CL · Colgate-Palmolive Co.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАлгоритмічна стратегія для CL: Аналіз стабільності, ризиків та ефективності на 15-хвилинному таймфреймі
Аналітичний огляд кількісної торговельної стратегії для акцій CL на 15-хвилинному інтервалі. За період спостережень тривалістю близько 6.94 року алгоритм продемонстрував сукупну дохідність +550.62% при середньорічному показнику +74.93%. Стратегія вирізняється високою часткою прибуткових угод (81.54%), стриманим максимальним просіданням на рівні 5.56% та фактор прибутку (Profit Factor) 3.75. Модель орієнтована на помірну частоту торгівлі із середнім утриманням позиції близько 145.58 годин, що робить її збалансованим модулем прийняття рішень для автоматизованих торговельних роботів та торговельних агентів.
Аналіз станом на 03.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Комп'ютерна торговельна стратегія CL 0 +550.62% 1TRAD-AEX1 розроблена для роботи з акціями CL на 15-хвилинному часовому інтервалі. Алгоритм посідає 2-ге місце у внутрішньому рейтингу DevioLab для даного тікера, отримавши підсумкову оцінку DevioLab Score 81.49 зі 100. За загальний період тестування тривалістю 6.94 року (з вересня 2019 року по серпень 2026 року) алгоритм зафіксував 130 завершених торговельних операцій, з яких 106 виявилися прибутковими, а 24 — збитковими. Це відповідає високому відсотку успішних угод на рівні 81.54%. Загальний симульований прибуток за весь період склав +550.62%, що в перерахунку на річні темпи зростання становить 74.93%. Фактор прибутку (Profit Factor) досяг позначки 3.75, зафіксувавши виражену перевагу сумарного валового прибутку над валовими збитками. Дана математична модель розроблена для функціонування як логіка прийняття рішень для торговельних ботів та автономних торговельних агентів, де ключовим пріоритетом є вибірковість входів та мінімізація хибних спрацьовувань.
Торговельний ритм та тривалість позицій
Стратегія демонструє помірну частоту генерації сигналів, виконуючи в середньому 18.73 угод на рік або приблизно 1.88 угод за активний місяць. Середній інтервал між закриттями позицій становить 19.64 дня (медіанний — 15.23 дня). Це свідчить про те, що алгоритм не прагне до частої торгівлі, а вичікує сприятливі ринкові кон'юнктури. За тривалістю утримання позицій стратегія належить до категорії середньострокового свінг-трейдингу. Середній час перебування в позиції становить 145.58 годин (близько 6 діб), тоді як медіанна тривалість дорівнює 116.13 годинам (приблизно 4.8 доби). Використання 15-хвилинного таймфрейму дає змогу алгоритму точно визначати точки входу та виходу, проте підсумкове утримання активу охоплює кілька торговельних сесій. Така часова структура дозволяє торговельним роботам уникати зайвого шуму всередині дня та фіксувати більш вагомі цінові рухи.
Якість історичних результатів
Структура прибутковості алгоритму демонструє високу якість розподілу результатів. Середня прибутковість однієї угоди становить +1.68%, що близько зіставимо з медіанним значенням у +1.44%. Невелика різниця між середнім та медіанним показниками свідчить про відсутність асиметрії, за якої підсумковий результат формується лише завдяки кільком аномально прибутковим угодам. Найкраща угода за всю історію принесла +12.89%, тоді як внесок трьох найбільших прибуткових операцій у сумарний валовий прибуток складає лише 12.45%. Це підтверджує, що позитивна динаміка алгоритму є системною та розподлененою між більшістю з 106 виграшних угод. Співвідношення середньої прибуткової угоди до середньої збиткової у поєднанні з високим Win Rate (81.54%) створює стійку математичне сподівання для торговельних агентів, що застосовують цю алгоритмічну логіку.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Один із найсильніших параметрів даної стратегії — суворий контроль ризиків. Максимальне історичне просідання (Max Drawdown) зафіксоване на рівні 5.56%. Цікаво, що найгірша поодинока угода за весь період тестування також склала -5.56%. Це вказує на те, що пікове просідання капіталу було спричинене першочергово однією невдалою позицією, а не тривалою серією накопичувальних збитків. Найдовша серія збиткових угод за майже 7 років тестування становить лише 2 позиції поспіль. Натомість найдовша серія прибуткових угод сягнула 19 позицій поспіль. Низька серійність збитків та мінімальне пікове просідання роблять історичний профіль ризику дуже збалансованим, що знижує емоційне та психологічне навантаження при автоматизованій реалізації стратегії через торговельні боти.
