Интерпретация результатов бэктеста: количественное руководство по каждой метрике
Отчёт бэктеста — это плотная таблица чисел. Общая доходность, коэффициент Шарпа, максимальная просадка, профит-фактор, винрейт — каждая метрика отвечает на свой вопрос о вашей стратегии. Прочитайте их неправильно, и вы развернёте стратегию, которая блестяще выглядит на бумаге, но сжигает капитал на реальных рынках. Прочитайте правильно — и отсеете хрупкие конфигурации до того, как они обойдутся вам хоть в цент.
Это руководство даёт вам формулы, ориентиры и — что важнее всего — систему суждений для различения действительно сильного бэктеста и хитро переобученного.
Key Takeaways
- Коэффициент Шарпа измеряет доходность на единицу общего риска; значения выше 1,0 — хорошо, выше 2,0 — отлично, выше 4,0 — подозрительно.
- Максимальная просадка показывает худшую потерю от пика до дна — она определяет потолок психологической и финансовой боли.
- Винрейт сам по себе бессмысленен без контекста риск-доходность: 40% побед при RR 1:3 прибыльнее, чем 70% при 1:0,5.
- Переобучение создаёт результаты, работающие только на одном конкретном наборе данных — обнаруживайте его тестированием на невиданных данных.
- Форма кривой эквити раскрывает больше о надёжности стратегии, чем любая отдельная метрика.
- Красные флаги включают Шарп >4, винрейт >98% и ноль убыточных сделок — они почти всегда указывают на дефектный бэктест.
Если вы ещё не запускали бэктест, начните с нашего пошагового руководства по бэктестингу перед прочтением этой статьи.
Суммы в долларах и проценты в этом руководстве — рабочие примеры, а не рекомендации. Торговля криптовалютой может привести к убыткам — выделяйте на каждого бота только те средства, потерю которых вы можете себе позволить, и полностью прочитайте Раскрытие рисков, прежде чем запускать бота на реальном рынке.
Основные метрики эффективности с формулами
Общая доходность vs. CAGR
Общая доходность — простейшая метрика: сколько ваш портфель заработал или потерял за весь период бэктеста.
Общая доходность = (Конечная стоимость - Начальная стоимость) / Начальная стоимость × 100
Если вы начали с $10 000 и закончили с $11 850, ваша общая доходность составляет 18,5%.
Проблема общей доходности в том, что она игнорирует время. Доходность 18,5% за 3 месяца — феноменальна. Те же 18,5% за 3 года — разочаровывают. CAGR (среднегодовой темп роста) исправляет это, нормализуя доходность на годовую базу:
CAGR = (Конечная стоимость / Начальная стоимость)^(365 / дни) - 1
Пример: $10 000 → $11 850 за 180 дней:
CAGR = (11850 / 10000)^(365/180) - 1 = 1,185^2,028 - 1 = 0,4036 = 40,36%
Те же $10 000 → $11 850 за 730 дней (2 года):
CAGR = (11850 / 10000)^(365/730) - 1 = 1,185^0,5 - 1 = 0,0887 = 8,87%
Всегда сравнивайте стратегии по CAGR, а не по общей доходности. Стратегия с 25% за 6 месяцев (CAGR ≈ 56%) значительно превосходит стратегию с 30% за 14 месяцев (CAGR ≈ 25%), даже при более низкой общей доходности.
Коэффициент Шарпа
Коэффициент Шарпа — золотой стандарт оценки риск-скорректированной доходности. Он отвечает на вопрос: «Сколько доходности я заработал на каждую единицу волатильности, которую перетерпел?»
Коэффициент Шарпа = (Rp - Rf) / σp
Где:
- Rp = годовая доходность портфеля
- Rf = безрисковая ставка (обычно 4–5% для USD или 0%, если сравниваются только криптоактивы)
- σp = годовое стандартное отклонение доходности портфеля
Пример расчёта: Ваш бот приносит 42% годовых при стандартном отклонении 18%. Безрисковая ставка 5%.
