COO · The Cooper Companies, Inc.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАналіз кількісної стратегії для COO: висока точність угод, низька частота входів та тривала витримка позицій
Детальний аналітичний огляд алгоритмічної торгової стратегії COO 0 +742.81% 1TRAD-DPV4, розробленої для фондового ринку та акцій COO. Модель демонструє виняткову історичну ефективність за 7,06 років бектестування з вересня 2019 року по жовтень 2026 року, забезпечивши сукупний прибуток +742,81% при коефіцієнті прибутковості (Profit Factor) 5,0 та частці виграшних угод 80,77%. В основі даної алгоритмічної системи лежить низька частота угод (близько 11 на рік) із середнім часом утримання позиції 470,33 години (майже 20 діб). Це виключає короткостроковий скальпінг і робить модель орієнтованою на середньострокові структурні тренди. У дослідженні проаналізовано статистичну симетрію прибутків, структуру ризиків, просідання, а також результати останнього періоду спостереження.
Аналіз станом на 08.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Алгоритмічна стратегія COO 0 +742.81% 1TRAD-DPV4 створена для роботи з акціями COO на 15-хвилинному часовому інтервалі. Попри використання низького таймфрейму для розрахунку сигналів, система виявляє глибоку позиційну природу, оскільки кількість закритих угод за 7,06 років спостереження (із 16 вересня 2019 року по 8 жовтня 2026 року) становить лише 78 угод. Узагальнені статистичні показники фіксують сукупний історичний результат на рівні +742,81%, що в річному еквіваленті відповідає 103,28% прибутку. Стратегія посідає 1 місце в рейтингу DevioLab для даного тікера із загальною оцінкою DevioLab Score 79,54. Даний алгоритм розроблено як потенційну логіку прийняття рішень для торгових роботів та автоматизованих торгових агентів, здатних дисципліновано утримувати позиції протягом багатьох тижнів без емоційного втручання.
Торговий ритм та тривалість утримання позицій
Аналіз часових параметрів системи свідчить про низьку частоту торгівлі та тривалий горизонт утримання позицій. Торговий ритм передбачає в середньому лише 11,05 угод на рік, або 1,22 угоди за активний місяць. Середній інтервал між фіксаціями результатів становить 33,15 днів (медіанне значення — 29 днів), що означає вихід із ринку приблизно один раз на місяць. Тривалість утримання однієї позиції є значною: середній час перебування в ринку становить 470,33 години (приблизно 19,6 доби), а медіанний — 371,88 години (близько 15,5 доби). Відсутність частих входів і виходів підтверджує, що модель не має жодного відношення до скальпінгу або високочастотного трейдингу. Торговий бот, який реалізує цю логіку, працює у форматі рідкісних, але виважених позиційних угод, мінімізуючи частоту ринкових операцій.
Якість історичних результатів
Якість вибірки із 78 закритої угоди характеризується надзвичайно високою точністю: 63 угоди закрилися із прибутком, і лише 15 виявилися збитковими, що дає відсоток успішних входів (win rate) 80,77%. Коефіцієнт прибутковості (Profit Factor) досяг позначки 5,0. Важливою статистичною особливістю є повна симетрія між середнім (+3,17%) та медіанним (+3,15%) результатом угоди. Така близькість середнього і медіаного показників свідчить про відсутність викривлення результатів поодинокими аномальними викидами: прибутки розподілені рівномірно по всій сукупності виграшних позицій. Це підтверджується і часткою трьох найбільших виграшних угод, які складають лише 13,99% від сукупного валового прибутку. Найкраща угода за всю історію принесла +18,27%, що підкреслює стабільність накопичення капіталу без залежності від надзвичайно великих поодиноких виграшів.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Попри високий відсоток виграшних угод, аналіз ризику виявляє виразну асиметрію між кращою та найгіршою угодою. Найбільший історичний збиток в одній угоді склав -23,79%, що практично збігається з максимальним історичним просіданням депозиту (Max Drawdown), яке зупинилося на позначці 23,79%. Це показує, що основний ризик системи сконцентрований не в тривалих серіях невдалих угод, а в поодиноких глибоких негативних рухах. Максимальна серія збитків за 7 років становила лише 2 угоди поспіль, тоді як найдовша виграшна серія досягла 14 прибуткових угод поспіль. Таким чином, психологічний або алгоритмічний тиск під час торгівлі виникає не через частоту збитків, а через потенційну амплітуду поодинокого негативного виходу, який вимагає чіткого дотримання ризик-менеджменту.
