Como medir o desempenho.
Como medir o desempenho.
Compreender e avaliar corretamente o desempenho comercial e do sistema e evitar erros caros é muito importante. Embora a maioria dos comerciantes não compreenda completamente como interpretar os resultados comerciais e arriscar adequadamente, isso pode ser superado com muita facilidade.
Figuras de desempenho.
1) Expectativa.
A expectativa fornece informações sobre quanto dinheiro você ganhará em média por comércio único. Para calcular a expectativa, você precisa conhecer o winrate, a relação de recompensa: risco e o tamanho médio da posição. A fórmula é a seguinte:
Expectativa = [Winrate * Recompensa: Risco * Tamanho da Poção] - [(1-Winrate) * Tamanho da Posição]
Para uma estratégia de negociação com um winrate de 55%, uma recompensa média: taxa de risco de 1,5 e um tamanho médio de posição de 2%, é a aparência da expectativa:
Isso significa que uma estratégia de negociação com esses parâmetros tem uma expectativa de 0,75% e, a longo prazo, cada comércio é "valor" 0,75%
O risco de estatística de ruína é muito importante para avaliar a importância de balanços de contas e retrações. O risco de ruína indica o quão provável é, com base em métricas de desempenho, como a expectativa e a volatilidade da conta, que um método de negociação perde todo o dinheiro ou um ponto significativo.
Quanto menor a expectativa de um sistema de negociação e quanto maior os swings de um método de negociação, maior o risco de arruinar.
Este vídeo é uma explicação da calculadora Risk of Ruin do jornal comercial Edgewonk.
3) Taxa de recuperação.
A taxa de recuperação informa o quanto de retorno você consegue para recuperar as perdas e voltar ao ponto de equilíbrio. A taxa de recuperação usa o ponto mais alto da equidade ou o ponto de partida.
Medindo o desempenho.
Percentagem.
Os dois gráficos de equidade seguintes mostram dois métodos de negociação diferentes com diferentes parâmetros para winrate, expectativa e tamanho da posição. Ambas as estratégias obtiveram retornos positivos, mostrados pelos gráficos de equidade cada vez maiores e ambos têm o mesmo retorno de 72%, mas como você pode ver à primeira vista, o desempenho entre o ponto de partida eo ponto para o mais certo são muito diferentes e as reduções e a forma como os crescimentos das contas diferem significativamente. Tenha em mente que as reduções e o risco podem afetar significativamente as decisões de negociação e, muitas vezes, fazem com que os comerciantes tomem decisões comerciais impulsivas.
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Medir o desempenho em porcentagens sozinho pode ser muito enganador porque não fornece informações sobre o tamanho, a freqüência e a significância das retiradas e o risco de uma estratégia de negociação.
Sharpe Ratio.
O índice Sharpe é uma métrica de desempenho muito popular e é usado muito comum por investidores, comerciantes e em todo o mundo financeiro. A vantagem do índice Sharpe é que também analisa o risco de um método de negociação e forneceu informações sobre a volatilidade do crescimento da conta.
É importante saber que, quanto mais alto o índice de Sharpe de um método de negociação, melhor será o retorno que um comerciante pode esperar em relação ao possível risco e ao tamanho e frequência das retiradas.
Além disso, ao comparar dois métodos de negociação com o mesmo percentual de retorno, aquele com o maior índice Sharpe teve menos volatilidade na conta no passado e um crescimento mais suave.
Um comerciante de aversão ao risco deve procurar formas de minimizar a proporção de Sharpe de seu método de negociação para evitar balanços de contas significativos. A maioria dos sites de comércio social ou EAs sempre fornecem o índice Sharpe de sua estratégia. Saber como interpretar esta figura corretamente pode ajudá-lo a escolher o melhor ajuste para sua personalidade e o nível de risco que você está disposto a tomar.
Sortino Ratio.
A razão Sortino é uma modificação e um avanço da relação de Sharpe. O índice de Sharpe penaliza tanto o retorno negativo excepcionalmente alto como o negativo e o exibe como igualmente ruim. Obviamente, faz sentido apenas penalizar os retornos negativos e é aqui que a razão Sortino tem suas vantagens. Apenas penaliza o risco de queda (volatilidade negativa), o que significa que, quando uma estratégia de negociação realiza retornos positivos excepcionalmente elevados, o índice Sortino não penaliza a estratégia de negociação.
