CARR · Carrier Global Corp.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАлгоритмічна стратегія для CARR: аналіз системної ефективності, ризику та стабільності результатів
Аналітичний огляд алгоритмічної стратегії для акцій CARR, побудованої на 15-хвилинному часовому інтервалі. За період спостережень тривалістю 6,4 року торговий алгоритм продемонстрував частку виграшних угод 77,06%, профiт-фактор 3,75 та помірне максимальне просідання на рівні 10,95%. Завдяки низькій частоті угод (близько 17 на рік) та середньому утриманню позиції понад 300 годин, дана система показує високу органічну якість прибутку, де три найбільші виграшні угоди формують лише 14,73% валового доходу. Дослідження оцінює потенціал автоматизованого використання даної логіки для торгових ботів і роботів, а також аналізує стійкість її параметрів у різні періоди ринкового циклу.
Аналіз станом на 26.09.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Алгоритмічна система розроблена для роботи з акціями CARR на 15-хвилинному таймфреймі (15m). Вона належить до категорії базових затикованих модулів (Core Strategy) і посідає 1-ше місце у внутрішньому рейтингу DevioLab для даного активу з підсумковою оцінкою DevioLab Score 84,59. Загальний накопичений результат за весь історичний період вибірки становить +3288,19%, що відповідає річній еквівалентній дохідності на рівні 215,19%. Архітектура цієї алгоритмічної моделі орієнтована на формалізацію рішень для автоматизованих торгових агентів та роботів. Система не вимагає високої частоти виконання: за 6,4 року була зафіксована 109 закрита угода. Модель спирається на селективний відбір точок входу, орієнтуючись на триваліші імпульси всередині фондового ринку. Завдяки високому показнику успішності (77,06% виграшних угод) та профіт-фактору 3,75, логіка виявляє стабільну спроможність утримувати позитивний математичний очікуваний результат.
Ритм торгівлі та тривалість позицій
Торговий ритм стратегії характеризується помірною частотою та вираженим орієнтиром на середньострокове утримання позицій. Середня кількість закритих угод на рік становить 17,04, що відповідає приблизно 1,63 угоди на активний місяць. Середній інтервал між закриттями позицій становить 21,60 дня (медіанний інтервал — 16,99 дня). За тривалістю перебування в ринку система суттєво виходить за межі внутрішньоденних моделей. Середній час утримання угоди складає 307,21 години (близько 12,8 доби), тоді як медіанна тривалість дорівнює 216,25 години (приблизно 9 діб). Поєднання 15-хвилинного робочого графіку з багатоденним утриманням свідчить про те, що дрібний таймфрейм використовується алгоритмом передусім для точного вибору моменту входу або виходу, а не для надчастої торгівлі. Для автоматизованого торгового бота такий ритм означає мінімальне навантаження на інфраструктуру та відсутність необхідності здійснювати операції щодня.
Якість історичних результатів
Статистика закритих угод демонструє гармонійний розподіл прибутку. З 109 виконаних ордерів 84 виявилися прибутковими, і лише 25 — збитковими. Середній результат на угоду становить +3,64%, що тісно корелює з медіанним значенням у +3,48%. Близькість середньої та медіанної дохідності підтверджує відсутність викривлення результатів за рахунок поодиноких випадкових сплесків. Найкраща угода за всю історію принесла +26,89%, тоді як найбільший збиток склав -8,36%. Важливою аналітичною метрикою є частка трьох найбільших виграшних угод у валовому прибутку, яка становить лише 14,73%. Це свідчить про те, що прибутковість системи є системною та розсередженою по всьому масиву торгів, а не залежить від кількох аномально успішних угод. Профіт-фактор 3,75 підтверджує високу якість співвідношення накопичених виграшів до сумарних втрат.
Ризик, максимальне просідання та серії збитків
Профіль ризику даного алгоритму демонструє стриманий характер збитків. Максимальне історичне просідання капіталу (Max Drawdown) зупинилося на позначці 10,95%. Для системи з сумарною дохідністю понад 3200% такий рівень просідання свідчить про контрольований та збалансований ризик-менеджмент. Максимальна серія прибуткових угод поспіль сягала 11 операцій, тоді як найдовша серія збитків складала лише 3 угоди. Найгірший поодинокий результат за всю історію (-8,36%) контролюється жорсткими рамками, що запобігає глибоким деструктивним падінням балансу. Низька середня частота серійних збитків дозволяє автоматизованому агенту контролювати психологічні та статистичні ризики під час тимчасових несприятливих ринкових фаз.
