Завантаження статусу фондового ринку США…
ЯК ПОЧАТИ
Повне налаштування системи займає лише кілька хвилин.
Відкрити швидку інструкцію
Публічний каталог · DEVIOLAB

КАТАЛОГ СТРАТЕГІЙ

Досліджуйте перевірені алгоритмічні стратегії, порівнюйте результати та відкривайте повну історію кожної моделі.
Не знаєте, з чого почати?
1. Каталог 2. Оберіть Core 1 3. Додайте в кошик 4. API-ключі 5. Активуйте торгового бота
Наша рекомендація: для першого запуску використовуйте Core 1 — це основний, більш захищений відбір DevioLab. Core 2 залишаємо для користувачів, які свідомо готові до вищого ризику та глибших просадок.
i
Що таке Core 1 і Core 2?
DevioLab аналізує стратегії криптовалютного та фондового ринків і формує готові добірки, щоб вам не потрібно було вручну перебирати сотні варіантів.
★ Core 1
Відібрана DevioLab добірка стратегій для криптовалют і фондового ринку, яку ми рекомендуємо як основний, більш збалансований і захищений варіант для старту. Акцент — на контролі ризику та просадки.
◆ Core 2
Окрема агресивніша добірка DevioLab для користувачів, які свідомо готові до вищого ризику та глибших просадок заради потенційно вищої прибутковості.
Розгляд обраної стратегії

ZROUSDT

Криптовалютний ринок · Binance
ZRO 215000 +30342.55% 1TRAD-ZFI1
Рекомендовано DevioLab · Core 1 iОсновна рекомендація DevioLab: більш захищений, плавний і стабільний профіль з акцентом на контроль ризику та просадки.
Рекомендовано DevioLab · Core 2 iАгресивніша рекомендація DevioLab: допускає вищий ризик і більші просадки заради потенційно вищої прибутковості.
96Угоди
81.3%Win rate
+6.86%Сер. угода
+32.87%Найкраща
-26.59%Найгірша
+30,342.6%Річний темп
Аналітичний профіль стратегії · 49a8ec67f5a4dcd4

Кількісний аналіз стратегії ZRO: висока точність сигналів, коефіцієнт прибутковості 5.0 та симетрія розподілу результатів на 15-хвилинному таймфреймі

Детальний аналітичний огляд кількісної торговельної стратегії для активу ZRO, яка посідає перше місце у рейтингу DevioLab для даного тикера з підсумковою оцінкою 80.98. На вибірці з 96 завершених симульованих угод за 2.17 року алгоритм продемонстрував частку виграшних позицій 81.25% та коефіцієнт прибутковості (profit factor) 5.0. Статистичний аналіз виявляє виняткову симетричність між середньою (+6.86%) та медіанною (+6.95%) угодами, а також низьку концентрацію валового прибутку у трьох найбільших позиціях (10.91%). У статті детально розібрано структурні особливості стратегії, її ризик-профіль із максимальним просіданням 26.59% та обмеження наявного статистичного датасету.

Читати повний аналіз

Профіль стратегії

Торговельна система розроблена для роботи з криптовалютним активом ZRO на 15-хвилинному таймфреймі (15m). За результатами багатокритеріальної оцінки платформи DevioLab стратегія отримала бал 80.98, що забезпечило їй 1-ше місце (ранг 1) у рейтингу для цього тикера з приміткою вибору core2_independent_best. Загальний досліджуваний історія охоплює період з 20 червня 2024 року по 21 серпня 2026 року, що становить приблизно 2.17 року історичних спостережень. За цей час алгоритм згенерував і завершив 96 симульованих угод із підсумковим кумулятивним результатом +30342.55%. Дане дослідження є кількісним аналізом історичного бектесту та розглядає математичні взаємозв'язки між статистичними метриками, не виступаючи індивідуальною інвестиційною порадою.

Трейдинговий ритм та тривалість позицій

Аналіз частоти торговельних подій показує, що стратегія здійснює в середньому 44.26 угод на рік. Для 15-хвилинного часового інтервалу такий показник свідчить про високу вибірковість алгоритму: замість постійного перебування в ринку або високочастотного скальпінгу система відкриває позиції лише за умов чіткого збігу розрахованих параметрів. В середньому це відповідає приблизно 3.7 вихідним угодам на місяць. У наданій статистичній базі первинні дані щодо середньої та медіанної тривалості утримання окремої позиції в годинах відсутні (значення null). Оскільки дані про тривалість не вказані, безпосередній висновок про час перебування в окремій угоді зробити неможливо, однак загальна частота 44.26 угод на рік підтверджує помірний темп генерації сигналів.