Se você pode escolher entre Sortino e Sharpe Ratio, o Rácio Sortio fornece mais informações sobre o risco de uma estratégia de negociação. E apesar de dois métodos poderem ter a mesma razão de Sharpe, as razões Sortino podem diferir significativamente.
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Medindo o sucesso: principais métricas de desempenho.
Quando você vê o desempenho de um sistema de negociação, como você sabe que é bom? Como você conhece o sistema certo para você? Muitas pessoas simplesmente olham o lucro líquido assumindo que o sistema com mais lucro deve ser o melhor sistema. Isso muitas vezes está longe de ser uma boa idéia. Ao comparar os sistemas de negociação durante o processo de desenvolvimento ou ao comparar sistemas antes de fazer uma compra, é bom ter algumas métricas disponíveis que permitirão comparar o sistema com um benchmark hipotético ou com outro sistema. Não há uma única pontuação que você possa usar, que funcionará para todos, já que todos nós temos tolerâncias de risco e definições únicas sobre o que consideramos negociável. Da mesma forma, nem todos os sistemas de pontuação são iguais ou realizados em todas as circunstâncias. No entanto, neste artigo, eu vou falar sobre meus métodos favoritos usados para marcar e classificar os sistemas de negociação. Estas são as principais métricas de desempenho do sistema que uso durante o processo de desenvolvimento do sistema.
Número de operações.
Qualquer sistema comercial deve ter um & # 8220; significativo & # 8221; número de negócios. O que é significativo? Bem, isso varia. Para um sistema de swing que não leva mais de 10 negócios por ano, ter 100 trocas é bom. Isso representa cerca de 10 anos de testes históricos. Como um determinado sistema de negociação começa a produzir mais negócios por ano, espero ver mais trades utilizados durante o teste de backtesting.
Fator de lucro.
Embora o lucro líquido possa ser um fator na sua decisão sobre um sistema de comércio específico, o fator de lucro é muitas vezes ainda mais importante na minha opinião. Fator de lucro mede a eficiência do seu sistema de negociação. O fator de lucro é calculado dividindo o lucro gerado pelas perdas geradas. Um fator de lucro de 1,5 indica por cada dois dólares perdidos, ganham três dólares ($ 3 vitórias / $ 2 perdidos = 1,5). Obviamente, um número acima de 1.0 significa que você está ganhando dinheiro. Eu gosto de ver um fator de lucro de 1,5 ou superior.
Lucro médio por comércio.
Como fator de lucro, o lucro médio por comércio me diz se um sistema está fazendo dinheiro suficiente em cada comércio. Ao projetar um sistema de negociação, eu gosto de ver um comércio médio lucrativo acima de US $ 50 antes que as comissões e as devoluções sejam deduzidas em um mínimo absoluto. Se o lucro líquido médio for superior a US $ 50 com comissões e derrapagens deduzidas, isso é ainda melhor. Quanto maior o lucro médio por comércio, melhor.
Porcentagem de negócios vencedores.
Eu não acompanho isso demais. Eu tomo nota disso, mas isso não é tão importante para mim. A porcentagem de negociações vencedoras é simplesmente o número de negócios que geraram um lucro líquido positivo dividido por todas as negociações realizadas. Este fator pode ser importante se você não quiser ter uma grande série de perdedores. Por exemplo, muitas vezes os sistemas de tendências a longo prazo podem ser muito lucrativos, mas apenas têm uma taxa de ganhos de 40% ou menos. Você consegue muitos negócios perdidos? Talvez você esteja confortável apenas com sistemas que tendem a produzir mais negócios vencedores do que perder trocas. Se assim for, um sistema com uma taxa de ganhos de 60% ou mais seria melhor para você. O percentual de negociações vencedoras é um indicador de tolerância psicológica que variará entre as pessoas.
