VaR v.s. ES v.s. CED

损失分布视角（单期，静态）
────────────────────────────────────────────────
损失
 │                                    ╭─╮
 │                              ╭─╮   │ │  ← 尾部 5%
 │                        ╭─╮   │ │   │ │
 │                  ╭─╮   │ │   │ │   │ │
 │            ╭─╮   │ │   │ │   │ │   │ │
 └────────────┴─┴───┴─┴───┴─┴───┴─┴───┴─┴──→ 模拟次数（10000次排序）
              ...          ▲           ▲
                          VaR        这些点的
                        (95%门槛)     平均 = ES
                                    "超过门槛
                                     平均亏多少"


回撤路径视角（跨时间，动态）
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净值
 │  ╭╮        ╭─╮
 │ ╭╯╰╮      ╭╯ ╰╮         ╭╮
 │╭╯  ╰╮    ╭╯   ╰╮       ╭╯╰╮
 ││    ╰╮  ╭╯     ╰╮     ╭╯  ╰╮
 ││     ╰╮╭╯       ╰╮   ╭╯    ╰────
 ││      ╲╱          ╲ ╱
 ││    peak\         最大回撤（本次模拟）
 ││          \_______/
 ││          该次模拟的
 ││          Max Drawdown
 └┴──────────────────────────────────→ 时间
        （每次模拟只产出 1 个 Max Drawdown 数值）


三者关系汇总
────────────────────────────────────────────────

           单期损失分布                最大回撤分布
          （每次模拟1个点）          （每次模拟1个点，
                                      但该点已含路径累积）
                │                          │
                ▼                          ▼
        ┌───────────────┐         ┌────────────────┐
        │  排序，找95%门槛 │         │  排序，找95%门槛  │
        └───────┬────────┘         └────────┬───────┘
                ▼                          ▼
          VaR（门槛本身）                （回撤门槛，
                │                       类似"回撤VaR"）
                ▼                          ▼
        ┌───────────────┐         ┌────────────────┐
        │门槛之外样本求平均│         │ 门槛之外样本求平均 │
        └───────┬────────┘         └────────┬───────┘
                ▼                          ▼
               ES                         CED
        "最坏5%单期            "最坏5%的最大回撤，
         平均亏多少"             平均能深到多少"

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共同点：VaR/回撤门槛 都只给"分界线"
        ES/CED       都是"分界线外的条件均值"
不同点：ES  的原料 = 静态单期损失（不累积）
        CED 的原料 = 动态路径回撤（本身已累积）