Шарп = (0,42 - 0,05) / 0,18 = 0,37 / 0,18 = 2,06
| Коэффициент Шарпа | Интерпретация | Действие |
|---|---|---|
| < 0,5 | Слабая риск-скорректированная доходность | Перепроектировать стратегию |
| 0,5 – 1,0 | Приемлемо | Можно использовать, но искать улучшения |
| 1,0 – 2,0 | Хорошо | Сильный кандидат для реального развёртывания |
| 2,0 – 3,0 | Отлично | Развёртывайте с уверенностью, отслеживайте смену режима |
| > 4,0 | Подозрительно | Почти наверняка переобучение — расследуйте |
Коэффициент Шарпа выше 4,0 в крипто-бэктесте — это красный флаг, а не знак отличия. Крипторынки по своей природе волатильны — стабильно достигать риск-скорректированной доходности уровня хедж-фондов неправдоподобно без переобучения или смещения заглядывания вперёд. Если ваш бэктест показывает Шарп > 4, первой реакцией должно быть подозрение, а не праздник.
Коэффициент Сортино
Коэффициент Шарпа штрафует всю волатильность одинаково — но восходящая волатильность полезна. Если ваша стратегия взлетает на 5% за день, Шарп трактует это так же, как падение на 5%. Коэффициент Сортино исправляет это, штрафуя только нисходящее отклонение:
Коэффициент Сортино = (Rp - Rf) / σd
Где σd — стандартное отклонение только отрицательных доходностей.
Почему это важно: Стратегия, которая ловит крупные восходящие движения, но ограничивает убытки, будет иметь коэффициент Сортино значительно выше своего коэффициента Шарпа. Это говорит вам, что волатильность «хорошего сорта».
Пример: Тот же бот с 42% годовой доходностью и безрисковой ставкой 5%, но нисходящим отклонением всего 11%:
Сортино = (0,42 - 0,05) / 0,11 = 3,36
Сравните это с Шарпом 2,06. Большой разрыв говорит вам, что бо́льшая часть волатильности стратегии приходится на восходящие движения — желательная характеристика.
Максимальная просадка
Максимальная просадка (MDD) измеряет наибольшее снижение стоимости портфеля от пика до дна. Она отвечает на самый личный вопрос в трейдинге: «Какую худшую боль я бы перетерпел?»
MDD = (Значение дна - Значение пика) / Значение пика × 100
Пример: Ваш портфель поднимается с $10 000 до $13 200 (пик), затем падает до $10 890 перед восстановлением:
MDD = (10890 - 13200) / 13200 × 100 = -17,5%
Две критически важные суб-метрики:
- Длительность просадки: Сколько дней от пика до дна. Просадка -15% длительностью 4 дня психологически легче, чем -15% длительностью 2 месяца.
- Время восстановления: Сколько дней от дна обратно до предыдущего пика. Быстрое восстановление = устойчивая стратегия.
| Максимальная просадка | Уровень риска | Подходит для |
|---|---|---|
| < 5% | Консервативный | Трейдеры, избегающие риска, крупный капитал |
| 5% – 15% | Умеренный | Большинство бот-трейдеров |
| 15% – 25% | Агрессивный | Опытные трейдеры с убеждённостью |
| > 25% | Высокий риск | Только с малой аллокацией и высокой ожидаемой доходностью |
Полезное эмпирическое правило: никогда не развёртывайте стратегию, чья максимальная просадка превышает то, что вы можете выдержать эмоционально, умноженное на 1,5×. Если бэктест показывает -15% MDD, готовьтесь к -22,5% в реальной торговле. Реальные просадки почти всегда превышают бэктестовые из-за проскальзывания, задержек и рыночных условий, отсутствующих в исторических данных.
Профит-фактор
Профит-фактор предельно прост и сразу применим на практике:
Профит-фактор = Валовая прибыль / Валовой убыток
Пример: Ваш бот заработал $4 200 на прибыльных сделках и потерял $2 100 на убыточных:
Профит-фактор = 4200 / 2100 = 2,0
| Профит-фактор | Интерпретация |
|---|---|
| < 1,0 | Убыточная стратегия — валовые убытки превышают валовую прибыль |
| 1,0 – 1,5 | Маргинальная — едва прибыльна после комиссий и проскальзывания |
| 1,5 – 2,0 | Хорошо — твёрдое преимущество |
| 2,0 – 3,0 | Отлично — сильное последовательное преимущество |
| > 3,0 | Проверяйте тщательно — возможно переобучение или слишком мало сделок |
Винрейт и мат. ожидание
Винрейт — это процент сделок, закрытых в прибыль:
Винрейт = Прибыльные сделки / Всего сделок × 100
Винрейт сам по себе опасно вводит в заблуждение. Винрейт 90% звучит невероятно — но если ваш средний выигрыш $10, а средний убыток $200, вы теряете деньги. Вот где вступает в игру мат. ожидание:
Мат. ожидание = (Винрейт × Средний выигрыш) - (Доля убытков × Средний убыток)
Пример: Винрейт 62%, средний выигрыш $85, средний убыток $120:
Мат. ожидание = (0,62 × $85) - (0,38 × $120) = $52,70 - $45,60 = $7,10 на сделку
Каждая сделка имеет положительное мат. ожидание $7,10. За 100 сделок вы ожидаете заработать ~$710.