Taxa de Crescimento Anual Composto (CAGR)
Isso descreve o crescimento como se fosse uma taxa de retorno estável e fixa. Obviamente, isso não acontece ao negociar, pois seu sistema comercial produz uma curva de equidade irregular ao longo do tempo. No entanto, esta é uma maneira de facilitar seu retorno ao longo do mesmo período de negociação. Digamos que seu sistema comercial produz um CAGR de 5% ao longo de um período de 10 anos. Durante esse mesmo período, você possui um CD do banco que também produz um retorno de 5% no mesmo período. Isso faz do CD um investimento melhor? Talvez. Uma coisa a ter em mente é esta: o cálculo CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Por exemplo, enquanto o sistema de negociação pode retomar 5% de CAGR ao longo de 10 anos, seu dinheiro está ativamente no mercado por uma fração do tempo. Na maioria das vezes, está sentando ocioso em sua conta de corretagem ou futuro aguardando o próximo sinal de negociação. A CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Lembre-se, um retorno de 5% no CD é realizado apenas se o seu dinheiro estiver trancado 100% do tempo. Com o nosso sistema de troca de exemplo, nosso dinheiro também é liberado para ser usado em outros instrumentos.
Retorno ajustado ao risco (RAR)
Este cálculo leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco no mercado. Isso é feito tomando o CAGR e dividindo-o por exposição. A exposição é a porcentagem de tempo (durante o período de teste) de que seu dinheiro estava ativamente no mercado. Eu gosto de ver um valor de 50% ou melhor.
Maximum Intraday Drawdown e The Equity Curve.
Quão grande são essas retiradas? Posso lidar mentalmente com essa redução? Nessa linha, também vejo a forma da curva patrimonial. Ele sobe com retrocessos rasos ou tem retrocessos íngremes? Há longos períodos prorrogados sem novos aumentos de capital? Idealmente, a curva de equidade deve crescer à medida que o tempo passa, criando novos níveis de capital com retrocessos pouco profundos.
Este é aquele que você não vê muito. O t-Test é um teste estatístico usado para avaliar a probabilidade de os resultados do seu sistema comercial terem ocorrido por acaso sozinhos. Você gostaria de ver um valor superior a 1,6, o que indica que os resultados da negociação são mais prováveis de não se basear no acaso. Qualquer outro valor abaixo indica que os resultados da negociação podem ser baseados em chance. O valor do teste t deve ser calculado com pelo menos 30 negócios. Abaixo está o cálculo do teste t.
t = raiz quadrada (número de negócios) * (lucro médio por comércio / desvio padrão de negócios)
Expectativa.
A expectativa é um conceito que foi descrito no livro de Van Tharps # 8220; Trade Your Way To Financial Freedom & # 8221 ;. A expectativa diz-lhe, em média, o quanto você espera fazer por dólar em risco. A expectativa também pode ser um valor que você otimiza ao testar diferentes combinações de entrada de estratégia. Enquanto a computação da verdadeira expectativa de um sistema de negociação está além deste artigo, pode ser estimada com a seguinte fórmula simples.
Expectativa = lucro líquido médio por comércio / | Perda média de troca em dólares |
Para aqueles que não estão familiarizados com a matemática, as linhas verticais em torno do & # 8220; Perda média de troca em dólares & # 8221; indica que o valor absoluto deve ser usado. Isto significa simplesmente se o número é um valor negativo, deixamos o sinal negativo, tornando o valor positivo.
Pontuação de Expectativa.
Esse valor é um valor de expectativa anualizada que produz um número objetivo que pode ser usado na comparação de vários sistemas de negociação. Essencialmente, os fatores da Pontuação de Expectativa em & # 8220; oportunidade; # 8221; no valor, levando em consideração a freqüência com que o sistema de negociação fornecido produz negócios. Assim, essa pontuação permite comparar sistemas de negociação muito diferentes. Quanto maior a expectativa, mais lucrativo será o sistema.
Pontuação de Expectativa = Expectativa * Número de Negociações * 365 / Número de dias de negociação da estratégia.
Conclusão.
Com os valores acima, podemos obter uma imagem decente sobre o desempenho do sistema. Há, é claro, outros valores que você poderia avaliar e ainda mais você pode fazer, como passar os negócios históricos através de um simulador de Monte Carlo. Mas esses valores discutidos neste artigo são os valores importantes que eu utilizo ao projetar um sistema ou ao avaliar um sistema de comércio de terceiros.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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você colocou corretamente & # 8220; número de negociações & # 8221; no topo da sua lista, porque todas as outras métricas dependem da validade da sua amostra.
