Python 最小回撤指的是在一定時間范圍內，資產組合的最大凈值與當前凈值之間的最大百分比下跌幅度。在實際投資中，經常需要對資產組合的收益情況進行分析，其中最小回撤是重要的指標之一，它可以反映出資產組合風險的大小。

下面是一個計算資產組合最小回撤的 Python 示例：

import pandas as pd
def drawdown(returns: pd.Series):
"""
計算最小回撤
"""
wealth = (1 + returns).cumprod()
previous_peaks = wealth.cummax()
drawdowns = (wealth - previous_peaks) / previous_peaks
return drawdowns.min()
if __name__ == "__main__":
# 測試用例
returns = pd.Series([-0.02, 0.03, 0.05, 0.02, -0.01, -0.05, -0.02, 0.01, 0.02, -0.03, -0.05])
print(drawdown(returns))

以上代碼定義了一個名為 drawdown 的函數，該函數接收一個 pandas.Series 類型的返回率數據，計算并返回最小回撤。

可以看到，在本示例中，輸入的返回率數據是一個有 11 個元素的列表，代表每個時間段的收益情況。調用 drawdown 函數后，輸出結果為 -0.08521076525904259，即該資產組合的最小回撤為 8.52%。