Винрейт vs. риск-доходность: таблица безубыточности
Это одна из важнейших концепций в трейдинге. Винрейт и соотношение риск-доходность (RR) обратно связаны: вы можете быть прибыльны при низком винрейте, если ваши выигрыши достаточно велики относительно проигрышей.
Безубыточный винрейт для любого соотношения риск-доходность:
Безубыточный винрейт = 1 / (1 + Соотношение риск-доходность)
| Соотношение риск-доходность | Безубыточный винрейт | Пример: риск $100 |
|---|---|---|
| 1:0,5 | 66,7% | Выигрыш $50, проигрыш $100 — нужно выиграть 2 из 3 |
| 1:1,0 | 50,0% | Выигрыш $100, проигрыш $100 — нужно выиграть половину |
| 1:1,5 | 40,0% | Выигрыш $150, проигрыш $100 — выиграть 2 из 5 |
| 1:2,0 | 33,3% | Выигрыш $200, проигрыш $100 — выиграть 1 из 3 |
| 1:3,0 | 25,0% | Выигрыш $300, проигрыш $100 — выиграть 1 из 4 |
| 1:5,0 | 16,7% | Выигрыш $500, проигрыш $100 — выиграть 1 из 6 |
Практический пример: DCA-бот с 40% винрейтом и соотношением риск-доходность 1:3:
- Из 100 сделок: 40 побед × $300 = $12 000 прибыли
- 60 убытков × $100 = $6 000 убытков
- Чистая прибыль = $6 000 (профит-фактор = 2,0)
Сравните это с ботом с 70% винрейтом и соотношением риск-доходность 1:0,5:
- 70 побед × $50 = $3 500 прибыли
- 30 убытков × $100 = $3 000 убытков
- Чистая прибыль = $500 (профит-фактор = 1,17)
Стратегия с 40% винрейтом производит в 12 раз больше чистой прибыли. Винрейт — это тщеславие; мат. ожидание — здравый смысл.
При оценке бэктеста всегда рассчитывайте мат. ожидание перед принятием любого решения о развёртывании. Высокий винрейт с отрицательным мат. ожиданием будет медленно истощать ваш счёт — а психологический комфорт частых выигрышей не даст вам его отключить, пока реальный ущерб не будет нанесён.
Анализ кривой эквити
Кривая эквити отображает стоимость вашего портфеля во времени. Это самый информационно насыщенный визуальный элемент в любом отчёте бэктеста.
Плавная лестница (идеал)
Здоровая кривая эквити растёт последовательными ступенчатыми приращениями. Каждая ступень представляет завершённую сделку. Ступени идут вверх чаще, чем вниз, а просадки между ступенями неглубокие и кратковременные.
О чём это говорит: Стратегия генерирует последовательное, повторяемое преимущество в различных рыночных условиях. Это кривая стратегии, которой можно доверить реальный капитал.
Пилообразная (тревожная)
Резкие движения вверх, за которыми следуют столь же резкие движения вниз, создавая зигзагообразный рисунок. Общая траектория может быть восходящей, но поездка жестокая.
О чём это говорит: Высокая дисперсия доходности. Максимальная просадка, вероятно, велика, коэффициент Шарпа, скорее всего, ниже 1,0, а реальная торговля проверит ваши эмоциональные пределы. Даже если общая доходность положительна, стратегия хрупка.
Хоккейная клюшка (опасная)
Плоская или слегка отрицательная бо́льшую часть периода, затем внезапный скачок, дающий бо́льшую часть прибыли в нескольких сделках.
О чём это говорит: Стратегия зависит от конкретного рыночного события (обвала, пампа или одной крупной свечи). Уберите эти несколько сделок — и стратегия убыточна. Это не систематическое преимущество, а удача, совпавшая с вашим окном бэктеста.
Обрыв (фатальная)
Стабильный подъём, за которым следует внезапное катастрофическое падение, стирающее бо́льшую часть или все приросты.
