CCEP · Coca-Cola Europacific Partners PLC
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАналіз алгоритмічної стратегії CCEP · CCEP: висока точність сигналів та контрольований ризик на 15-хвилинному інтервалі
Аналітичний огляд алгоритмічної торговельної стратегії для акцій CCEP, що демонструє за історію спостережень тривалістю 7,03 року сукупну результативність +2148,41% при коефіцієнті прибутковості 2,50 та максимальному просіданні 7,34%. Торговельна логіка алгоритму базується на середньочастотному свінговому підході з 122 завершеними угодами, частка виграшних угод у яких становить 83,61%. Модель орієнтована на застосування в автоматизованих торгових роботах та торгових агентах, поєднуючи тривалі серії прибуткових угод із помірним часом утримання позицій.
Аналіз станом на 27.09.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Количена стратегія CCEP 0 +2148.41% 1TRAD-SSG7 розроблена для роботи з акціями CCEP на 15-хвилинному таймфреймі та посідає перше місце у внутрішньому рейтингу DevioLab для даного інструменту з підсумковим балом 85,01. Алгоритмічний підхід сформовано для функціонування у складі автоматизованих систем, таких як торгові боти та торгові агенти, що здійснюють ухвалення рішень на основі чітких математичних правил. Загальний історичний період тестування охоплює 7,03 року з 16 вересня 2019 року по 27 вересня 2026 року. За цей час алгоритм згенерував 122 повністю закриті угоди. Загальна сумарна результативність зафіксована на рівні +2148,41%, що відповідає річній середній дохідності 106,61%. Характерною рисою даного алгоритму є висока частка прибуткових угод, яка становить 83,61% (102 виграшні позиції проти 20 збиткових). Показник прибутковості Profit Factor складає 2,50, що свідчить про суттєве перевищення валового прибутку над валовими збитками на всій часовій дистанції.
Ритм торгівлі та тривалість утримання позицій
З точки зору частоти здійснення операцій стратегія належить до категорії свінгової торгівлі помірної частоти. Середня кількість закритих угод на рік становить 17,35, що відповідає приблизно 1,74 угоди на активний місяць. Це означає, що алгоритм не генерує надмірної кількості сигналів і фокусується на вибіркових ринкових ситуаціях. Середня тривалість утримання позиції складає 198,08 години (близько 8,25 дня), тоді як медіанна тривалість становить 138,13 години (близько 5,75 дня). Відхилення середнього значення від медіанного вказує на наявність окремих позицій, які залишалися відкритими довше основного масиву. Інтервал між виходами з угод також демонструє помірну циклічність: середній час між закриттям позицій становить 20,91 дня, а медіанний — 16,75 дня. Подібний ритм дозволяє торговельному роботу здійснювати якісний відбір точки входу без зайвого навантаження на депозит.
Якість історичних результатів
Структура прибутковості алгоритму показує високий рівень стабільності та збалансованості. Середній результат угоди становить +2,88%, що дуже близько до медіанного значення в +2,63%. Невелика різниця між середнім та медіанним показниками свідчить про те, що загальний результат стратегії не сформований за рахунок одного чи двох випадкових сплесків, а рівномірно розподілений між більшістю вдало закритих позицій. Найкраща угода за весь період принесла +32,43%, тоді як найбільший збиток склав -7,24%. На тлі цього важливим показником є концентрація прибутку: три найприбутковіші угоди забезпечили лише 15,72% від загального валового прибутку. Це підтверджує, що торговий агент спирається на систематичну й повторювану перевагу, а не на поодинокі екстремальні ринкові рухи.
Ризик, просідання та серії збитків
Максимальне історичне просідання стратегії зафіксоване на рівні 7,34%. Для системи із загальною результативністю понад 2000% таке значення контрольованого ризику є вкрай низьким і свідчить про ефективне управління капіталом у межах алгоритму. Показник максимальної серії збиткових угод поспіль становить лише 2 позиції, тоді як найдовша серія прибуткових угод досягає 18 позицій поспіль. Співвідношення між найбільшим збитком (-7,24%) і максимальним просіданням (7,34%) демонструє, що просідання накопичувалося не за рахунок довгої серії невдалих угод, а через окремі негативні закриття, після яких алгоритм швидко відновлював позитивну динаміку. Завдяки високій частоті виграшів (83,61%) стрес для капіталу під час локальних корекцій залишався мінімальним.
