자산 B는 220에서 정점에 이른 후 160까지 떨어졌는데, 이때 MDD는 (220 - 160) / 220 = 27%이다. 따라서 MDD는 27%이다.

그러나 MDD가 자산가치 하락 빈도를 반영하지는 못한다. MDD는 자산가치 하락의 MDD를 알려주지만, 자산가치의 대폭적인 하락 빈도를 알려주진 못한다. 또한, 자산가치의 회복 속도도 알려주지 못한다. 다시 말해 자산가치가 무너지고 난 후 얼마나 빠른 시간 안에 이전 자산가치를 회복해 상승하는지는 MDD가 표현하지 못한다.

이제 파이썬으로 MDD를 계산해보자(앞의 샤프지수, 젠센지수, 트레이너지수, 정보비율 부분은 빼기, 나누기 등으로 간단히 계산할 수 있으니 직접 해보자).

코드의 cummax 함수는 nums의 원소를 순회하면서 최고값을 찾아 역대 최고값을 리스트에 계속 입력하는 함수로, MDD를 계산하기 위한 부속 함수다. 이 함수는 파이썬 라이브러리인 numpy의 np.maximum.accumulate 함수를 이해하는 것을 돕고자 흉내 내본 것이다.

함수를 설명하자면, 가령 100, 120, 130, 100, 65, 80, 100, 120, 140, 160 값이 있을 때 처음에는 100이 가장 큰 값이므로 최고값인 100을 리스트에 추가한다.