Поведінка в часі та річна стабільність
Розподіл результатів по роках демонструє високу стабільність алгоритму протягом більшої частини досліджуваного періоду. У 2019 році за 3 угоди було отримано +14,95% (win rate 100%). У 2020 році 11 угод принесли +42,57% (win rate 81,82%). 2021 рік завершився з результатом +29,32% за 8 угод (win rate 75,00%), а 2022 рік — з результатом +36,18% за 11 угод (win rate 72,73%). У 2023 році 9 угод забезпечили +26,76% (win rate 88,89%). Найбільш результативними виявилися 2024 рік (+37,33% за 13 угод, win rate 84,62%) та 2025 рік (+69,28% за 16 угод, win rate 87,50%). Проте в незавершеному періоді 2026 року модель зіткнулася з локальною адаптаційною паузою: за 7 угод сумарний результат склав -8,80% при зниженні відсотка перемог до 57,14% (4 виграші та 3 збитки). Це підкреслює природну циклічність алгоритмічного результату.
Нещодавній період з 01.06.2024 порівняно з повною історією
Окремий аналіз часового вікна з 1 червня 2024 року фіксує суттєве зростання інтенсивності торгівлі та накопичення прибутку. За цей період було закрито 31 угоду із сумарним результатом +86,50%. Враховуючи, що загальна кількість угод за всі 7,06 років становить 78, майже 40% усіх торгових подій історії відбулися саме у цьому останньому сегменті. Порівняння із середньорічними показниками свідчить про те, що ринкові умови для акцій COO у 2024–2025 роках створювали підвищену кількість сигналів для входу. Хоча початок 2026 року приніс від'ємну корекцію (-8,80%), загальний свіжий пласт даних підтверджує, що алгоритм зберіг здатність генерувати позитивне математичне очікування у сучасному ринковому середовищі.
Сильні сторони та обмеження
До ключових сильних сторін стратегії належать висока точність угод (80,77%), високий Profit Factor (5,0), симетричність середнього та медіанного прибутку, а також відсутність залежності від супер-виграшів (топ-3 угоди дають лише 13,99% прибутку). Тривалий час утримання та рідкісні входи роблять модель зручною для автоматизації торговельними роботами. Основне обмеження стратегії полягає в малому розмірі загальної вибірки (78 угод за 7 років), що створює певну статистичну чутливість. Крім того, наявність поодинокого збитку на рівні -23,79% вказує на потенційну вразливість у випадках раптових негативних імпульсів проти позиції.
Аналітичний висновок DevioLab
Алгоритмічна система COO 0 +742.81% 1TRAD-DPV4 демонструє видатне поєднання високого коефіцієнта виграшних угод та солідного Profit Factor на річному та багаторічному горизонті. Завдяки DevioLab Score 79,54 стратегія виправдано займає 1 позицію серед моделей для акцій COO. Модель показує високий рівень органічної стабільності, де кожен прибутковий трейд внесок робить планомірно, а не за рахунок випадкового сплеску волатильності. Водночас інвесторам та розробникам торговельних агентів варто враховувати вибірковість входів та специфіку глибини поодиноких збиткових угод при налаштуванні параметрів управління капіталом.
Межі даних та методологія
Усі наведені статистичні показники є результатом історичного закритого бектестування розрахункової моделі на інтервалі з 16.09.2019 по 08.10.2026. Розрахунки виконано на основі цін закриття 15-хвилинних свічок для акцій COO. Фінансові результати відображають гіпотетичне виконання закритих угод і не враховують прослизання, комісійні витрати, спреди або інші ліквідні обмеження реального ринку. Минулі результати алгоритмічного тестування не є гарантією та не є надійним індикатором майбутніх прибутків. Цей матеріал носить виключно дослідницький та інформаційно-аналітичний характер і не є індивідуальною інвестиційною порадою.