回撤幅度是资产净值从历史最高点回落的百分比，计算公式为（历史最高净值－当前净值）÷历史最高净值；必须用累积最大值而非LAG偏移，因回撤始终与截至当前的峰值比较，需通过MAX() OVER(ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)实现。
什么是回撤幅度，为什么不能直接用LAG
回撤幅度（Drawdown）是资产净值从前期高点回落的百分比，核心是「历史最高值」和「当前值」的差值除以前者。很多人第一反应是用 LAG 向前取上一行，但这是错的——回撤不是和上一时刻比，而是和「截至当前的所有历史最高点」比，必须用累积最大值（cumulative max），不是偏移量。
用MAX() OVER(ORDER BY)算滚动最高净值
关键在构造「到当前行为止的历史最高净值」，窗口函数 MAX() 配合有序窗口即可实现。注意必须显式声明 ORDER BY，且排序字段要是时间维度（比如 trade_date），否则窗口无序，结果不可靠。
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MAX(nav) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)是标准写法，ROWS子句虽可省略（默认行为相同），但显式写出更防误读 - 如果数据存在多条同日记录，需先按日期聚合（如取当日收盘
nav），否则同一窗口内重复计算会扭曲高点 - PostgreSQL 和 SQL Server 支持
RANGE，但对时间字段慎用——若某天无数据，RANGE可能跳过空档，导致高点“滞留”，ROWS更稳妥
回撤幅度的完整SQL表达式
回撤幅度定义为 (peak_nav - current_nav) / peak_nav，结果为正数（0～1之间）。注意处理分母为零或 NULL 的边界情况。
SELECT
trade_date,
nav,
MAX(nav) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS peak_nav,
CASE
WHEN MAX(nav) OVER (ORDER BY trade_date) = 0 THEN NULL
ELSE (MAX(nav) OVER (ORDER BY trade_date) - nav) / MAX(nav) OVER (ORDER BY trade_date)
END AS drawdown
FROM asset_nav_history;- 三个
MAX(nav) OVER (...)在逻辑上等价，但多数引擎（如 PostgreSQL、Spark SQL）会自动复用窗口计算，性能无显著开销 - MySQL 8.0+ 支持窗口函数，但旧版本（
- 若需只看「最大回撤」（即整个序列中 drawdown 的最大值），再套一层
MAX(drawdown)即可，但注意这是标量结果，别忘了加GROUP BY或用子查询隔离作用域
常见错误：没过滤初始期或忽略净值归一化
回撤计算对起始点敏感。如果原始 nav 是绝对金额（比如从100万开始），而你想看相对波动，通常应先归一化为基期=1（如 nav / FIRST_VALUE(nav) OVER (ORDER BY trade_date)），否则早期小数值会导致回撤被放大。
- 未归一化时，
nav=100 → 95回撤 5%，但nav=1000000 → 950000也是 5%——看起来一样，可一旦混入不同起始规模的策略对比，就失去可比性 - 起始几行的
peak_nav等于nav，导致回撤恒为 0，这是正常现象，不是 bug；但若业务要求「首日不参与回撤统计」，需用ROW_NUMBER()过滤掉row_num = 1 - 时间字段有空值？
ORDER BY trade_date会让NULL排最前或最后（依数据库而定），直接污染peak_nav，务必提前WHERE trade_date IS NOT NULL
回撤本身不难算，难点在于确认「峰值」是否真的代表投资者当时能看到的最高点——比如净值更新延迟、分红再投资时点偏差、或者测试数据里人为插入的异常高点，都会让窗口结果偏离真实体验。
