Profit Factor — это один из ключевых и самых простых для понимания показателей эффективности торговой системы или инвестиционной стратегии.
Если говорить просто: Profit Factor — это соотношение вашей общей прибыли к общему убытку. Он показывает, сколько рублей (долларов, пунктов) вы зарабатываете на каждый рубль, который теряете.
Что это такое и где его можно найти в журнале OsEngine?
Profit Factor рассчитывается по следующей формуле:
Profit Factor = (Сумма всех прибыльных сделок) / (Сумма всех убыточных сделок)
Значение Profit Factor легко трактовать:
Коэффициент Шарпа — классический показатель для оценки доходности актива или портфеля. Он был разработан в 1966 году будущим нобелевским лауреатом Уильямом Шарпом. Основные показатели, используемые этим инструментом, — это средняя доходность, стандартное отклонение доходности и безрисковая доходность.
Вычисляется как (Доходность – Безрисковая доходность)/Стандартное отклонение доходности.
В журнале OsEngine можно посмотреть объём, который торгуют роботы по разным бумагам и относительно депозита. В основном это нужно, чтобы во время теста можно было проверить, не набирает ли робот «лишнего», какие бумаги данный комплект роботов торгует чаще всего. Также можно посмотреть, в каких именно плечах относительно депозита роботы торгуют.
Давайте разбираться с тем, как найти всё это в журнале и что там есть.
Открываем в журнале вкладку «Объём» / «Инструменты». Здесь мы видим объёмы по каждому инструменту отдельно:
Недавно купил книгу «Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды и чуть не обрушили фондовый рынок», которую её автор Скотт Паттерсон написал ещё в 2010 году. Книга издана на русском языке в 2014, но я познакомился с ней только недавно и понял что в книге очень хорошо расписана хронология развития алгоритмической торговли и чем она заканчивалась. Спойлер: ничем хорошим в итоге, но в моменте очень выгодно для участников.
Решил сделать статью по мотивам книги — краткую выжимку идей о том, какими алгоритмами и в какое время зарабатывались деньги. Первая часть этой статьи — на основе этой книги, а вторая этой часть — на основе открытых данных из интернета.
Причём странная деталь — заказал книгу на обычном маркетплейсе, но книга шла из‑за рубежа и пришла даже без указания тиража — то есть какая‑то условно китайская копия — раньше с такими не сталкивался.

Ниже первая часть, которая написана на основе этой книги.

📉 БИТКОИН ПО $85К: ПОЧЕМУ РЫНОК ЛЬЕТСЯ?
Рынок просел на 5-7%, BTC тестирует $85,000, эфир ушел под $2,850. Ликвидаций за сутки на $640 млн+. В чем реальная причина, кроме «просто коррекции»?
Важно подписаться на телеграм-канал. Подробный анализ биткоина сейчас там.
Виновник — Банк Японии
Глава ЦБ Японии Уэда дал понять, что ставку поднимут уже 18-19 декабря. Вероятность этого события взлетела почти до 90%.
Почему это убивает крипту?
Всё дело в Yen Carry Trade.
Годами крупные фонды брали йены в кредит под 0%, меняли их на доллары и тарили рисковые активы (в том числе BTC). Это были «бесплатные деньги».
Сейчас лавочка закрывается:
1. Ставка в Японии растет → кредит дорожает.
2. Йена укрепляется → отдавать долг становится дороже.
3. Итог: Фонды экстренно продают крипту, чтобы закрыть кредиты в йенах.
🗓 Что дальше?
Впереди две важные даты, которые определят тренд:
— 9-10 декабря: Заседание ФРС (ждем снижение ставки, это позитив).
— 18-19 декабря: Заседание Банка Японии (главный риск).
С 24 ноября по 1 декабря 2025 года вышло много работ по алготрейдингу и количественным финансам. Мы разбираем сотни препринтов каждую неделю и выбираем самое важное.
Оптимизация портфеля
Несколько исследований посвящены новым методам управления инвестициями. В статье про трансферное обучение авторы используют данные с разных рынков, чтобы повысить доходность портфеля. Их метод даёт лучший коэффициент Шарпа — это мера, которая учитывает и прибыль, и риск.
Другая работа — оптимизация портфеля с ESG-данными. ESG — это экологические, социальные и управленческие факторы. Авторы комбинируют их с классической моделью Black-Litterman и получают 40-45% годовых.
Ещё одна интересная статья — сигнатуры для ценообразования опционов. Метод учитывает рыночные искажения и помогает точнее оценивать стоимость деривативов.
Управление рисками
Здесь выделяется исследование про квантовые сети активов. Авторы применяют квантовые методы, чтобы находить скрытые зависимости между активами. Это помогает лучше оценивать риски.

Ночью разразился реальный обвал. Биткоин рухнул на 5-6% ниже $87,000, Эфириум упал на 6% до $2,800. Общая капа рынка потеряла 5% до $2.92 трлн. Вот что именно произошло:
Важно подписаться на телеграм-канал. Подробный анализ биткоина сейчас там.
📊 МАСШТАБЫ ЛИКВИДАЦИЙ
За 12 часов ликвидировано $577 млн, из них $546 млн на длинных позициях. Только за последний час перед новостями закрыто активов на $400 млн. Индекс страха упал до 24 пунктов — экстремальный страх.
🎯 ГЛАВНЫЕ ПРИЧИНЫ
1️⃣ ФИКСАЦИЯ ПРИБЫЛИ КИТОВ
После пика в $126,000 в октябре крупные держатели массово давят на рынок. Долгосрочные инвесторы сокращают позиции. Восстановление выше $93,000 использовали для выхода.
2️⃣ РЕКОРДНЫЕ ОТТОКИ ИЗ BITCOIN-ETF
За ноябрь выведено $3.46-3.55 МИЛЛИАРДОВ из спотовых фондов — практически антирекорд. Вывод каждого $1 млрд приводит к падению BTC на 3.4%. Делай математику: $3.5 млрд = давление в 11-12%.
3️⃣ РИТОРИКА ФРС И МАКРО-НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
ФРС дважды резала ставку до 3.75-4%, но дальше — полная неопределенность. Протоколы показывают, что снижение в декабре может быть отменено. Инфляция все еще 3%, а целевая 2%. Это держит деньги в облигациях, а не в крипто.
Начнем с традиционной таблицы
Причиной отставания моего счета от Моего Бенчмарка была дневная динамика рынка после появления «плана Трампа», ставшего известным в ночь с 17 на 18 ноября. Еще 17 ноября после окончания дневной сессии я тут опубликовал топик о «пиле» нашего рынка из-за ставки ЦБ 24 октября. Но уже 18 ноября все изменилось на новости о «мире». Естественно, что утром 18-го я не мог быть в 100%-х лонгах и потому взял лишь прибыль 19-го. Но потом наш рынок попал в новую «пилу»