Infelizmente, você parece seguir uma linha de raciocínio (como muitos outros fazem) que eu acredito ser falso: isso está dando importância ao período de tempo que a amostra é derivada. Você argumentou que 100 negócios são bons se eles cobrem 10 anos.
Bem, 100 trades são 100 comércios independentemente do período. Portanto, a questão importante é se uma amostra de 100 tem ou não validade.
Para uma leitura com abertura de olho eu recomendo fortemente: Kahneman, & # 8220; Thinking Fast And Slow & # 8221 ;, pg. 109ff.
O ponto que ele faz é que pequenas amostras podem ser facilmente impactadas por outliers (raros). Este efeito não é de forma alguma reduzido, simplesmente porque sua amostra cobre um período de tempo mais longo!
Apenas como exemplo: como são válidos os resultados do sistema com base em 1000 anos de trades? Muito válido?
Bem, e se as regras forem comprar o maior índice de ações no final do último dia do século e vender no horário aberto no dia seguinte? Isso lhe daria uma enorme quantidade de 10 negociações para basear sua análise. Agora, como é válido isso?
Então, como podemos lidar com o problema outlier?
Minha sugestão é cortar o x% superior de seus negócios vencedores (5% -10% parece razoável para mim) e examinar o quanto seu desempenho se degrada (medido por qualquer métrica que você deseja aplicar). Isso é chamado de análise de sensibilidade e mostrará o quanto seu desempenho total depende de alguns grandes negócios (que provavelmente serão outliers que não repetirão o máximo ou no futuro).
Um segundo método é o teste t que você mencionou. A única diferença que eu faria é aplicá-la no lucro ajustado pelo risco (ou perda) por comércio, não no P / L absoluto. Basicamente, você divide o resultado (em quantidade de dólares) pelo risco conforme definido pela parada inicial (também em quantidade de dólares). A partir desses números, você calcula a média e o desvio padrão que se inserem na fórmula que você mostra acima.
De qualquer forma, tente obter uma cópia desse livro, que eu recomendo a todos os comerciantes!
Eu geralmente concordaria com o que você diz sobre o tamanho da amostra, e uma questão que eu gostaria de dirigir para Jeff era se, como a maioria dos procedimentos estatísticos transferidos para análise de dados de mercado, não é necessário um tamanho de amostra maior que 10 para o T - Teste?
No que diz respeito à sua sugestão acima, porém ("cortar o x% superior de seus negócios vencedores & # 8221;), isso não depende da natureza da estratégia em questão? Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outontes com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante.
Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem um tamanho de amostra muito grande, corre o risco de criar um cisne negro contraproducente e # 8220; exclusão de estilo que não é representativa do efeito pretendido desse processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você arrisca a introduzir uma nova contramedida outlier.
Estaria interessado em ouvir seus pensamentos sobre isso se me expliquei o bastante.
Claro, acima deveria ter lido X-n% & # 8211; Não existe & # 8220; edite & # 8221; botão como no fórum!
Obrigado novamente pela resposta pensativa. Desculpe por voltar a este tópico dias depois. Foi uma semana agitada na semana passada. Eu ouvi muitas coisas boas sobre o & # 8220; Thinking Fast and Slow & # 8221 ;. I & # 8217; atualmente lendo & # 8220; The Big Short & # 8221; e adicionará sua recomendação à minha lista de leitura.
Não tenho a certeza se eu entendi seu comentário corretamente, então perdoe-me se a minha resposta não deve corresponder ao que quis dizer.
O objetivo do procedimento de corte & # 8220; & # 8221; é descobrir em que medida os resultados dos testes foram impactados por outliers. Se houver um grande impacto, você tem um alto risco de que os resultados do SAMPLE (teste) NÃO sejam representativos do desempenho da vida real mais tarde.
& gt; & gt; & # 8221; & # 8230; isso não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221; & lt; & lt; curva de equidade robusta com alta variação).
