DE · Deere & Company
Stock Universe · глобальний фондовий ринокDE · DE: Аналіз алгоритмічної стратегії з низькою частотою угод та позиційним утриманням на 15-хвилинному таймфреймі
Аналітичний огляд кількісної алгоритмічної стратегії для акцій DE (показник DEvioLab Score 77.70, 2-ге місце у рейтингу інструменту). Незважаючи на розрахунковий 15-хвилинний інтервал графіку, модель демонструє рідкісну позиційну структуризацію: 16 закріплених угод за понад 7 років із середнім утриманням позиції близько 124 днів. Стратегія показує високий рівень прибуткових угод (81.25%), сукупний результат +1125.36%, фактор прибутку 5.0 та обмежене максимальне просідання на рівні 7.30%. У дослідженні детально розбираються статистичні характеристики вибірки, висока концентрація прибутку у топ-3 угодах (51.62%) та суттєва активізація торгів у період після червня 2024 року.
Аналіз станом на 16.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
1. Профіль стратегії
Алгоритмічна стратегія DE 0 +1125.36% 1TRAD-QKU2 розроблена для роботи з акціями DE на фондовому ринку та посідає 2-ге місце в загальному рейтингу DEvioLab для даного тікера із сукупною оцінкою DEvioLab Score 77.70. Характерною рисою цієї кількісної моделі є фундаментальний розрив між таймфреймом вхідних даних (15-хвилинні свічки) та реальним часовим горизонтом утримання позицій. За період симуляції з 16 вересня 2019 року по 16 жовтня 2026 року (загалом 7.08 років) алгоритм згенерував лише 16 закритих торгів. Це відповідає середній частоті 2.26 угоди на рік, що виключає модель із категорії високочастотного торгівлі чи скальпінгу та характеризує її як середньострокову або довгострокову позиційну систему. Алгоритм орієнтований на застосування в автоматизованих торгових ботах та роботах, де ключовим завданням є фільтрація ринкового шуму та фіксація масштабних трендових рухів без зайвої активності на дрібних інтервалах.
2. Ритм торгівлі та тривалість позицій
Часові параметри алгоритму підкреслюють його виражений позиційний характер. Середня тривалість утримання однієї позиції становить 2978.12 годин (приблизно 124 дні), тоді як медіанне значення дорівнює 1472.38 годин (близько 61.3 дня). Значне перевищення середнього показника над медіанним свідчить про наявність окремих угод, які утримувалися відкритими протягом тривалого часу для максимального використання довгострокових трендів. Інтервали між виходами з позицій також підтверджують низьку частотність: середній час між закриттям угод становить 158.95 днів, а медіанний — 85 днів. Торгова система залишається у стані очікування протягом багатьох тижнів і навіть місяців, що робить її ефективним модулем для автоматичних торгових агентів, розрахованих на позиційне інвестування без необхідності постійного перевідкриття позицій.
3. Якість історичних результатів
З точки зору результативності, з 16 вибіркових торгів 13 завершилися з прибутком і лише 3 — зі збитком, що дає частку виграшних угод (win rate) на рівні 81.25%. Загальний сукупний прибуток за весь історичний період сягає +1125.36%, а фактор прибутку (profit factor) дорівнює 5.0. Середній прибуток на угоду становить +18.71%, тоді як медіанна угода демонструє результат +14.67%. Найкраща угода алгоритму зафіксувала прибуток +75.42%, у той час як найгірша мала результат -7.30%. Втім, аналіз структури доходності виявляє суттєву концентрацію: на три найбільші виграшні угоди припадає 51.62% від усього валового прибутку. Це означає, що хоча високий win rate забезпечує стабільну позитивну динаміку, левова частка загального фінансового успіху сформована кількома винятково вдалими трендовими імпульсами.
4. Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Показники ризику даної алгоритмічної системи демонструють високий рівень контролю капіталу в межах історичної симуляції. Максимальне історичне просідання (max drawdown) склало 7.30%, що за абсолютним значенням повністю збігається з показником найгіршої угоди (-7.30%). Найдовша серія збиткових угод становить лише 1 зафіксований програш, у той час як найдовша серія прибуткових угод сягає 7 успішних торгів поспіль. Така асиметрія між прибутками та збитками вказує на те, що алгоритм або застосовує жорстке обмеження збитків при виході, або входить у ринок виключно за умов високої ймовірності сприятливого руху. Однак варто враховувати малий розмір вибірки (16 торгів), що обмежує статистичну репрезентативність оцінки довгострокових ризиків.
5. Динаміка у часі та річна стабільність
Розподіл результатів за календарними роками демонструє суттєву нерівномірність активності та прибутковості. У 2020 році було здійснено 3 угоди (2 виграші, 1 збиток) із сумарним результатом +94.40%. У 2021 році зафіксовано лише 1 прибуткову угоду (+45.18%). 2022 рік приніс 3 прибуткові угоди без жодної збиткової (+35.90%). 2023 рік виявився єдиним повністю збитковим періодом, де єдина закрита угода принесла -3.78%. У 2024 році проведено 1 прибуткову угоду (+19.30%), у 2025 році — 3 успішні угоди (+33.73%), а у 2026 році — 4 угоди (3 виграші, 1 збиток) із сумарним результатом +74.59%. Більшість років характеризуються вкрай малою кількістю закритих позицій (від 1 до 4), що підтверджує вичікувальну тактику моделі.
6. Останній період з 01.06.2024 порівняно з повною історією
Окремий аналіз сучасної фази торгівлі за період з 1 червня 2024 року показує помітне зростання щільності виходів з позицій. З 16 загальних угод за всю 7-річну історію 8 угод (половина всієї вибірки) були закриті саме в цей останній період. Сумарний прибуток за цими 8 угодами склав +127.62%. Це свідчить про те, що алгоритм показав високу ефективність у ринкових умовах останнім часом, продемонструвавши прискорення торгового ритму. Порівняння з більш ранніми роками (коли відбувалося по 1–3 угоди на рік) показує, що ринкові характеристики акцій DE після червня 2024 року частіше відповідали критеріям входу та виходу даного алгоритмічного бота.
7. Сильні сторони та обмеження
До сильних сторін стратегії належать високий коефіцієнт перемог (81.25%), фактор прибутку 5.0, низький рівень максимального просідання (7.30%) та високе середнє значення прибутку на угоду (+18.71%). Рідкісна частота торгівлі робить модель комфортною для виконання у торгових роботах без високих вимог до затримок мережі. Основним обмеженням стратегії є вкрай мала статистична вибірка — лише 16 закритих угод за 7 років. Окрім того, висока залежність загального результату від топ-3 угод (51.62% прибутку) створює ризик: якщо майбутні тренди будуть менш вираженими, загальна прибутковість системи може суттєво знизитися.
8. Аналітичний висновок DEvioLab
За шкалою оцінювання DEvioLab стратегія отримує 77.70 балів і посідає 2-ге місце серед алгоритмів для акцій DE. Модель демонструє приклад ефективної тренд-слідуючої системи на 15-хвилинних даних, яка ігнорує дрібний шум і зосереджується на глобальних рухах. Результат +1125.36% за обмеженого просідання в 7.30% робить її привабливим алгоритмічним модулем. Проте потенційним користувачам торгових ботів слід враховувати позиційний характер системи, який вимагає довготривалого утримання позицій та готовності до тривалих періодів повної відсутності торговельних угод.
9. Обсяг даних та методологія
Представлений аналіз базується виключно на закритих позиціях історичного моделювання для активу DE за період з 16.09.2019 по 16.10.2026. Розрахункові показники доходності та просідання отримані шляхом симуляції торгових сигналів на графіку з інтервалом 15 хвилин. Усі наведені дані є результатом ретроспективного бектестування, не враховують можливі комісії broker/exchange та прослизання ціни, і не гарантують аналогічних результатів при реальній автоматизованій торгівлі у майбутньому.