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.
AAOI · Applied Optoelectronics, Inc. (5) AAPL · Apple Inc. (7) ALAB · Astera Labs, Inc. (6) AMAT · Applied Materials, Inc. (6) AMD · Advanced Micro Devices, Inc. (7) AMZN · Amazon.com, Inc. (6) ARM · Arm Holdings plc (5) ASML · ASML Holding N.V. (7) ASTS · AST SpaceMobile, Inc. (6) AVGO · Broadcom Inc. (6) BABA · Alibaba Group Holding Limited (6) BE · Bloom Energy Corporation (5) BMNR · BitMine Immersion Technologies, Inc. (5) COHR · Coherent Corp. (5) CRCL · Circle Internet Group, Inc. (5) CRDO · Credo Technology Group Holding Ltd (8) DELL · Dell Technologies Inc. (6) EWY · iShares MSCI South Korea ETF (6) FLNC · Fluence Energy, Inc. (7) GS · The Goldman Sachs Group, Inc. (6) HOOD · Robinhood Markets, Inc. (7) IBM · International Business Machines Corporation (6) INTC · Intel Corporation (6) IREN · IREN Limited (7) LITE · Lumentum Holdings Inc. (6) META · Meta Platforms, Inc. (7) MRVL · Marvell Technology, Inc. (6) MSFT · Microsoft Corporation (7) MSTR · Strategy Inc (8) MU · Micron Technology, Inc. (7) NFLX · Netflix, Inc. (7) NOK · Nokia Oyj (7) NVDA · NVIDIA Corporation (7) PLTR · Palantir Technologies Inc. (8) PYPL · PayPal Holdings, Inc. (5) QQQ · Invesco QQQ Trust (6) RKLB · Rocket Lab Corporation (4) SKHY · SK hynix Inc. (3) SMCI · Super Micro Computer, Inc. (5) SMH · VanEck Semiconductor ETF (4) SNDK · Sandisk Corporation (4) SOXS · Direxion Daily Semiconductor Bear 3X Shares (3) SPCX · Space Exploration Technologies Corp. (3) TSLA · Tesla, Inc. (6) TSM · Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited (4) USAR · USA Rare Earth, Inc. (4)
Розгляд обраної стратегії

BABABUSDT

Фондовий інструмент · виконання через Binance
BABAB 0 +3852.13% 1TRAD-RBA3
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.
226Угоди
69.0%Win rate
+1.81%Сер. угода
+19.62%Найкраща
-18.55%Найгірша
+278.4%Річний темп
Аналітичний профіль стратегії · 821359b5c00348ef

BABA · Alibaba Group Holding Limited: Кількісний аналіз 15-хвилинної алгоритмічної стратегії

Аналітичний огляд алгоритмічної моделі для акцій Alibaba Group Holding Limited на 15-хвилинному таймфреймі. Дослідження базується на історичній вибірці тривалістю майже сім років, що охоплює 225 закритих угод з коефіцієнтом прибутковості 2.50 та помірним рівнем максимального просідання.

Читати повний аналіз

Профіль стратегії

Дана алгоритмічна торгова система розроблена для роботи з акціями Alibaba Group Holding Limited (тикер BABA) на 15-хвилинному інтервалі. У загальній системі оцінювання DevioLab стратегія отримала високий бал 78.79 і посідає 2 місце серед усіх алгоритмічних рішень, протестованих для цього інструменту. Спостережуваний період охоплює майж 6.92 року історичних даних з 16 вересня 2019 року по 18 серпня 2026 року. Основна мета алгоритму полягає у виявленні дисбалансу попиту та пропозиції на короткострокових коливаннях фондового ринку. Модель орієнтована на систематичну фіксацію середніх за розміром імпульсів, що дозволяє накопичувати сукупну вигоду без необхідності брати участь у тривалих трендах з високим рівнем невизначеності.

Ритм торгівлі та тривалість позицій

За весь досліджуваний період тривалістю близько 6.92 року алгоритм ініціював 225 закритих угод. Це відповідає середній частоті торгівлі близько 32.5 позиції на рік. Подібний темп свідчить про високу вибірковість торгової системи: модель не здійснює хаотичних угод, а чекає чіткого підтвердження торгового сигналу. Хоча деталізовані метрики середньої тривалості утримування позиції в годинах та середньої паузи між виходами у наданому датасеті не зафіксовані, середня частота трохи більше двох позицій на місяць підтверджує виважений підхід. Алгоритм не належить до скальпінгових систем, а працює у режимі помірної частоти дій, мінімізуючи накладні комісійні витрати та вплив ринкового просковзування.