& gt; & gt; & # 8221; Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outlier com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante. # 8221; & lt; & lt; & gt; & gt; & # 8221; Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem muito grande Tamanho da amostra, corre o risco de criar uma exclusão contraproducente de estilo "cisne negro" que não seja representativa do efeito pretendido desse processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você corre o risco de introduzir uma contramedida adicional outlier. & # 8221; & lt; & lt; & lt;
Não tenho certeza do que você quis dizer com este parágrafo. O que eu falo é eliminar os negócios das avaliações estatísticas. Claro que NÃO DEVE introduzir nenhuma regra no seu sistema que corta "home runs & quot; curto se eles realmente acontecessem. Meu objetivo é ver se o sistema pode aguentar se os excelentes negócios são muito menos freqüentes (na vida real) do que a amostra pode fazer você acreditar que eles podem ser.
Ansioso por sua resposta,
Algum comentário sobre o período de lookback versus o tamanho da amostra? A propósito: o sistema que descrevi é denominado "Millenium Bull" e disponível para alguns créditos galácticos em JabbaTheHut =: p.
Desculpe, parece haver um problema. Tento inserir a seção perdida agora:
& # 8221; & # 8230; isso não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221;
Na verdade, este procedimento REVELA a natureza do sistema. É constituído por lucros de tamanho uniforme (pequeno impacto de outliers = curva de patrimônio suave com pouca variação) ou alguns "homeruns" e # 8221; (grande impacto de outliers = & gt; curva de equidade robusta com alta variação).
P. S. Jeff, sinta-se livre para excluir o primeiro repost.
E quanto a avaliar o desempenho da OOS ou verificar se algum desempenho da OOS foi feito?
Enquanto este artigo não fala especificamente sobre fora da amostra versus na amostra, aplicam-se as mesmas métricas. Não durante todos os casos, o desempenho da OOS disponível quando se procura comprar um sistema, no entanto, este é um passo importante no teste. Se você estiver desenvolvendo um sistema, você sempre deve testar os dados do OOS, pois oferece uma melhor idéia do desempenho do seu sistema. O próximo passo é testá-lo em dados ao vivo. Muitas pessoas ficam chocadas ao ver seu sistema não funcionar no mercado ao vivo enquanto as barras se formam em tempo real. Muitas vezes isso é devido a uma compreensão incompleta sobre como as barras são criadas tick-by-tick e como o código comercial é executado contra esses dados. Isso é muito importante para os sistemas de negociação intradiários.
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Interpretando um Relatório de Desempenho Estratégico.
As plataformas de análise de mercado de hoje permitem que os comerciantes avaliem rapidamente o desempenho de um sistema comercial e avaliem sua eficiência e lucratividade potencial. Essas métricas de desempenho geralmente são exibidas em um relatório de desempenho de estratégia, uma compilação de dados com base em diferentes aspectos matemáticos do desempenho de um sistema. Quer olhe resultados hipotéticos ou dados comerciais reais, existem centenas de métricas de desempenho que podem ser usadas para avaliar um sistema de negociação.
Os comerciantes geralmente desenvolvem uma preferência pelas métricas que são mais úteis para seu estilo de negociação. Embora os comerciantes possam gravitar naturalmente em relação a um número - lucro líquido total, por exemplo - é importante compreender e analisar muitas das métricas de desempenho antes de tomar quaisquer decisões sobre a rentabilidade potencial do sistema. Saber o que procurar em um relatório de desempenho estratégico pode ajudar os comerciantes a analisar objetivamente os pontos fortes e fracos de um sistema. (Veja também: Tutorial de Sistemas de Negociação.)
Relatórios de desempenho da estratégia.
Um relatório de desempenho de estratégia é uma avaliação objetiva do desempenho de um sistema. Um conjunto de regras de negociação pode ser aplicado aos dados históricos para determinar como ele teria realizado durante o período especificado. Isso é chamado de backtesting e é uma ferramenta valiosa para comerciantes que desejam testar um sistema comercial antes de colocá-lo no mercado. A maioria das plataformas de análise de mercado permite que os comerciantes criem um relatório de desempenho da estratégia durante o teste. Os comerciantes também podem criar relatórios de desempenho estratégico para resultados comerciais reais.
