CHD · Church & Dwight Co., Inc.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАлгоритмічний аналіз CHD · CHD: Оцінка ефективності свінг-стратегії з коефіцієнтом виграшу 83,76% та низьким ризиком
Комплексний кількісний аналіз алгоритмічної торговельної стратегії для акцій CHD за 7-річний історичний період (2019–2026). Модель демонструє загальну кумулятивну прибутковість +1050,77% та річну середньозважену прибутковість 74,82% при максимальному просіданні лише 8,82%. Маючи коефіцієнт виграшних угод 83,76% та фактор прибутку 2,50, стратегія поєднує високу точність входів із середньостроковим утриманням позицій. Даний аналіз оцінює структуру прибутковості, часовий ритм, стійкість до ризиків та результати останньої фази з червня 2024 року, демонструючи її застосовність як алгоритмічної логіки для автоматизованих торгових роботів та торгових агентів.
Аналіз станом на 01.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
1. Профіль стратегії
Алгоритмічна стратегія для акцій CHD (ринковий сегмент stock) розроблена для функціонування на 15-хвилинному часовому інтервалі (15m), проте за своєю економічною суттю вона відноситься до класичних свінг-моделей помірної частоти. В системі рейтингу DevioLab дана стратегія посідає 1-ше місце для тікера CHD із загальною оцінкою DevioLab Score 84,45, що свідчить про високу якість історичного профілю ризику та доходності. Досліджуваний набір даних охоплює 7 років історичного моделювання з 16 вересня 2019 року по 16 вересня 2026 року. За цей період торгова система згенерувала загалом 117 закритих угод, з яких 98 були прибутковими та 19 збитковими. Це відповідає високому показнику виграшу (win rate) на рівні 83,76%. Сукупна кумулятивна прибутковість за весь час випробування сягнула +1050,77%, що у розрахунку на рік дає нормовану ефективність 74,82%. Логіка алгоритму оптимізована для використання в автоматизованому середовищі: вона слугує алгоритмічним ядром для торгових ботів та торгових агентів, які виконують дискретний аналіз 15-хвилинних свічок, але приймають рішення із фокусом на утримання позицій протягом кількох днів.
2. Ритм торгівлі та тривалість позицій
Попри використання 15-хвилинних таймфреймів для точного розрахунку моментів входу та виходу, часовий ритм системи суттєво відрізняється від високочастотних або скальпінгових підходів. Середня тривалість утримання однієї позиції становить 259,60 години (приблизно 10,8 доби), тоді як медіанна тривалість дорівнює 167,00 годин (майже 7 діб). Відхилення середнього значення від медіанного вказує на наявність окремих угод, які залишалися відкритими довше стандартного тижневого циклу, акумулюючи трендовий рух базового активу. Частота виходів з ринку є досить помірною: середній інтервал між закриттям угод становить 22,04 дня, а медіанний — 18,51 дня. У річному вимірі торговий робот здійснює в середньому 16,71 угоди, що відповідає приблизно 1,58 угоди на активний місяць. Такий виважений ритм торгівлі свідчить про те, що алгоритм не здійснює надмірного овертрейдингу, а вичікує чітко сформованих ринкових сетапів. Це знижує потенційне навантаження на систему виконання угод під час практичного застосування алгоритмічних торгових ботів.
3. Якість історичних результатів
Якість результатів алгоритму вимірюється не лише підсумковим прибутком, але й рівномірністю його розподілу. Фактор прибутку (profit factor) стратегії становить 2,50, що відображає суттєве перевищення валового прибутку над валовими збитками. Середній результат на угоду становить +2,36%, тоді як медіанна угода демонструє +2,04%. Близькість середнього та медіанного показників є позитивним сигналом, який підтверджує відсутність викривлення математичного сподівання за рахунок випадкових поодиноких сплесків. Найкраща угода за всю історію встановила результат +17,31%, а найгірша зафіксувала збиток на рівні -8,82%. Показовою є концентрація прибутку: три найрезультативніші угоди формують лише 11,50% від сукупного валового прибутку. Це означає, що 88,50% прибутковості розсереджені по всій вибірці з 98 виграшних операцій. Стратегія не залежить від кількох надзвичайно вдалих угод, а будує свій результат на стабільній системній перевазі.
4. Ризик, просідання та серії збитків
Профіль ризику даної моделі характеризується контрольованими показниками просідання та стійкістю до послідовних збитків. Максимальне просідання (max drawdown) за весь 7-річний період склало 8,82%. Найдетальніший аналіз виявляє важливий співвідносний факт: величина максимального просідання практично ідентична найгіршій поодинокій угоді (-8,82%). Це свідчить про те, що ключовий пік падіння капіталу відбувся внаслідок одного локального збитку, а не через довготривалу серію невдалих угод. Найдовша серія збиткових угод за всю історію обмежилася лише 2 угодами поспіль. Натомість найдовша виграшна серія сягнула 27 послідовних прибуткових закриттів. Висока точність входу дозволяє алгоритму мінімізувати кумулятивне просідання, зберегти цілісність депозиту та забезпечити відносно гладку криву капіталу, що є важливим фактором при роботі автономних торгових агентів у реальних ринкових умовах.