Якість історичних результатів

Результативність математичної моделі характеризується високою стабільністю. З 225 реалізованих угод 155 виявилися прибутковими, що забезпечило частку виграшних позицій на рівні 68.89%. Загальний коефіцієнт прибутковості (Profit Factor) становить 2.50, розкриваючи суттєве переважання валового прибутку над валовими збитками. Загальний сукупний результат за історичний період досяг 3852.13%, що в річному вираженні відповідає позначці 275.02%. Середній результат на одну угоду становить 1.81%, тоді як медіанне значення є ще вищим і дорівнює 2.06%. Показник частки трьох найбільших виграшних угод у валовому прибутку становить лише 7.40%. Це вказує на те, що підсумковий успіх системи не залежить від кількох аномально вдалих угод, а рівномірно розподілений по всій вибірці.

Ризик, просідання та поведінка під час збитків

Максимальне просідання капіталу за весь період симуляції зупинилося на рівні 21.12%. Для акцій з високою внутрішньою волатильністю, таких як Alibaba Group Holding Limited, подібний рівень контролю ризику є вагомим показником ефективності захисних алгоритмів. Найгірший поодинокий результат за угодою склав -18.55%, тоді як найкраща угода принесла 19.62%. Система демонструє гарну серійну стійкість: найдовша смуга прибуткових угод досягла 8 позицій поспіль, у той час як найтриваліша серія збитків обмежилася лише 4 послідовними невдалими угодами. Це підтверджує здатність моделі швидко адаптуватися і не заходити в глибокі серійні збитки.

Динаміка у часі та річна стабільність

Протягом майже семирічного періоду спостереження торгова система проходила випробування різними фазами фондового ринку, включаючи періоди високої невизначеності та зміни трендів BABA. Завдяки низькій загальній кількості угод (225 за 6.92 року) алгоритм уникає надмірної торгівлі під час несприятливого бокового руху. У наданій джерельній статистиці детальний річний розподіл результатів відсутній. Проте загальні підсумкові показники свідчать про те, що алгоритм зберігає математичну перевагу на довгостроковому горизонті за рахунок високої точності входів.

Сильні сторони та обмеження

До головних переваг цієї алгоритмічної стратегії належать високий коефіцієнт виграшів (68.89%), відмінний коефіцієнт прибутковості 2.50 та помірне максимальне просідання на рівні 21.12%. Також важливою перевагою є відсутність залежності від рідкісних супер-прибуткових угод, про що свідчить низька частка топ-3 угод у валовому прибутку (7.40%). Основне обмеження полягає у відносно невеликому обсязі угод — 225 позицій за майже 7 років. Окрім цього, пауза в торгівлі у період після червня 2024 року означає, що користувачі повинні бути готовими до тривалих періодів відсутності нових сигналів.

Аналітичний висновок DevioLab

Стратегія для BABA з оцінкою DevioLab Score 78.79 демонструє збалансоване поєднання високої точності входів та суворого контролю просідання. Посідаючи 2 місце у рейтингу для даного тикера, вона представляє якісний приклад консервативного кількісного підходу на 15-хвилинному графіку. Результати минулого бектесту показують стійку математичне перевагу, однак вони слугують виключно для дослідницьких цілей і не є гарантією майбутньої прибутковості. Інвесторам слід враховувати низьку частоту торгівлі та можливість тривалих періодів інактивації моделі.

Обсяг даних та методологія

Аналіз виконано на основі моделювання закритих угод для спотового ринку акцій BABA за період з 16 вересня 2019 року по 18 серпня 2026 року. Усі наведені розрахунки відсотків описують історичні симульовані угоди. Зазначені статистичні дані не є фактичним результатом конкретного брокерського рахунку і не враховують індивідуальні комісійні чи просковзування ордерів. Наданий матеріал має виключно інформаційно-аналітичний характер і не є інвестиційною порадою.

Повний аналіз стратегії