A Figura 1 mostra um exemplo de um resumo de desempenho de um relatório de desempenho de estratégia que inclui uma variedade de métricas de desempenho. As métricas estão listadas no lado esquerdo do relatório; os cálculos correspondentes são encontrados no lado direito, separados em colunas.
Além do resumo de desempenho observado na Figura 1, os relatórios de desempenho da estratégia também podem incluir listas de comércio, retornos periódicos e gráficos de desempenho. A lista de comércio fornece uma conta de cada troca que foi realizada, incluindo informações como tipo de comércio (longo ou curto), data e hora, preço, lucro líquido, lucro acumulado e lucro por cento. A lista de comércio permite que os comerciantes vejam exatamente o que aconteceu durante cada comércio.
A exibição dos retornos periódicos de um sistema permite que os comerciantes vejam o desempenho dividido em segmentos diários, semanais, mensais ou anuais. Esta seção é útil na determinação de lucros ou perdas por um período de tempo específico. Os comerciantes podem avaliar rapidamente como um sistema está atuando diariamente, semanalmente, mensalmente ou anualmente. É importante lembrar que, na negociação, são os lucros acumulados (ou perdas) que importam. Olhar para um dia de negociação ou para uma semana de negociação não é tão significativo quanto a análise dos dados mensais e anuais.
Um dos métodos mais rápidos de análise do desempenho da estratégia é o gráfico de desempenho. Isso mostra os dados de comércio de várias maneiras, a partir de um gráfico de barras que mostra lucro líquido mensal para uma curva de equivalência patrimonial. De qualquer forma, o gráfico de desempenho fornece uma representação visual de todas as negociações no período, permitindo que os comerciantes avaliem rapidamente se um sistema está ou não em conformidade com os padrões. A Figura 2 mostra dois gráficos de desempenho: um como um gráfico de barras do lucro líquido mensal; o outro como uma curva de equidade. (Veja também: Traçando seu caminho para melhores retornos).
Métricas-chave.
Um relatório de desempenho da estratégia pode conter uma enorme quantidade de informações sobre o desempenho de um sistema comercial. Embora todas as estatísticas sejam importantes, é útil restringir o escopo inicial a cinco métricas principais de desempenho:
Lucro Líquido Líquido Fator de Lucro Percentual Rentável Média de Comércio Lucro Líquido Máximo Drawdown.
Essas cinco métricas fornecem um bom ponto de partida para testar um potencial sistema de negociação ou avaliar um sistema de negociação ao vivo.
Lucro líquido total: o lucro líquido total representa a linha inferior para um sistema de negociação durante um período de tempo especificado. Esta métrica é calculada subtraindo a perda bruta de todos os negócios perdidos (incluindo comissões) do lucro bruto de todas as negociações vencedoras. Na Figura 1, o lucro líquido total é calculado como:
Embora muitos comerciantes utilizem o lucro líquido total como o principal meio para medir o desempenho da negociação, a métrica pode ser enganosa. Por si só, esta métrica não pode determinar se um sistema de negociação está funcionando de forma eficiente, nem pode normalizar os resultados de um sistema de negociação com base na quantidade de risco que é sustentada. Embora seja uma métrica valiosa, o lucro líquido total deve ser visto em conjunto com outras métricas de desempenho. (Veja também: Lucrando em uma economia pós-recessão.)
Fator de lucro: o fator de lucro é definido como o lucro bruto dividido pela perda bruta (incluindo comissões) para todo o período de negociação. Esta métrica de desempenho relaciona a quantidade de lucro por unidade de risco, com valores superiores a um que indicam um sistema lucrativo. Como exemplo, o relatório de desempenho da estratégia mostrado na Figura 1 indica que o sistema de negociação testado tem um fator de lucro de 1,98. Isso é calculado dividindo o lucro bruto pela perda bruta:
Este é um fator de lucro razoável e significa que esse sistema específico produz lucro. Todos sabemos que nem todos os negócios serão um vencedor e que teremos de sustentar perdas. A métrica do fator de lucro ajuda os comerciantes a analisar o grau em que as vitórias são maiores do que as perdas.
A equação acima mostra o mesmo lucro bruto que a primeira equação, mas substitui um valor hipotético pela perda bruta. Nesse caso, a perda bruta é maior do que o lucro bruto, resultando em um fator de lucro inferior a um. Este seria um sistema perdedor.
