Win rate торгового бота: почему 90% прибыльных сделок ещё ничего не значит

Win rate 90%. Звучит отлично.

Но есть проблема: стратегия может закрывать в плюс девять сделок из десяти — и при этом терять деньги.

Причина простая: процент прибыльных сделок ничего не говорит о размере прибыли и убытка.

Разберём без маркетинга.

Допустим, алгоритм совершил 10 сделок.

9 сделок дали по +1%.
1 сделка дала −12%.

Win rate = 90%.

Но итог серии отрицательный.

Именно поэтому я практически перестал воспринимать высокий win rate как самостоятельный показатель качества торгового алгоритма.

На что смотрю вместо этого?

1. Max Drawdown

Максимальная просадка показывает, насколько глубоко стратегия проваливалась от предыдущего максимума капитала.

Для меня это один из первых показателей, которые нужно смотреть.

Можно показать красивую доходность за период, но если ради неё счёт переживал просадку, которую реальный человек психологически или финансово не выдержит, цифра доходности мало что говорит.

2. Средняя прибыль и средний убыток

Представим две системы.

Стратегия A:
80% прибыльных сделок.

Стратегия B:
55% прибыльных сделок.

Интуитивно первая кажется лучше.

Но если A в среднем зарабатывает 1 на успешной сделке и теряет 6 на неудачной, а B зарабатывает 3 и теряет 1, вывод уже совершенно другой.

Поэтому вопрос не только:

«Как часто алгоритм угадывает?»

А:

«Сколько он зарабатывает, когда прав, и сколько теряет, когда ошибается?»

3. Payoff ratio

Это отношение средней прибыльной сделки к средней убыточной.

И здесь становится видно то, что высокий win rate способен скрыть.

Стратегия может ошибаться довольно часто, но оставаться жизнеспособной, если прибыльные сделки существенно превышают убыточные.

И наоборот.

Высокая точность не спасает систему, если редкий убыток уничтожает десяток предыдущих результатов.

4. Profit factor

Ещё один показатель, который полезнее рассматривать вместе с win rate.

В упрощённом виде он отвечает на вопрос:

сколько валовой прибыли приходится на единицу валового убытка.

Но и его нельзя смотреть изолированно.

Хороший показатель на коротком участке истории ещё не означает, что система будет вести себя так же дальше.

5. Количество сделок

90% на 10 сделках и 60% на нескольких тысячах сделок — совершенно разные по информационной ценности результаты.

Чем меньше выборка, тем легче получить впечатляющую статистику случайно.

Поэтому когда вижу:

«Наш алгоритм показывает win rate 87%»

первый вопрос у меня не:

«Где подключиться?»

А:

«На каком количестве сделок это посчитано?»

6. Бэктест и реальная торговля — не одно и то же

Вот здесь начинается самое интересное.

Исторический тест позволяет прогнать правила стратегии по прошлым данным.

Но реальный рынок добавляет вещи, которых красивый график может не показать полностью:

— комиссии;
— проскальзывание;
— задержки исполнения;
— ликвидность;
— изменение рыночного режима;
— технические сбои.

Поэтому хороший бэктест — это ещё не доказательство будущего результата.

Это только один этап проверки гипотезы.

Что я хочу видеть у торгового алгоритма

Не одну огромную цифру WIN RATE.

Мне гораздо интереснее набор показателей:

— количество сделок;
— средний плюс;
— средний минус;
— max drawdown;
— payoff ratio;
— profit factor;
— результаты на разных участках рынка;
— разницу между историческим тестом и реальным исполнением.

Только вместе они начинают давать представление о поведении стратегии.

И даже тогда не появляется гарантии будущего результата.

Автоматическая торговля связана с риском потери средств.

Поэтому высокий win rate для меня сегодня скорее повод задать дополнительные вопросы, чем причина доверить алгоритму капитал.

А какие показатели вы смотрите первыми при оценке торговой системы?

Rafael