О чём это говорит: У стратегии нет защиты от падения. Обычно вызвано отсутствующими стоп-лоссами, чрезмерным плечом или стратегией, которая неявно шортит волатильность (собирает небольшие премии, пока хвостовое событие не сметёт всё).
| Форма кривой | Оценка Шарпа | Типичная причина | Риск в реальной торговле |
|---|---|---|---|
| Плавная лестница | 1,5 – 2,5 | Последовательное преимущество, правильное управление рисками | Низкий — стратегия устойчива |
| Пилообразная | 0,3 – 0,8 | Высокая волатильность, непоследовательные входы | Средний — просадки вызывают панические выходы |
| Хоккейная клюшка | Сильно варьируется | Прибыль сконцентрирована в нескольких сделках | Высокий — неповторимый результат |
| Обрыв | Отрицательный или около 0 | Нет стоп-лосса, чрезмерное плечо | Критический — возможная потеря всего счёта |
Обнаружение переобучения
Переобучение — тихий убийца бэктестовых стратегий. Стратегия, подогнанная под кривую, выглядит феноменально в бэктестах, но проваливается на реальных рынках, потому что она запомнила исторический шум, а не уловила подлинный рыночный паттерн.
Признаки переобучения
-
Работает на одной паре, не работает на похожих. Если ваша стратегия BTC/USDT приносит 35%, но те же самые настройки на ETH/USDT дают -5%, стратегия, вероятно, подогнана под конкретную ценовую историю BTC.
-
Работает только на одном временном периоде. Стратегия, дающая 28% за последние 6 месяцев, но -3% за предшествующие 6 месяцев, запомнила один конкретный режим.
-
Слишком много оптимизированных параметров. Каждый дополнительный параметр даёт оптимизатору больше степеней свободы для подгонки под шум. Если у вашей стратегии 8+ параметров, которые все оптимизировались по отдельности, переобучение практически гарантировано.
-
Нереалистичные метрики. Шарп > 4, винрейт > 98%, ноль убыточных сделок или профит-фактор > 5 на 50+ сделках — всё это указывает на стратегию, которую истязали, чтобы подогнать под данные.
-
Результат деградирует при незначительных изменениях настроек. Устойчивые стратегии демонстрируют постепенные изменения результата при небольшой корректировке параметров. Переобученные стратегии обрушиваются, если вы сдвинете RSI с 27 на 28 или тейк-профит с 1,87% на 1,90%.
In-Sample vs. Out-of-Sample тестирование
Стандартный метод обнаружения переобучения:
-
Разделите данные. Возьмите всю доступную историю (например, 12 месяцев) и разделите её: первые 8 месяцев = in-sample (обучение), последние 4 месяца = out-of-sample (валидация).
-
Оптимизируйте только на in-sample. Найдите лучшие параметры, используя только первые 8 месяцев.
-
Тестируйте на out-of-sample без изменений. Примените эти точные параметры к последним 4 месяцам. Ничего не корректируйте.
-
Сравните результаты. Если результат out-of-sample находится в пределах 30–40% от результата in-sample, стратегия, вероятно, имеет подлинное преимущество. Если результат out-of-sample отрицателен или резко хуже, стратегия переобучена.
Пример:
- In-sample (янв–авг): доходность 24%, Шарп 1,8, винрейт 67%
- Out-of-sample (сен–дек): доходность 11%, Шарп 1,2, винрейт 61%
- Вердикт: Результат снизился, но остался уверенно положительным. Это легитимная стратегия.
Сравните с переобученным результатом:
- In-sample (янв–авг): доходность 42%, Шарп 3,1, винрейт 88%
- Out-of-sample (сен–дек): доходность -4%, Шарп -0,3, винрейт 43%
- Вердикт: Полный обвал. Стратегия запомнила обучающие данные.
Никогда не оптимизируйте на ваших out-of-sample данных. Как только вы подсмотрели результаты out-of-sample и скорректировали параметры соответственно, вы загрязнили тест. Эти данные сожжены — вам нужен свежий, невиданный набор данных. Это самое часто нарушаемое правило в разработке стратегий.
Walk-forward анализ
Более строгий подход, чем единичное разделение in/out:
- Оптимизируйте на месяцах 1–6, тестируйте на месяце 7
- Оптимизируйте на месяцах 2–7, тестируйте на месяце 8
- Оптимизируйте на месяцах 3–8, тестируйте на месяце 9
- Продолжайте катиться вперёд
Каждый период out-of-sample тестируется с параметрами, оптимизированными на другом окне. Если стратегия последовательно показывает хороший результат на всех периодах out-of-sample, она прошла самый сильный доступный тест на переобучение.