Percentual rentável: a percentagem rentável também é conhecida como a probabilidade de ganhar. Esta métrica é calculada dividindo o número de negociações vencedoras pelo número total de negócios por um período especificado. No exemplo mostrado na Figura 1, a porcentagem rentável é calculada da seguinte forma:
O valor ideal para a métrica percentual rentável variará de acordo com o estilo do comerciante. Os comerciantes que costumam fazer movimentos maiores, com maiores lucros, requerem apenas um valor baixo e lucrativo para manter um sistema vencedor. Isso ocorre porque os negócios que ganham (que são lucrativos) geralmente são bastante amplos. Um bom exemplo disso é a tendência seguindo os comerciantes. Apenas 40% dos negócios podem ser rentáveis e ainda produzem um sistema muito lucrativo porque os negócios que ganham seguem a tendência e geralmente conseguem grandes ganhos. Os negócios que não ganham são geralmente fechados por uma pequena perda.
Os comerciantes intraday, e particularmente os scalpers, que procuram ganhar uma pequena quantia em qualquer comércio, enquanto arriscam uma quantia similar, exigirão uma métrica rentável com maior porcentagem para criar um sistema vencedor. Isto é devido ao fato de que os negócios vencedores tendem a ser próximos de valor para os negócios perdidos; para "avançar", é necessário que haja um percentual significativamente mais alto lucrativo. Em outras palavras, mais trades precisam ser vencedores, uma vez que cada vitória é relativamente pequena. (Veja também: Scalping: Pequenos lucros rápidos podem ser adicionados.)
Média do lucro líquido comercial: o lucro líquido médio do comércio é a expectativa do sistema: representa o valor médio de dinheiro que foi ganho ou perdido por comércio. O lucro líquido comercial médio é calculado dividindo o lucro líquido total pelo número total de negócios. No nosso exemplo da Figura 1, o lucro médio comercial líquido é calculado da seguinte forma:
Em outras palavras, ao longo do tempo, poderíamos esperar que cada comércio gerado por este sistema seja de US $ 452,79. Isso leva em consideração os negócios vencedores e perdidos, uma vez que se baseia no lucro líquido total.
Este número pode ser desviado por um valor de valor, um único comércio que cria um lucro (ou perda) muitas vezes maior do que um comércio típico. Um outlier pode criar resultados irrealistas, superinflando o lucro líquido médio comercial. Um outlier pode fazer com que um sistema apareça significativamente mais (ou menos) lucrativo do que estatisticamente. O outlier pode ser removido para permitir uma avaliação mais precisa. Se o sucesso do sistema de negociação em backtesting depende de um outlier, o sistema precisa ser melhorado.
Drawdown máximo: a métrica de retirada máxima refere-se ao "pior cenário possível" para um período de negociação. Ele mede a maior distância, ou perda, de um pico patrimonial anterior. Esta métrica pode ajudar a medir a quantidade de risco incorrida por um sistema e determinar se um sistema é prático com base no tamanho da conta. Se a maior quantia de dinheiro que um comerciante esteja disposta a arriscar seja menor que a redução máxima, o sistema de negociação não é adequado para o comerciante. Um sistema diferente, com uma redução máxima menor, deve ser desenvolvido.
Esta métrica é importante porque é uma verificação de realidade para os comerciantes. Apenas um comerciante poderia fazer um milhão de dólares - se eles pudessem arriscar 10 milhões. A métrica de retirada máxima precisa estar alinhada com a tolerância ao risco do comerciante e o tamanho da conta de negociação. (Veja também: Proteja-se da perda de mercado).
The Bottom Line.
Os relatórios de desempenho da estratégia, seja aplicado a resultados de negociação históricos ou ao vivo, podem fornecer uma ferramenta poderosa para auxiliar os comerciantes na avaliação de seus sistemas de negociação. Embora seja fácil prestar atenção apenas ao resultado final, ou ao lucro líquido total - todos queremos saber quanto dinheiro faz um sistema - métricas de desempenho adicionais podem fornecer uma visão mais abrangente do desempenho de um sistema. (Veja também: Crie suas próprias estratégias de negociação.)
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