DG · Dollar General Corp.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАлгоритмічна стратегія DG для акцій: детальний кількісний аналіз, тривалість позицій та оцінка ефективності
Аналітичний огляд алгоритмічної торговельної стратегії для акцій DG на 15-хвилинному таймфреймі. За 7.09 року симуляції та 121 завершену угоду стратегія продемонструвала коефіцієнт прибутковості 3.75, частку виграшних угод 73.55% і загальний накопичений результат +2053.69%. У статті розглядаються часові інтервали утримання позицій, внутрішня якість угод, стійкість до ризиків та активність у період з червня 2024 року, оцінюючи придатність даної моделі як алгоритмічної алгоритмічної основи для автоматизованих торгових роботів та торгових агентів.
Аналіз станом на 17.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Представлена алгоритмічна торговельна стратегія розроблена для роботи з акціями DG на 15-хвилинному часовому інтервалі. У загальному рейтингу DevioLab для даного тікера система посідає 1 місце, отримавши підсумкову оцінку DevioLab Score 77.40. Симуляційний датасет охоплює період з 16 вересня 2019 року по 17 жовтня 2026 року, що становить приблизно 7.09 року історичних спостережень. За цей час система згенерувала та закрила 121 угоду. Історична результативність виражається в сукупній сумі закритих угод у розмірі +2053.69%, що відповідає екстрапольованому річному показнику 370.75%. Високий коефіцієнт прибутковості 3.75 у поєднанні з часткою успішних входів 73.55% свідчить про виражену статистичну перевагу. Наведена математична модель призначена для використання в якості логічного ядра для автоматизованих торгових ботів, роботів або автономних торгових агентів, які виконують правила виходу та входу без емоційного втручання оператора.
Трейдинговий ритм та тривалість позицій
Незважаючи на використання 15-хвилинного графіку для розрахунку сигналів, торговий ритм цієї стратегії суттєво відрізняється від високочастотного трейдингу чи скальпінгу. Середній час утримання позиції становить 312.25 години (приблизно 13 діб), тоді як медіанна тривалість позиції дорівнює 197.75 години (близько 8.2 доби). Це вказує на те, що більшість позицій залишаються відкритими протягом кількох днів або навіть тижнів, реалізуючи середньостроковий підхід до утримання активу. Частота виходів з ринку також підтверджує помірний темп: середній інтервал між закриттями угод становить 21.36 дня, а медіанний — 16.72 дня. У середньому система здійснює 17.07 угоди на рік, що відповідає 1.66 угоди за активний місяць. Такий ритм зменшує частоту перезапуску позицій, що статистично знижує потенційний вплив ринкового шуму, притаманного молодшим таймфреймам.
Якість історичних результатів
Аналіз розподілу прибутковості свідчить про високу збалансованість результатів. Із 121 закритої угоди 89 виявилися прибутковими, а 32 — збитковими, що забезпечує рівень успішності 73.55%. Середній результат на угоду становить +2.92%, а медіанний показник дорівнює +3.07%. Той факт, що медіанна угода перевищує середнє значення, є важливою якісною характеристикою: це означає, що підсумковий позитивний результат не сформований за рахунок поодиноких аномальних виграшів, а є наслідком стабільного отримання прибутку в більшості позицій. Найкраща угода за всю історію принесла +27.97%, у той час як найгірша закінчилася збитком -13.14%. Частка трьох найбільших прибуткових угод у загальному валовому прибутку становить лише 15.18%. Це підтверджує, що структура доходів стратегії є розсередженою і не залежить від кількох випадкових сплесків волатильності.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Максимальне історичне просідання стратегії за весь 7-річний період склало 24.66%. Цей показник перебуває у прийнятних межах для систем із сукупною прибутковістю понад +2000%, проте вимагає чіткого розуміння структури серійних збитків. Найдовша прибуткова серія досягала 14 угод поспіль, тоді як найдовша збиткова серія обмежувалася 4 угодами. Відносний контроль над максимальним збитком поодинокої позиції (-13.14%) запобігає миттєвій руйнації капіталу. Проте накопичувальне просідання у 24.66% виникає тоді, коли декілька збиткових угод збігаються з періодами локальної нестабільності або несприятливого тренду. Для автоматизованих торгових агентів та алгоритмічних роботів це означає необхідність суворого дотримання розміру позиції, щоб перечекати потенційні локальні відкати без ризику примусової ліквідації чи вичерпання маржі.