Поведінка у часі та річна стабільність
Аналіз річної деталізації з 2020 по 2026 рік показує стійкість системи на різних етапах розвитку ринку CARR. Торгова активність та дохідність розподілилися наступним чином: У 2020 році було зафіксовано 14 угод (13 виграшів, 1 збиток) із сумарним результатом +85,84% та вінрейтом 92,86%. У 2021 році алгоритм виконав 17 угод (14 виграшів, 3 збитки) з сумою +71,12% і вінрейтом 82,35%. У 2022 році при 16 угодах (11 виграшів, 5 збитків) результат склав +37,16% (вінрейт 68,75%). У 2023 році торгова активність досягла 20 угод (15 виграшів, 5 збитків) із сумою +56,67% та вінрейтом 75,00%. У 2024 році було здійснено 11 угод (9 виграшів, 2 збитки), які принесли +36,87% при вінрейті 81,82%. За 2025 рік зафіксовано 16 угод (11 виграшів, 5 збитків) із сумарним прибутком +53,14% (вінрейт 68,75%). За незавершений 2026 рік алгоритм показує 15 угод (11 виграшів, 4 збитки), сумарний результат становить +55,95% при вінрейті 73,33%. Жоден календарний рік не був закритий у мінус, що підтверджує стабільність алгоритмічних правил.
Сучасний період з 01.06.2024 у порівнянні з повною історією
Окремий аналіз сучасної вибірки, що охоплює угоди із датою закриття після 1 червня 2024 року, підтверджує збереження робочих характеристик системи. За цей період було виконано 38 закритих угод, які сформували сумарний прибуток у розмірі +124,96%. Це становить понад третину від усіх угод за історію спостережень та суттєву частку загальної дохідності. Така щільність та продуктивність у сучасному вікні даних вказують на те, що алгоритм не втратив ефективності та зберігає актуальність у поточних ринкових умовах активу CARR. Порівняння результатів останнього періоду із загальною історією підтверджує відсутність деградації сигналів.
Сильні сторони та обмеження
До ключових сильних сторін стратегії належать високий показник виграшних угод (77,06%), помірне максимальне просідання (10,95%), а також низька концентрація прибутку в кількох угодах (топ-3 приносять лише 14,73%). Система демонструє стабільну позитивну динаміку протягом усіх проаналізованих років без від'ємних річних періодів. Основне обмеження пов'язане з малим загальним обсягом угод (109 за 6,4 року), що обумовлено низькою частотою входу (близько 17 угод на рік). Для ефективного використання цієї системи у форматі торгового робота потрібна терплячість, оскільки між закриттями позицій може проходити в середньому від 16 до 21 дня. Також середнє утримання позиції понад 12 діб вимагає врахування ризиків переносу позицій через вихідні дні та ночі.
Аналітичний висновок DevioLab
Стратегія CARR 0 +3288.19% 1TRAD-ETE9 є зрілим алгоритмічним рішенням із високою оцінкою DevioLab Score 84,59 та 1-м місцем у рейтингу для активу CARR. Поєднання профіт-фактору 3,75 з помірним ризиком просідання вказує на математично стійку логіку виходу та входу в ринок. Даний алгоритм чудово підходить для автоматизації у складі торгових ботів або системних агентів, орієнтованих на позиційну торгівлю з помірною частотою. Його статистична структура демонструє надійні результати як у довгостроковій перспективі, так і у свіжій вибірці даних з червня 2024 року.
Обсяг даних та методологія
Цей аналіз базується виключно на історичних статистичних даних алгоритмічної стратегії для активу CARR за період з 4 травня 2020 року по 26 вересня 2026 року (6,4 року спостережень). Усі показники дохідності, просідання, тривалості та частоти угод розраховані на основі закритих позицій за 15-хвилинним інтервалом. Усі наведені дані описують бектестовані або модельовані історичні результати. Вони не є гарантією майбутньої прибутковості і не враховують індивідуальні комісії брокерів, проковзування ціни чи особливості виконання ордерів реальним торговим ботом. Дослідження має суто інформаційно-аналітичний характер і не є інвестиційною рекомендацією.