CRL · Charles River Laboratories International, Inc.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАлгоритмічна стратегія для CRL: аналіз 7-річної історії, високої частки виграшних угод та помірного фактора прибутку
Аналітичний огляд кількісної торговельної стратегії для акцій CRL за період з вересня 2019 по жовтень 2026 року. Модель демонструє високий відсоток прибуткових угод (77.88%) та загальний сумарний результат за закритими угодами +7222.32%, маючи помірний фактор прибутку 1.25. Дослідження висвітлює структурні особливості алгоритму: утримання позицій протягом кількох днів чи тижнів при використанні 15-хвилинного чарт-інтервалу, низьку концентрацію прибутку у топ-3 угодах (14.89%) та співвідношення між максимальним просіданням (-25.27%) і найгіршою угодою.
Аналіз станом на 11.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Представлений торговельний алгоритм розроблений для застосування на ринку акцій для інструмента CRL з використанням базового часового інтервалу 15 хвилин. За загальний аналітичний період тривалістю 7.06 року, що охоплює часовий проміжок з 16 вересня 2019 року по 8 жовтня 2026 року, система завершила 113 угод. Загальна оцінка за внутрішньою методологією DevioLab становить 75.83 бала, що забезпечує даній конфігурації 2-ге місце у рейтингу для активу CRL. Вся вибірка базується на історичному симуляційному моделюванні замкнених позицій. Ключовою якісною рисою профілю є чіткий ухил у бік високої імовірності прибуткового виходу з кожної окремої позиції: з 113 закритих угод 88 виявилися виграшними і лише 25 — збитковими, що відповідає частці успішних угод 77.88%. Проте високий показник виграшів поєднується з помірним фактором прибутку (Profit Factor), який становить 1.25. Така дихотомія вказує на те, що середня прибутковість успішних позицій є меншою за середній обсяг збитків при негативних виходах, а загальна симуляційна результативність сформована за рахунок високої частоти позитивних закриттів.
Торговий ритм та тривалість утримання позицій
Незважаючи на використання 15-хвилинного таймфрейму для розрахунку сигналів, дана алгоритмічна стратегія за своєю природою не є скальпінговою чи високочастотною. Середня тривалість утримання позиції становить 347.06 години (близько 14.5 діб), тоді як медіанна тривалість дорівнює 192.25 години (приблизно 8 діб). Значна різниця між середнім та медіанним значеннями свідчить про наявність асиметрії у розподілі часу: більшість позицій утримуються від кількох днів до двох тижнів, проте окремі угоди залишаються відкритими протягом набагато триваліших періодів. Середня частота виходу з ринку становить один раз на 21.71 дня (медіана — 18.99 дня), а річна інтенсивність складає орієнтовно 16 угод на рік, або 1.55 угоди за активний місяць. Такий помірний ритм робить алгоритм зручним для застосування у формі автоматизованих торговельних роботів чи торговельних агентів, оскільки відсутня потреба у надвисокій швидкості виконання ордерів або постійному переформатуванні портфеля.
Якість історичних результатів
Загальний сумарний результат за закритими угодами за весь 7-річний період спостереження становить +7222.32%, а середній результат на одну угоду дорівнює +4.49%. Медіанна угода демонструє приріст +3.9199%, що свідчить про близькість типового результату до середньоарифметичного та відсутність викривлення за рахунок кількох аномальних виграшів. Найкраща угода за весь період зафіксувала прибуток +36.98%, у той час як найгірша позиція закрилася із збитком -25.27%. Важливим показником якості є частка трьох найбільших прибуткових угод у сукупному валовому прибутку, яка становить лише 14.89%. Це підтверджує, що позитивна динаміка алгоритму є широковживаною та системною, а не результативним збігом обставин у кількох вдало відкритих позиціях. Потужна серія з 21 поспіль виграшної угоди підкреслює високу ефективність точки входу в умовах сприятливих ринкових фаз.
