资料
- On the Maximum Drawdown of a Brownian Motion — Journal of Applied Probability (author copy, Rensselaer Polytechnic Institute)
- Drawdown: From Practice to Theory and Back Again — arXiv (Goldberg & Mahmoud; published in Mathematics and Financial Economics)
- Drawdown Measure in Portfolio Optimization — International Journal of Theoretical and Applied Finance (author copy, Columbia University)
本术语表用于教学。此处内容不构成投资建议，页面所述任何指标都不能预测未来结果。