DHI · D.R. Horton, Inc.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАналіз алгоритмічної стратегії DHI на 15-хвилинному інтервалі: квантифікація стійкості, коефіцієнт прибутковості 4.0 та структура розподілу доходності
Детальний квантитативний огляд базової алгоритмічної торговельної стратегії для акцій DHI на 15-хвилинному таймфреймі за період понад 7 років. Симуляційна модель продемонструвала кумулятивну результативність +14 268.21% при показнику DevioLab Score 82.40, що забезпечило їй 1-ше місце у рейтингу даного інструменту. Стратегія характеризується високою часткою виграшних угод (76.07%), коефіцієнтом прибутковості Profit Factor 4.00 та помірним максимальним просіданням на рівні 18.86%. Ключова особливість системи полягає у винятковій рівномірності прибутку: три найбільші вдалі угоди формують лише 8.73% від сукупного валового профіту. Алгоритм працює в режимі середньострокового свінг-трейдингу з середнім утриманням позиції протягом 144.95 годин, генеруючи близько 33.16 закритих угод на рік. Матеріал розглядає статистичну структуру результатів, відносний внесок кожного часового інтервалу та ризики реалізації в автоматизованих торгових роботах та агентах.
Аналіз станом на 19.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Представлена алгоритмічна система розроблена для торгівлі акціями DHI з використанням 15-хвилинного часового інтервалу для ідентифікації торговельних сигналів. Історичний датасет охоплює часовий проміжок тривалістю 7.06 року — з 16 вересня 2019 року по 6 жовтня 2026 року. За цей період модель згенерувала 234 завершені торговельні операції. Стратегія має статус Core і посідає 1-ше місце серед усіх алгоритмічних моделей для інструменту DHI за оцінкою DevioLab Score, яка складає 82.40 балів. Головна мета алгоритму полягає в автоматизації процесу прийняття рішень без людського фактора, що робить його потенційною основою для розгортання в торгових роботах та автономних торгових агентах. Отримані результати показують кумулятивну сумарну доходність за весь період на рівні +14 268.21%, що відповідає ануалізованому показнику 188.14%. Висока підсумкова результативність у поєднанні з помірною кількістю угод свідчить про те, що алгоритм прагне мінімізувати випадковий ринковий шум і фокусується лише на структурованих ринкових рухах середньої тривалості.
Ритм торгівлі та тривалість утримання позицій
Незважаючи на використання 15-хвилинного таймфрейму для визначення точок входу та виходу, дана алгоритмічна стратегія не належить до високочастотного трейдингу або скальпінгу. Статистика утримання позицій вказує на виражений характер свінг-трейдингу. Середня тривалість позиції складає 144.95 годин (близько 6 діб), тоді як медіанне значення становить 115 годин (приблизно 4.8 доби). Така різниця між середнім та медіаною демонструє, що більшість угод закриваються протягом кількох днів, однак окремі тренди утримуються значно довше. Частота закриття позицій також підтверджує виважений ритм роботи: середній інтервал між виходами з угод становить 10.79 днів, а медіанний — 9.02 днів. У середньому за рік система здійснює 33.16 угод, що відповідає 2.82 угодам за активний місяць. Для автоматизованого торгового бота подібний ритм означає відсутність надмірного навантаження на інфраструктуру та помірний вплив потенційних витрат на закриття позицій. Робот може залишатися поза ринком протягом кількох днів поспіль, очікуючи формування оптимальних умов для сигналу.
Якість історичних результатів
Якісний профіль результативності цієї стратегії базується на поєднанні високого відсотка виграшних угод та здорового співвідношення прибутків до збитків. З 234 завершених угод 178 виявилися прибутковими, а 56 — збитковими. Це дає показник успішності (win rate) на рівні 76.07%. Коефіцієнт прибутковості (Profit Factor) досягає позначки 4.00, що свідчить про те, що сумарний валовий прибуток у чотири рази перевищує сумарний валовий збиток. Середня доходність на угоду становить +2.46%, а медіанна угода демонструє +2.08%. Близькість середнього та медіанного показників свідчить про відсутність викривлення математичного сподівання внаслідок декількох ізольованих надприбуткових угод. Найкраща угода за всю історію склала +26.77%, тоді як найгірша мала результат -13.82%. Критично важливим параметром є концентрація прибутку: три найрезультативніші угоди формують лише 8.73% від сукупного валового профіту. Це доводить, що позитивний результат стратегії є наслідком стабільної системної переваги на великій вибірці, а не випадкового збігу обставин у кількох операціях.