Красные флаги в результатах бэктеста
Определённые паттерны в отчёте бэктеста должны вызывать немедленный скептицизм:
| Красный флаг | Почему подозрительно | Что расследовать |
|---|---|---|
| Коэффициент Шарпа > 4,0 | Превосходит лучшие хедж-фонды. Нереалистично для крипто. | Проверить смещение заглядывания вперёд или переобучение |
| Винрейт > 98% | Почти ноль убытков = вероятно, убыточные сделки не закрываются | Проверить, не отсутствует ли стоп-лосс или не задан ли он нереалистично широко |
| Ноль убыточных сделок | Невозможно на реальных рынках при значительном размере выборки | Проверить, не держит ли бот убыточные позиции бесконечно (нереализованные убытки) |
| Профит-фактор > 5,0 | На 50+ сделках это статистически маловероятно | Уменьшить оптимизацию и тестировать на out-of-sample |
| Максимальная просадка < 1% | Предполагает, что стратегия никогда не сталкивалась с трудностями | Проверить, включал ли период бэктеста значимые падения |
| Средняя длительность сделки < 1 минуты | Вероятно, эксплуатация особенностей движка бэктестинга | Проверить разрешение свечей и логику исполнения |
| Всего сделок < 10 | Недостаточный размер выборки для любого статистического вывода | Расширить период бэктеста или принять результаты как ненадёжные |
Реальный пример: Стратегия A vs. Стратегия B
Давайте сравним два реальных результата бэктеста на BTC/USDT за 6 месяцев (янв–июнь) с начальным капиталом $10 000.
Стратегия A: «Высокий винрейт»
| Метрика | Значение |
|---|---|
| Общая доходность | 8,2% ($820) |
| Винрейт | 95,3% (82/86 сделок) |
| Средний выигрыш | $18,40 (0,184%) |
| Средний убыток | $142,00 (1,42%) |
| Максимальная просадка | -6,8% |
| Коэффициент Шарпа | 0,72 |
| Профит-фактор | 1,38 |
| Средняя длительность сделки | 3,2 часа |
| Мат. ожидание | $18,40 × 0,953 - $142 × 0,047 = $10,86 |
Стратегия B: «Охотник за трендами»
| Метрика | Значение |
|---|---|
| Общая доходность | 22,7% ($2 270) |
| Винрейт | 55,4% (36/65 сделок) |
| Средний выигрыш | $112,00 (1,12%) |
| Средний убыток | $48,50 (0,485%) |
| Максимальная просадка | -11,3% |
| Коэффициент Шарпа | 1,64 |
| Профит-фактор | 2,48 |
| Средняя длительность сделки | 18,6 часа |
| Мат. ожидание | $112 × 0,554 - $48,50 × 0,446 = $40,42 |
Анализ
Стратегия A имеет соблазнительный винрейт 95%, но достигает этого, забирая крошечную прибыль и удерживая убыточные позиции. Каждый выигрыш в среднем $18,40, тогда как каждый убыток в среднем $142 — соотношение риск-доходность примерно 1:0,13. Четыре плохие сделки могут стереть 31 прибыльную сделку. Профит-фактор 1,38 почти не оставляет запаса на проскальзывание и комиссии в реальной торговле. Низкий Шарп (0,72) подтверждает слабую риск-скорректированную доходность.
Стратегия B выигрывает лишь в 55% случаев, но выигрыши в 2,3 раза крупнее проигрышей. Мат. ожидание на сделку ($40,42) почти в 4 раза выше, чем у Стратегии A ($10,86). Шарп 1,64 и профит-фактор 2,48 показывают сильную риск-скорректированную доходность. Более высокая максимальная просадка (-11,3% против -6,8%) — это цена стратегии, которая действительно открывает значимые позиции.
Стратегия B объективно превосходит, несмотря на более низкий винрейт. За тот же период она заработала в 2,77 раза больше прибыли с коэффициентом Шарпа более чем в два раза выше, чем у Стратегии A. При выборе между стратегиями фокусируйтесь на мат. ожидании, профит-факторе и коэффициенте Шарпа — не на винрейте.
Что происходит в стрессовых сценариях?
Представьте внезапный обвал BTC на 12% во время периода бэктеста:
- Стратегия A: Обвал одновременно триггерит 4 стоп-лосса (у неё много открытых микро-сделок). Убыток: 4 × $142 = $568, стирая 31 прибыльную сделку на $570. Одно событие обвала стирает месяц прироста.
- Стратегия B: Обвал триггерит 2 стоп-лосса. Убыток: 2 × $48,50 = $97. Две прибыльные сделки ($224) покрывают убытки с запасом. Стратегия структурно устойчива.