Динаміка у часі та річна стабільність
Аналіз річного розбиття результатів демонструє стійкість системи на різних етапах ринкового циклу. У 2019 році за неповний період було виконано 1 угоду із результатом +0,09%. Найбільш продуктивним виявився 2020 рік: 21 угода (17 виграшів, 4 збитки), сумарний прибуток +94,55% та частка виграшів 80,95%. У 2021 році зафіксовано 17 угод (15 виграшів, 2 збитки) із сумою +52,57% та часткою виграшів 88,24%. У 2022 році алгоритм реалізував 23 угоди (20 виграшів, 3 збитки) із результативністю +79,41% та виграшним рейтом 86,96%. У 2023 році відбулося 10 угод (9 виграшів, 1 збиток) із показником +40,57% (частка виграшів 90,00%). У 2024 році було зафіксовано 15 угод (14 виграшів, 1 збиток), що принесли +31,46% при виграшному рейті 93,33%. У 2025 році було проведено 18 угод (13 виграшів, 5 збитків) із сумою +25,86% та часткою виграшів 72,22%. У 2026 році алгоритм зробив 17 угод (13 виграшів, 4 збитки), отримавши +27,23% при виграшному рейті 76,47%. Стратегія демонструвала прибутковість у кожному календарному році спостережень.
Останній період з 1 червня 2024 року в порівнянні з повною історією
У період з 1 червня 2024 року по вересень 2026 року стратегія продемонструвала високу торговельну активність та зберегла позитивне очікування. За цей часовий відрізок було закрито 46 угод із сумарним результатом +81,36%. Це становить близько 37,7% від загальної кількості угод за всі 7 років тестування, що свідчить про зростання щільності сигналів у пізній частині вибірки. Середній прибуток на угоду в часовому вікні після 1 червня 2024 року склав близько +1,77%, що є дещо нижчим за загальноісторичний показник +2,88%. Незважаючи на певне зниження середньої результативності однієї операції, алгоритмічна модель зберегла здатність стабільно генерувати позитивний накопичувальний результат без суттєвої деградації внутрішньої логіки.
Сильні сторони та обмеження
До ключових сильних сторін алгоритму належать високий коефіцієнт виграшів (83,61%), низький рівень максимального просідання (7,34%), коротка максимальна серія збитків (2 угоди) та низька залежність від поодиноких викидів (топ-3 угоди займають лише 15,72% прибутку). Також важливою перевагою є позитивна річна стабільність протягом усього досліджуваного періоду. Серед обмежень варто виділити помірну кількість угод (122 за 7 років), що вимагає терпіння при експлуатації торгового бота, а також середню тривалість утримання позицій у межах кількох днів (медіана 138,13 години), що зобов'язує враховувати ризики перенесення позицій через ніч та вихідні дні. Крім того, спостерігається певне зниження середньої дохідності угоди у свіжих даних порівняно з початком тестування.
Аналітичний висновок DevioLab
Алгоритмічна стратегія для CCEP є прикладом високоточного свінгового підходу з чудово збалансованим профілем ризику та дохідності. Отримані результати підтверджують обґрунтованість присвоєння стратегії першого місця в рейтингу DevioLab для даного тікера з балом 85,01. Завдяки низькій чутливості до супер-прибуткових аномалій та контрольованому просіданню в 7,34%, математична модель показує високий потенціал для використання в якості базового алгоритму для торгових роботів та автоматизованих агентів. Проте потенційним користувачам слід пам'ятати, що минула симульована результативність не дає гарантій майбутніх прибутків.
Обсяг даних та методологія
Усі статистичні розрахунки, наведені у даній статті, базуються на історичному симульованому закритті угод для актива CCEP (Stock) на 15-хвилинному графіку за період з 16 вересня 2019 року по 27 вересня 2026 року. Показники відсоткової дохідності розраховані на основі закритих позицій у бектесті та не враховують можливих індивідуальних комісій брокера, прослизання цін та специфічних умов виконання ордерів на реальному ринку. Цей матеріал носить виключно дослідницький та аналітичний характер і не є індивідуальною інвестиційною чи фінансовою рекомендацією.