在 Excel 中，这将是一个偏移函数。考虑在 pandas 中，但它也可以在 numpy 中完成：
returns = df['close'].rolling(periods).shift(-periods).max() / df['close'] -1
..计算前瞻性时期内的最高潜在回报，并保持在所有低点。
滚动窗口固定在周期数
但相反，我想找到在低于某个阈值（止损）的任何低点之前实现的最大回报。因此它需要相同的移动滚动窗口但长度可变 - 直到满足条件的点（如果有的话）。
现在处于错误/伪代码中，因为我不知道如何创建相对或条件引用/窗口，即使它们在 Pandas/numpy 中是允许的——已经在文档中搜索了任何接近此的语法
V1 尝试将滚动窗口截断为第一个低于阈值损失的值，v2 尝试创建一个可变的相对索引
版本 1：
df['close'].rolling(periods).shift(-periods).truncate('close' < df['close'] * (1 - maximum_loss)).max() / df['close'] -1
版本 2
(df['close'][:min(周期, (df['close'] < df['close'] * (1 - maximum_loss)).index[0])].max() / df['close'] -1).shift(-periods)
感谢任何帮助！