CLX · The Clorox Company
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАналіз алгоритмічної стратегії CLX на 15-хвилинному таймфреймі: висока вибірковість, 82% виграшних угод та тривала витримка позицій
Кількісний аналіз алгоритмічної торговельної стратегії для акцій CLX демонструє виняткову модель торгівлі з низькою частотою угод та високою точністю входу. За період моделювання понад сім років (з вересня 2019 року по жовтень 2026 року) стратегія виконала лише 50 закритих угод, досягнувши загального сумарного результату +584.34% та річного показника 38.99%. Завдяки коефіцієнту виграшних угод у 82% та коефіцієнту прибутковості (Profit Factor) 2.5, ця модель показує стійку здатність генерувати позитивне математичне очікування. Характерною рисою алгоритму є використання 15-хвилинного таймфрейму для точного виконання угод при середньому часі утримання позиції понад 673 години (близько 28 днів). Максимальне історичне просідання склало 17.47%, що повністю збігається з найгіршою поодинокою угодою (-17.47%). Концентрація прибутку у трьох найбільших виграшних угодах становить лише 23.27%, що свідчить про рівномірний розподіл результативності без залежності від поодиноких аномальних стрибків ціни. Цей матеріал детально розбирає структурні особливості торгового алгоритму, його динаміку у часі та специфіку функціонування торгових ботів і автоматизованих агентів на його основі.
Аналіз станом на 04.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Алгоритмічна стратегія розроблена для роботи з акціями CLX на фондовому ринку і використовує 15-хвилинний інтервал (15m) для аналізу цінової динаміки. Незважаючи на вибір короткого внутрішньоденного таймфрейму, торговий робот оперує у середньостроковій часовій перспективі, здійснюючи вкрай вибіркові входи. За загальний період історичного тестування тривалістю 7.05 року (з 16 вересня 2019 року по 4 жовтня 2026 року) система зафіксувала 50 completed угод. Сумарний накопичений результат за закритими позиціями становить +584.34%, що відповідає еквіваленту річної прибутковості у 38.99%. У загальному рейтингу платформи DevioLab дана стратегія посідає 1 місце серед алгоритмів для інструменту CLX, отримавши оцінку DevioLab Score 76.242. Загальний коефіцієнт прибутковості (Profit Factor) зафіксовано на рівні 2.5, що вказує на суттєве перевищення валового прибутку над валовими збитками. Історична результативність розподілена між 41 виграшною угодою та 9 збитковими, забезпечуючи високий рівень успішності (Win Rate) у 82%. Подібне поєднання високої точності входів і помірного підсумкового просідання робить алгоритм ефективною математичною основою для розгортання автоматизованих торгових агентів, орієнтованих на позиційну торгівлю.
Ритм торгівлі та тривалість позицій
Фундаментальне розходження між базовим таймфреймом 15m та фактичною тривалістю перебування в позиції є головною видовою ознакою даного алгоритму. Замість високочастотного скальпінгу або щоденного закриття позицій, торговий агент демонструє глибоке позиційне утримання. Середній час знаходження в позиції становить 673.02 години (приблизно 28 днів), тоді як медіанна тривалість дорівнює 408.25 години (близько 17 днів). Різниця між середнім та медіанним значеннями свідчить про наявність окремих угод, які утримувалися значно довше за місяць для витискання максимального трендового потенціалу. Частота закриття позицій є надзвичайно низькою: середня середня пауза між виходами з ринку складає 52.10 дня, а медіанний інтервал дорівнює 45.79 дня. У середньому за рік торговий робот закриває лише 7.08 угоди, що відповідає приблизно 1.19 угоди на активний місяць. Таким чином, 15-хвилинний інтервал слугує для торгового бота лише інструментом мікроструктурного моніторингу ціни та точного розрахунку моменту входу або виходу, тоді як сама логіка утримання орієнтована на довгострокові макрорухи активу.
Якість історичних результатів
Якісний профіль історичних результатів стратегії вирізняється збалансованістю та відсутністю викривлень, характерних для стратегій з високою залежністю від поодиноких удач. Середній прибуток на угоду становить +4.41%, що дуже тісно корелює з медіанним результатом у +3.90%. Наближеність середнього та медіанного показників підтверджує, що позитивна прибутковість є системним результатом більшості угод, а не наслідком кількох випадкових супер-прибуткових позицій. Найкраща угода за всю історію спостережень принесла +22.90%, тоді як найгірша зафіксувала збиток у розмірі -17.47%. Коефіцієнт виграшу 82% підкріплюється показником концентрації прибутку: три найприбутковіші угоди забезпечили 23.27% від валового брутто-прибутку системи. Для sample з 41 виграшної угоди цей показник демонструє, що загальний результат рівномірно розподілений між багатьма успішними ітераціями. Це свідчить про високу якість вибірки та стійкість математичного очікування алгоритму.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Максимальне історичне просідання (Max Drawdown) за весь період спостережень склало 17.47%. Порівняльний аналіз метрик ризику виявляє важливий факт: величина максимального просідання точно збігається з розміром найгіршої поодинокої угоди (-17.47%). Це означає, що найбільший провал капіталу в історії стратегії був викликаний не серією накопичених збитків, а закриттям однієї невдалої позиції. Аналіз серій угод підтверджує цю гіпотезу: найдовша серія прибуткових угод досягла 14 позицій поспіль, тоді як найдовша збиткова серія становила лише 2 угоди. При загальній кількості збиткових угод у 9 одиниць за 7 років, алгоритм дуже рідко зазнає повторних поразок поспіль. Проте, співвідношення між середнім прибутком (+4.41%) та найгіршим збитком (-17.47%) вказує на наявність асиметрії ризику: один глибокий збиток може повністю перекрити прибуток від трьох-чотирьох середніх виграшних угод. Для автоматизованого trading agent це вимагає чіткого дотримання ризик-менеджменту та розуміння потенційної тривалості знаходження у просіданні.
