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投資
在程式交易中有許多數值來評價一個策略的特性或表現，這篇介紹其中一個重要的數值 MDD（Max Drawdown）， 也稱作 “最大回撤” 或 “最大回檔” ，更嚴謹的策略品質分析中不只是看 MDD，也可能會看到 2nd DD、3rd DD。發生的時間也是有相當的參考價值。底下介紹 MDD 的定義與在程式語言 R 中的應用。
Drawdown ( DD )
DD 又稱 “回撤” 或 “回檔” ，看的是策略 “累計獲利” 的損失，也就是損益曲線中一個波峰到波谷的距離。要注意的是波谷的確認方法，是指兩次波段高點形成的這段區間中的最低點，而 DD 就是計算前波高點到這中間低點的距離（如圖上紅線），當策略損益創新高後，前波高點又會重新計算（如圖上紅圈）。總之 DD 就是在衡量獲利回吐的程度。
Max Drawdown (MDD)
延續 DD 的概念，MDD 就是最大的一筆連續虧損，也就是 DD 中的最大值。為什麼對一個策略而言 MDD 如此重要呢? 因為一個策略不可能永遠是賺錢的狀況，MDD 則是讓我們了解到策略歷史最大的連續虧損，透過 MDD 來評量一個策略在目前市場表現的狀況，若出現連續虧損已經超過歷史的 MDD 則要考慮，這個策略在市場是否繼續有效，或是因為事件所導致的正常狀況。同時 MDD 也可以做為需要多少超額保證金的依據。
R 套件－fTrading
在這裡介紹 R 套件——fTrading，fTrading 提供簡單計算 MDD 的函數，只需要給函數累計獲利就可以計算 MDD。如下的結果，我們會得到 MDD 的值，第幾筆開始損失，第幾筆結束。
data(EuStockMarkets)
dax = log(EuStockMarkets[, "DAX"])
mdd = maxDrawDown(dax)
mdd
$maxdrawdown
[1] 0.256471
$from
[1] 236
$to
[1] 331
策略退場機制
一般人對於程式交易往往有種迷思，認為程式只要長期有紀律的執行下去就一定可以獲利，其實不然。
以台指期商品為例，臺灣期貨市場至今不過 19 年的歷史，市場上無論何種程式，最多也只不過利用了這 19 年的資料進行交易模型訓練，可以想像再過 20 年之後，期貨市場勢必有很大的不同，目前的策略將很難在未來的 20 年持續獲利，甚至可能在幾個月內就會變成一個只會虧損的策略，因此我們認為策略除了每三、五個月便應依據最新的市場變化進行檢視與微調外，也必須訂定一個明確的退場機制，當符合退場條件後，便應暫時停用該策略。
這就如同一般散戶下單，明知道這個單已經有明顯問題了，卻不願認錯，持續攤平凹單期待能翻身一樣，最終將導致鉅額虧損。
那策略什麼時候該停用？這邊介紹其中一個參考指標，就是當策略開始經歷連續的波段虧損（Drawdown），虧損金額超過操作商品的 2 倍原始保證金時，就是該進入觀察期、重新檢視與調整該策略的時候。若連續虧損金額超過 3 倍原始保證金時，即應該立即停止使用該策略。因為策略一旦超過上述條件，即代表其運作情形已經超出策略設計當初的預期，開始邁入未知的地帶。因此在此時停用會是個明確的停損點，同時我們將可鎖住策略過往大部份獲利。
有了這個明確的管理機制 ( 停損點 )，便可以保証我們過去的大部份獲利不會被侵蝕掉，協助我們未來可以更安心、更有紀律地執行各種交易策略。
結論
MDD 作為評測策略的標準之一，但不盡然 MDD 越小就越好，投資人在選擇投資策略時，應該將 MDD 視為該策略的風險，就自己能力可以承擔的情況下，選擇最好的投資策略，並在損失超出預期時停止策略的使用。
【延伸閱讀】
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