Поведінка в часі та річна стабільність
Аналіз річного розподілу результатів демонструє стабільну позитивну динаміку протягом усіх досліджуваних років з 2019 по 2026 рік. Стратегія не зафіксувала жодного збиткового календарного року. Найбільш результативним виявився 2020 рік, коли алгоритм здійснив 24 угоди (23 прибуткові, 1 збиткова) з часткою успішних угод 95.83% та сумарним результатом +80.03%. У 2021 році при 17 угодах сума склала +20.46% (Win Rate 82.35%). У 2022 році, попри складні ринкові умови, стратегія закрила 16 угод із результативністю 68.75% та сумарним прибутком +24.23%. У 2023 році результат склав +17.72% (17 угод, Win Rate 76.47%), у 2024 році — +10.30% (15 угод, Win Rate 80.00%), у 2025 році — +20.20% (22 угоди, Win Rate 77.27%), а у 2026 році — +38.39% (13 угод, Win Rate 84.62%). Така рівномірність вказує на життєздатність алгоритму в різних фазах ринку.
Останній період з 01.06.2024 у порівнянні з повною історією
За період з 1 червня 2024 року по серпень 2026 року стратегія закрила 46 угод із сумарним результатом +66.92%. Це становить суттєву частку від загальної кількості угод (130) та підтверджує високу вибірково-торговельну активність алгоритму в останній відрізок часу. Порівняння останнього періоду із загальною історією показує, що середня прибутковість однієї угоди в цей період збереглася на рівні близько +1.45%, що повністю відповідає історичному медіанному значенню (+1.44%). Стратегія не втратила ефективності та продовжує генерувати стабільний прибуток без зростання рівня просідання або погіршення показника Win Rate.
Сильні сторони та обмеження
До ключових сильних сторін стратегії належать: - Висока частка прибуткових угод (81.54%) та довгі виграшні серії (до 19 угод поспіль). - Низьке максимальне просідання (5.56%) та коротка максимальна серія збитків (2 угоди). - Рівномірний розподіл прибутку: топ-3 угоди забезпечують лише 12.45% валового доходу. - Відсутність збиткових років за майже 7 років тестування. Серед потенційних обмежень та ризиків слід виділити: - Помірну кількість угод (приблизно 18.73 на рік), що вимагає терпіння при експлуатації робота. - Середню тривалість утримання близько 6 днів, що піддає позиції ризикам нічних та вихідних перерв у торгівлі акціями. - Історичний характер даних: симульовані результати минулого не гарантують аналогічних результатів у майбутньому.
Аналітичний висновок DevioLab
Стратегія CL 0 +550.62% 1TRAD-AEX1 представляє собою високоякісний алгоритмічний модуль із рейтингом 81.49 DevioLab Score. Вона поєднує високий коефіцієнт успішних угод з мінімальним історичним ризиком капіталу. Завдяки помірній частоті операцій та контрольованому просіданню дана модель добре підходить для інтеграції в автоматизовані торговельні агенти та боти, орієнтовані на середньострокову торгівлю акціями CL. Її статистичний профіль підтверджує стійкість як на історичній дистанції з 2019 року, так і в сучасному ринковому середовищі після червня 2024 року.
Обсяг даних та методологія
Цей аналіз базується виключно на історичних статистичних даних симульованого бектестування алгоритмічної стратегії для акцій CL (інтервал 15m) за період з 16.09.2019 по 24.08.2026 UTC. Усі наведені показники (прибутковість, просідання, тривалість, відсоток перемог) розраховані на основі 130 закритих угод. Розрахунки не враховують потенційних прослизань, затримок виконання та комісійних витрат брокера. Результати історичного моделювання надаються виключно з аналітичною та дослідницькою метою і не є індивідуальною інвестиційною порадою або гарантією майбутніх результатів.