Динаміка за роками та річна стабільність
Розподіл результатів по роках демонструє еволюцію ефективності алгоритму в різних ринкових умовах. У 2019 році за залишкові 3.5 місяці була здійснена 1 угода (+2.45%, win rate 100%). Піковий період ефективності припав на 2020 рік, коли за 9 угод стратегія згенерувала +84.03% сумарного прибутку при 88.89% виграшних угод. У 2021 році алгоритм зафіксував абсолютну точність: 9 угод із 9 були прибутковими (win rate 100%), додавши +33.07%. Період 2022–2023 років відзначився високою стабільністю: в обидва роки торговий робот виконав по 7 угод, з яких 6 були прибутковими (win rate 85.71%), забезпечивши +29.43% у 2022 році та +30.24% у 2023 році. Однак починаючи з 2024 року спостерігається зміна характеристики: у 2024 році прибуток склав +31.64% при 6 угодах та win rate 66.67% (4 виграші, 2 збитки). 2025 рік виявився єдиним збитковим календарним періодом за історію: -7.92% за 5 угод (win rate 60%). У 2026 році стратегія повернулася до позитивної території з результатом +17.47% за 6 угод (win rate 66.67%). Ця динаміка вказує на те, що після надзвичайно результативного періоду 2020–2023 років ринкова фаза акції CLX стала менш сприятливою для алгоритму.
Останній період з 1 червня 2024 року порівняно з повною історією
Окремий аналіз часового вікна починаючи з 1 червня 2024 року дає змогу оцінити актуальний стан торговельної системи. За цей період було зафіксовано 14 completed угод із сумарним результатом +43.60%. З огляду на те, що за весь 7-річний період відбулося 50 угод, ці 14 угод складають 28% від загальної вибірки. Це вказує на відносне зростання частоти закриття позицій у зазначеному інтервалі. Порівняння з повною історією показує збереження загальної здатності генерувати позитивний результат: сумарні +43.60% за 14 угод дають середній результат близько +3.11% на угоду. Хоча цей показник дещо нижчий за довгостроковий середній рівень +4.41%, а частота збиткових угод вища ніж у 2020–2021 роках, підсумковий вектор залишається позитивним. Нещодавня вибірка підтверджує, що торговельний бот продовжує працювати у плюсовій зоні, хоча й у режимі підвищеної ринкової протидії.
Сильні сторони та обмеження
Головними силами даної алгоритмічної системи є: 1. Високий коефіцієнт успішності (Win Rate 82%), який мінімізує психологічний тиск та забезпечує коротку найдовшу серію збитків (лише 2 угоди поспіль). 2. Високий коефіцієнт прибутковості Profit Factor (2.5) та рівномірний розподіл прибутку, де 3 найбільші угоди займають лише 23.27% валового результату. 3. Низька частота торгівлі (~7 угод на рік), що суттєво спрощує операційний контроль за торговим агентом. Основні обмеження та ризики включають: 1. Малий розмір загальної статистичної вибірки (50 угод за 7 років), що вимагає обережності при екстраполяції результатів. 2. Тривалий час очікування (середня пауза між закриттями 52.10 дня), що створює довгі періоди відсутності торговельної активності. 3. Суттєвий розмір потенційного точкового збитку (до -17.47%), який вимагає наявності достатнього запасу капіталу для поглинання просідань.
Аналітичний висновок DevioLab
Оцінка DevioLab Score 76.242 та 1 місце стратегії в рейтингу для інструменту CLX цілком обґрунтовані її історичним профілем. Алгоритм демонструє рідкісну комбінацію високого Win Rate (82%) та солідного Profit Factor (2.5), досягнутих за рахунок жорсткого відбору торговельних сигналів. Система не намагається торгувати щоденний шум на 15-хвилинному графіку, а використовує його як точний інструмент входження у масштабні позиції з утриманням у кілька тижнів. Для розробників та операторів автоматизованих торгових ботів ця стратегія представляє інтерес як елемент диверсифікованого портфеля з низькою частотою угод. Основну увагу при практичному застосуванні слід приділяти моніторингу сучасної фази ринку, оскільки показники 2024–2026 років демонструють зниження частоти перемог до 60–66% порівняно з ідеальними 88–100% у ранні роки.
Межі даних та методологія
Усі наведені у статті статистичні показники базуються на бектесті історичних закритих угод (completed trades) для активу CLX за період з 16 вересня 2019 року по 4 жовтня 2026 року. Результати є наслідком математичного монетарного моделювання алгоритму на історичних цінових даних і не включають оцінку транзакційних комісій, прослизання (slippage) чи інших затримок виконання, які можуть виникати у реальному торговому середовищі. Минулі результати симуляції не гарантують аналогічної прибутковості у майбутньому. Цей аналітичний огляд створено виключно з дослідницькою та інформаційною метою і він не є індивідуальною інвестиційною рекомендацією, закликом до купівлі чи продажу цінних паперів або фінансових інструментів.