Якість історичних результатів

Структура прибутковості системи демонструє виражені якісні характеристики. З 96 закритих угод 78 виявилися виграшними і лише 18 збитковими, що забезпечує високий показник точності (win rate) на рівні 81.25%. Коефіцієнт прибутковості (profit factor) досягає позначки 5.0, що означає перевищення загальної суми валових прибутків над валовими збитками у п'ять разів. Середня прибутковість угоди становить +6.86%, тоді як медіанна угода демонструє +6.95%. Практична збіжність середнього та медіанного значень вказує на відсутність позитивного чи негативного асиметричного викривлення: математичне сподівання системи є рівномірним, а підсумковий результат не сформований поодинокими суперприбутковими угодами. Це додатково підтверджується метрикою частки трьох найбільших угод, які складають лише 10.91% від загального валового прибутку. Найкраща окрема угода за всю історію склала +32.87%.

Ризик, просідання та поведінка під час збиткових серій

Максимальне історичне просідання (max drawdown) за весь період спостережень склало 26.59%. Сопоставлення цього показника з параметрами окремих угод розкриває важливу ризик-динаміку: найгірша поодинока угода за весь період зафіксована на рівні -26.59%. Збіжність максимального просідання із величиною найгіршої угоди свідчить про те, що пікове зниження капіталу було спричинене першочергово однією несприятливою угодою або локальним виходом за стоп-параметри, а не накопичувальним ефектом тривалої серії невдач. Максимальна серія послідовних збиткових угод склала лише 2 позиції, тоді як найдовша виграшна серія досягла 14 угод поспіль. Це підтверджує високу стійкість алгоритму до затяжних негативних серій.

Поведінка у часі та річна стабільність

У наданому джерелі статистичних даних річна розбивка (yearly breakdown) відсутня і представлена порожнім масивом. У зв'язку з цим провести пряме порівняння між окремими календарними роками, а також оцінити динаміку зміни частоти угод чи коефіцієнта прибутковості по роках з огляду на вимоги до джерельної точності неможливо. Єдиним доступним виміром часового розподілу є загальний темп 44.26 угод на рік у межах 2.17-річного вікна спостережень. Відсутність річної деталізації не дозволяє стверджувати, чи розподілявся прибуток рівномірно між 2024, 2025 та 2026 роками, чи був концентрований у конкретних волатильних фазах ринку.

Сильні сторони та обмеження

До ключових сильних сторін стратегії належать виняткова точність входу (win rate 81.25%), високий коефіцієнт прибутковості (profit factor 5.0) та стійка структура розподілу прибутку, де топ-3 угоди займають лише 10.91% від валу. Баланс між середньою (+6.86%) та медіанною (+6.95%) угодами свідчить про передбачуваність математичного сподівання. Серед обмежень варто виділити наявність суттєвого потенційного точкового ризику, вираженого у найгіршій угоді -26.59%, яка одночасно формує й максимальне просідання системи. Також обмеженням аналізу є відсутність даних про часове утримання позицій та річну розбивку.

Аналітичний висновок DevioLab

Комплексна оцінка DevioLab на рівні 80.98 та 1-ше місце у тикерному рейтингу ZRO підтверджують високу якість даної кількісної моделі. Алгоритм демонструє чудове співвідношення виграшних та збиткових позицій, а також високу системну прибутковість без залежності від рідкісних викидів. Головним фокусом при практичному розкладі ризиків залишається контроль поодинокого максимального збитку, який в історії досягав -26.59%. Загалом стратегія демонструє високий рівень математичного обґрунтування на симульованій історії.

Обсяг даних та методологія

Представлений аналіз повністю базується на історичних симульованих даних закритої торгівлі для активу ZRO на 15-хвилинному таймфреймі за період з 20.06.2024 по 21.08.2026 (2.17 року, 96 закритих угод). Усі наведені відсотки та показники є результатом математичного моделювання за минулі періоди. Вони не є гарантією майбутньої прибутковості, не відображають реальний стан рахунку на біржі та не враховують реальні комісії, проковзування чи витрати на виконання угод, оскільки відповідні параметри відсутні у вихідному статистичному наборі.

Повний аналіз стратегії