> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://yuting0103.gitbook.io/quantbrains/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://yuting0103.gitbook.io/quantbrains/jing-tai-hui-ce-fan-li/qb_static_backtest_pass/drawdown-guan-li-lv-jing-fan-li-er.md).

# Drawdown管理（濾鏡範例二）

**DD管理模式介紹**\
\
計算對象：原始策略的損益走勢（i\_OpenEquity）

mode 1/ mode 2 概念是相同的，只是倍數的差異，寫法同策略中的"閥值式"寫法，\
源碼撰寫概念是除了執行原始策略的資金配置之外，當Drawdown 碰觸到近一年內所發生的極值估計(兩倍標準差)，我們就將資金配置加倍\
\
mode 3 承 mode1/mode2 的"閥值式" 寫法\
源碼撰寫概念是當Drawdown 碰觸到近一年內所發生的極值估計(兩倍標準差)，我們才把原始策略打開\
\
mode 4 為機率分布 "函數式"的寫法，以一年內所發生的極值估計(兩倍標準差)做為可能發生的最大範圍參考，依照目前已發生的DD來計算目前的已發生的比例\
透過這個已回檔比例來做為資金分配的參考 (相對應 mode 3 ，mode 3為達到極值才打開策略，mode 4 為依據已回檔比例逐漸打開策略)\
\
mode 5 原始策略配置不變，但依據已回檔比例逐漸增加原始策略的資金配置 (相對應 mode 1/2)\
\
mode 6 其實與 Drawdown 無關，跟風險位階濾鏡比較像，只是風險位階濾鏡的計算來源對象是商品的原始行情 (close)，而DD管理 mode 6的計算來源對象是 equity curve。 也就是當equity curve 的位置在高檔的時候，我們就縮減資金配置，equity curve在低檔的時候我們就增加資金配置。

註: 0519之後新版本新增參數 DD\_bound 可限制 mode 4/5的數值上限，避免過大的數值造成極端部位