Поведінка у часі та річна стабільність
Розподіл результатів по роках демонструє високу життєздатність алгоритму в різних фазах ринку. За 8 аналізованих календарних періодів стратегія закрила в мінус лише один рік. У 2019 році за 3 угоди результат склав +6.54% (100% виграшних). У 2020 році було зафіксовано 14 угод, 85.71% виграшних та +80.70% сукупного прибутку. У 2021 році стратегія показує 10 угод, 60.00% виграшних і +19.66%. У 2022 році результативність знову зростає: 17 угод, 82.35% успішних, сума +61.78%. Єдиним збитковим періодом став 2023 рік з результативністю -8.77% при 16 угодах та 50.00% виграшних. Проте вже у 2024 році алгоритм повернувся до прибутку (+13.25% за 23 угоди), а у 2025 році продемонстрував потужний результат: 21 угода, 76.19% виграшних та +117.39% сумського прибутку. У 2026 році збереглася висока точність: 17 угод, 88.24% виграшних та +63.35% прибутку.
Останній період з 01.06.2024 у порівнянні з повною історією
Період з 1 червня 2024 року є ключовим вікном для оцінки сучасної ефективності алгоритму. За цей час було зафіксовано 50 завершених угод із загальною сумою прибутку +176.23%. Це становить значну частку від загальної кількості угод (50 з 121) та свідчить про високу торгову щільність у новому часовому інтервалі. Порівняння з довгостроковими показниками показує, що стратегія не лише зберегла свої робочі характеристики, а й збільшила темп генерації прибутку в останній фазі тестування. Така активність підтверджує, що аналізована торговельна логіка залишається адекватною поточній ринковій динаміці акцій DG і не втратила ефективності з часом.
Сильні сторони та обмеження
До головних сильних сторін стратегії належать високий коефіцієнт прибутковості (3.75), висока частка виграшних угод (73.55%) та стабільна структура доходів, де 3 найбільші угоди формують лише 15.18% прибутку. Низька частота угод (близько 17 на рік) полегшує технічне обслуговування торгових роботів та зменшує навантаження на систему. Серед обмежень варто виділити наявність історичного просідання 24.66% та тривалі періоди утримання позицій (середнє значення 13 днів), що вимагає терпіння та стійкості до проміжних флуктуацій ціни. Крім того, наявність від'ємного річного результату у 2023 році (-8.77%) нагадує, що навіть результативні алгоритми переживають періоди тимчасової стагнації.
Аналітичний висновок DevioLab
За сукупністю статистичних параметрів стратегія DG 0 +2053.69% 1TRAD-JDB8 обґрунтовано посідає 1 місце в рейтингу DevioLab для даного інструменту із балом 77.40. Алгоритм демонструє рідкісне поєднання високої точності входів і збалансованого маточікування. Модель рекомендується для використання у якості алгоритмічної бази для автоматизованих торгових ботів та агентів, орієнтованих на середньострокові трендові та імпульсні рухи акцій DG. Водночас варто пам'ятати, що минулі симуляційні результати слугують математичною оцінкою історичної поведінки і не є гарантією майбутніх майбутніх прибутків.
Обсяг даних та методологія
Усі наведені показники розраховані на основі симуляції закритих торгових позицій для акцій DG у період з 16 вересня 2019 року по 17 жовтня 2026 року. Вхідними даними слугував 15-хвилинний таймфрейм (15m). Статистика включає 121 завершену угоду та описує виключно історичну динаміку бектесту. Розрахунки не враховують потенційних комісій брокера, спреду та прослизання при виконанні ордерів. Цей аналіз має виключно дослідницький характер і не є індивідуальною інвестиційною порадою.