Собираем всё вместе: система оценки
Когда вы получаете отчёт бэктеста, оценивайте метрики в следующем порядке:
- Мат. ожидание — Положительное? Насколько на сделку?
- Профит-фактор — Выше 1,5? Выше 2,0?
- Максимальная просадка — Сможете ли вы психологически и финансово выдержать 1,5× этого числа?
- Коэффициент Шарпа — Выше 1,0? Если выше 3,0, расследуйте на переобучение.
- Кривая эквити — Это плавная лестница или хаотичный зигзаг?
- Результат out-of-sample — Держится ли стратегия на невиданных данных?
- Винрейт — Релевантен только в контексте среднего выигрыша против среднего убытка.
Стратегии, проходящие все семь проверок, редки — и их стоит развёртывать. Стратегии, проваливающиеся на пунктах 1–3, следует отбросить или фундаментально перепроектировать, независимо от того, как выглядят остальные метрики.
Для рекомендаций по оптимизации стратегий, прошедших эту систему, смотрите наше руководство по оптимизации ботов.
Часто задаваемые вопросы
Какой коэффициент Шарпа хорош для крипто-торгового бота?
Коэффициент Шарпа от 1,0 до 2,0 считается хорошим для крипто-стратегий. Крипторынки более волатильны, чем традиционные акции, поэтому стабильно достигать Шарпа выше 2,0 действительно сложно. Значения выше 3,0 следует проверять на переобучение. Для контекста: многие успешные количественные хедж-фонды нацеливаются на коэффициенты Шарпа между 1,5 и 2,5. Если ваш крипто-бот достигает Шарпа 1,5 в бэктесте, охватывающем несколько рыночных режимов, это сильный результат.
Как рассчитать максимальную просадку при нескольких открытых позициях?
Максимальная просадка должна рассчитываться по общему капиталу портфеля, а не по отдельным сделкам. В любой данный момент стоимость вашего портфеля равна наличным + нереализованный P&L по всем открытым позициям. Отслеживайте это совокупное значение во времени, определите наивысший пик и наименьшее последующее дно, и вычислите процентное снижение. Многие трейдеры совершают ошибку, глядя только на реализованный P&L, что игнорирует риск просадки открытых позиций.
Почему у моей стратегии хороший Шарп, но плохой профит-фактор?
Это может происходить, когда стратегия совершает много мелких прибыльных сделок (создавая последовательную доходность с низкой волатильностью → высокий Шарп), но немногочисленные убыточные сделки велики относительно отдельных выигрышей (снижая отношение валовой прибыли к валовому убытку → низкий профит-фактор). Это предполагает, что у стратегии есть риск толстого хвоста: она хорошо работает бо́льшую часть времени, но уязвима к редким крупным убыткам. Ужесточение стоп-лоссов обычно исправляет профит-фактор ценой более низкого винрейта.
Использовать коэффициент Шарпа или Сортино?
Используйте оба, но придавайте больший вес Сортино для стратегий с асимметричным профилем доходности. Если ваша стратегия ловит крупные восходящие движения, ограничивая нисходящие, Сортино будет значительно выше Шарпа, отражая тот факт, что восходящая волатильность полезна. Если Шарп и Сортино близки, волатильность вашей стратегии примерно симметрична — движения вверх и вниз сопоставимой величины.
Сколько сделок нужно для статистически надёжных метрик?
Как минимум, 30 сделок обеспечивают базовую статистическую надёжность. Чтобы коэффициент Шарпа и профит-фактор значимо отличались от случайного шума, предпочтительны 50+ сделок. Чтобы винрейт стабилизировался в пределах ±5% от истинного значения, обычно нужно 100+ сделок. Если ваш бэктест показывает лишь 15 сделок, относитесь ко всем метрикам как к грубым оценкам, а не надёжным предикторам. Расширьте период бэктеста или используйте более высокочастотную стратегию для генерации большего числа точек данных.
Могут ли две стратегии с одинаковой общей доходностью сильно отличаться по качеству?
Безусловно. Стратегия X может приносить 20% с Шарпом 0,6, максимальной просадкой -25% и кривой эквити типа «обрыв». Стратегия Y может приносить 20% с Шарпом 1,8, максимальной просадкой -8% и кривой типа «плавная лестница». Один пункт назначения, радикально разные пути. Стратегия Y превосходит по каждому риск-скорректированному измерению. Общая доходность — наименее полезная метрика для сравнения стратегий с разными профилями риска.