Ризики, просідання та поведінка під час збитків
Головний фокус аналізу ризиків цієї системи зосереджений на структурному розриві між частотою виграшів та обсягом втрат у збиткових періодах. Максимальне історичне просідання (Max Drawdown) становить -25.27%, що практично ідентично найгіршому разовому результату угоди (-25.2685%). Показник найдовшої серії збиткових угод є надзвичайно низьким — лише 2 поразки поспіль. Це означає, що зафіксоване просідання капіталу виникало не через тривалий затяжний період збитків, а внаслідок поодиноких локальних невдач, де збиток на одну угоду суттєво перевищував середній прибуток (+4.49%). Подібний профіль ризику вимагає від операторів торговельних ботів уважного ставлення до керування розміром позиції: високий win rate може створювати хибне відчуття безпеки, однак поодинокі збитки здані суттєво зменшувати накоплений кумулятивний результат, що й відображається у помірному коефіцієнті Profit Factor 1.25.
Динаміка у часі та річна стабільність
Детальний аналіз річного розподілу результатів (yearly breakdown) розкриває рівномірність роботи алгоритму протягом усього тестового періоду з 2020 по 2026 рік. Стратегія демонструвала позитивний сумарний результат у кожному без винятку календарному році. Найбільш прибуткові відрізки спостерігалися у 2020 році (+117.71%, 13 угод, win rate 84.62%), 2021 році (+97.02%, 19 угод, win rate 89.47%) та 2025 році (+106.35%, 17 угод, win rate 64.71%). Навіть у найменш продуктивному 2022 році система зберегла додатну результативність (+7.82% при 14 угодах та win rate 57.14%). У 2023 році результат склав +41.62% (16 угод, 81.25% win rate), у 2024 році — +73.13% (18 угод, 83.33% win rate), а за неповний 2026 рік — +63.88% (16 угод, 81.25% win rate). Рівномірний розподіл кількості угод (від 13 до 19 на рік) свідчить про стабільну генерацію сигналів алгоритмом незалежно від загальної кон'юнктури ринку.
Новітній період з 01.06.2024 у порівнянні з повною історією
Окрема аналітична вибірка для угод, закритих у період після 1 червня 2024 року, містить 44 завершені позиції із загальною сумою результатів +215.71%. Наявність 44 угод за період трохи більше двох років демонструє певне підвищення частоти закриття позицій порівняно із середньорічним показником у 16 угод за весь 7-річний період. Результативність у часовому вікні після червня 2024 року підтверджує збереження робочих характеристик алгоритму: сумарний приріст у +215.71% за 44 угоди дає середній результат близько +4.90% на угоду, що є співмірним та навіть дещо перевищує загальноісторичне середнє значення +4.49%. Це вказує на те, що алгоритмічна модель не втратила своєї актуальності на сучасній фазі ринку CRL.
Сильні сторони та обмеження
До головних сильних сторін алгоритму належать надзвичайно висока частка успішних угод (77.88%), стійка серія виграшів до 21 позиції поспіль, низька залежність від угод-аутлайерів (топ-3 приносять лише 14.89% прибутку) та стабільна позитивна результативність у кожному році дослідження. Серед обмежень варто виділити порівняно низький Profit Factor (1.25), що виникає через відчутний розмір потенційного збитку у поодиноких невдалих позиціях (найгірша угода -25.27%). Також тривалий час утримання позицій (медіана 8 днів, середня 14.5 днів) вимагає терпіння та стійкості до проміжних флуктуацій ціни під час перебування у відкритій позиції.
Аналітичний висновок DevioLab
Стратегія CRL 0 +7222.32% 1TRAD-XQA1 являє собою збалансовану алгоритмічну систему для середньострокової торгівлі акціями CRL. Поєднуючи аналіз 15-хвилинного таймфрейму із багатоденним утриманням позицій, модель досягає високої точності входів. Високий коефіцієнт DevioLab Score (75.83) та друге місце у рейтингу активу підтверджують якість математичної моделі. Стратегія найкраще підходить для використання в якості базової логіки алгоритмічних торговельних агентів та автономних роботів, розрахованих на помірну частоту угод та системне накопичення капіталу без надмірного частого переформатування портфеля.
Обсяг даних та методологія
Цей аналіз базується виключно на історичних статистичних даних симуляційного моделювання за період з 16.09.2019 по 08.10.2026. Усі наведені показники прибутковості, просідання та тривалості утримування позицій вираховуються за закритими позиціями і не враховують потенційних прослизань, комісійних витрат брокера чи специфічних умов виконання ордерів у реальному часі. Отримані результати є історичною оцінкою математичної моделі і не гарантують аналогічних результатів у майбутній реальній торгівлі. Даний матеріал має виключно дослідницький характер і не є індивідуальною інвестиційною порадою.