5. Поведінка в часі та річна стабільність
Розподіл результатів по окремих календарних роках демонструє високу внутрішню стабільність стратегії протягом усього періоду спостереження. У 2019 році (з вересня) стратегія виконала 5 угод з часткою виграшів 60,00% та сумарним результатом +0,93%. У 2020 році ефективність зросла: 16 угод, win rate 87,50% та сума результатів +69,88%. 2021 рік виявився абсолютним піком точності: 21 угода, 100,00% виграшних закриттів та сумарний прибуток +48,67%. У 2022 році, попри складне загальноринкове середовище, система зафіксувала 18 угод, win rate 77,78% та прибуток +37,23%. 2023 рік приніс 13 угод (win rate 84,62%, +34,62%), 2024 рік — 16 угод (win rate 81,25%, +32,10%), 2025 рік — 14 угод (win rate 85,71%, +19,42%), а у 2026 році зафіксовано 14 угод (win rate 71,43%, +33,49%). Жоден календарний рік не був закритий у мінус, що підтверджує адаптивність алгоритму до різних ринкових фаз.
6. Останній період з 01.06.2024 у порівнянні з повною історією
Окремий аналіз часового вікна з 1 червня 2024 року по вересень 2026 року дозволяє оцінити актуальну дієздатність алгоритму. За цей свіжий період було зафіксовано 37 completed trades із сумарним результатом +66,19%. Те, що на останній часовий відрізок припадає більше 31% від загальної кількості угод за 7 років, вказує на зростання частоти торгівлі у нещодавній динаміці активу CHD. Порівняння показує, що середня прибутковість угоди у цей період залишається зіставимою з історичною нормою (+66,19% на 37 угод дає приблизно +1,79% на угоду). Стратегія не втратила своєї ефективності з плином часу і продовжує генерувати додатну кумулятивну віддачу. Достатньо велика вибірка угод у свіжому вікні підтверджує, що статистична перевага моделі не є продуктом підгонки під застрілі історичні дані 2020–2021 років.
7. Сильні сторони та обмеження
До ключових сильних сторін стратегії належать високий коефіцієнт виграшу (83,76%), вкрай низьке максимальне просідання (8,82%), помірна концентрація прибутку в топ-3 угодах (11,50%) та відсутність збиткових років протягом 7-річного тестування. Максимальна серія з 27 прибуткових угод підкреслює високу якість вибору точок входу. Водночас модель має природні обмеження. Невелика загальна кількість угод (117 за 7 років, або 16,71 на рік) вимагає від оператора торгового робота терпіння, оскільки між виходами з позицій може проходити в середньому від 18 до 22 днів. Крім того, найгірша угода (-8,82%) за величиною дорівнює всьому максимальному історичному просіданню. Це означає, що поодинокий стоп-лосс може відчутно вплинути на короткостроковий результат, хоча висока частота виграшів компенсує цей ризик на довгій дистанції.
8. Аналітичний висновок DevioLab
З точки зору кількісного аналізу DevioLab, стратегія для CHD із підсумковою оцінкою 84,45 та 1-м місцем у рейтингу інструменту являє собою високозбалансовану алгоритмічну систему. Поєднання річного доходу 74,82% із максимальним просіданням 8,82% формує винятково привабливий профіль ризик/вигодоорієнтованості. Модель успішно поєднує точність аналізу на 15-хвилинних графіках із виваженим утриманням позицій протягом кількох днів, що робить її чудовим кандидатом для використання в якості алгоритмічного ядра для торговельних ботів та торгових агентів. Стабільність результатів у свіжому періоді з червня 2024 року підтверджує стійкість системи. Однак користувачі повинні враховувати помірну частоту угод і пам'ятати, що історичні симуляції не гарантують аналогічних результатів у майбутньому.
9. Межі даних та методологія
Представлений аналіз базується виключно на бектестованих історичних даних закритих угод для активу CHD у часовому діапазоні з 16.09.2019 по 16.09.2026. Розрахунок прибутковості здійснюється на основі симуляції виходів з позицій і не враховує комісійні витрати брокера, прослизання (slippage), плату за перенесення позицій через ніч (свопи) або можливі затримки виконання замовлень. Всі викладені показники, включаючи кумулятивний прибуток +1050,77% та річну норму 74,82%, є результатом математичного моделювання минулих періодів і слугують аналітичною оцінкою логіки стратегії. Вони не є фінансовою консультацією, гарантією майбутніх прибутків чи прямою рекомендацією до купівлі або продажу цінних паперів.