Ризик, просідання та поведінка під час збиткових серій
Оцінка ризику є ключовим етапом вивчення будь-якого алгоритму для торгових агентів. За 7 років симуляції максимальне історичне просідання (maximum drawdown) зафіксовано на рівні 18.86%. Для системи з загальним кумулятивним зростанням понад 14 000% таке просідання вважається контрольованим та помірним. Аналіз серій угод виявляє суттєву асиметрію на користь позитивних періодів. Найдовша серія прибуткових угод поспіль становить 16 операцій, тоді як найдовша серія збитків поспіль не перевищувала 4 угод. Поєднання максимального разового збитку -13.82% та коротривалих збиткових серій демонструє, що алгоритм ефективно зупиняє накопичення негативного результату під час несприятливих ринкових фаз. Показник Profit Factor 4.00 додатково підтверджує, що збиткові періоди швидко компенсуються наступними хвилями зростання.
Динаміка в часі та річна стабільність
Розподіл результатів по роках дозволяє оцінити стабільність алгоритмічної моделі в різних макроекономічних умовах та ринкових режимах. Усі повні календарні роки в описуваній історії завершилися з позитивним сумарним результатом: У 2019 році (з вересня) було здійснено лише 1 угоду з результатом +9.98% (win rate 100%). У 2020 році було зафіксовано 32 угоди, win rate 78.13%, сума результатів угод +155.92%. У 2021 році виконано 33 угоди, win rate 75.76%, сума результатів угод +86.31%. У 2022 році система здійснила 41 угоду, win rate 80.49%, сума результатів угод +132.40%. У 2023 році зафіксовано 32 угоди, win rate 75.00%, сума результатів угод +39.97%. У 2024 році було проведено 39 угод, win rate 84.62%, сума результатів угод +78.52%. У 2025 році зафіксовано 32 угоди, win rate 68.75%, сума результатів угод +51.58%. У 2026 році (до жовтня) виконано 24 угоди, win rate 62.50%, сума результатів угод +21.47%. Річна статистика показує високу системну стабільність. Навіть у складні ринкові періоди, такі як 2022 рік, алгоритм продемонстрував один із найвищих показників успішності (80.49%) та значний прибуток (+132.40%), що свідчить про гнучкість системи та її здатність працювати як у трендових, так і у волатильних фазах ринку акцій DHI.
Останній період з 01.06.2024 порівняно з повною історією
Аналіз останнього часового вікна починаючи з 1 червня 2024 року дає змогу оцінити, чи зберігає алгоритм свою ефективність у найновіших ринкових умовах. За цей період було закрито 77 угод, а сума відсоткових результатів за ними склала +128.56%. Зважаючи на те, що за весь період з вересня 2019 року було здійснено 234 угоди, вибірка з 77 угод за останній період становить близько 33% від загальної кількості угод. Це свідчить про певне зростання торговельної активності у 2024-2026 роках порівняно з першими роками розрахунку. Високий сумарний результат (+128.56%) у цьому вікні підтверджує, що торговельна перевага алгоритму не втратила актуальності і залишається дієвою у поточному ринковому середовищі.
Сильні сторони та обмеження
До основних сильних сторін даної алгоритмічної стратегії належать: Високий показник успішності угод (76.07%) та Profit Factor 4.00. Виняткова геометрія розподілу прибутку: відсутність залежності від поодиноких викидів, де топ-3 угоди займають менше 9% валового прибутку. Контрольований рівень максимального просідання (18.86%) при коротривалих збиткових серіях (не більше 4 угод поспіль). Постійна стабільність протягом усіх тестованих років без жодного збиткового календарного року. Серед обмежень системи слід виділити: Помірну загальну кількість угод (234 за 7 років), що вимагає від оператора торгового робота терпіння та дисципліни. Середню тривалість утримання позиції близько 6 днів, що створює ризик перенесення позицій через вихідні дні та нічні гепи на фондовому ринку. Відносне зниження показника win rate у вибірці 2025-2026 років (до 62.5%–68.75%) порівняно з піковими роками, що вимагає постійного моніторингу сукупного ризику.
Аналітичний висновок DevioLab
Алгоритмічна стратегія DHI 0 +14268.21% 1TRAD-RJQ1 демонструє видатний статистичний профіль. З оцінкою DevioLab Score 82.40 вона обґрунтовано посідає 1-ше місце у рейтингу алгоритмів для акцій DHI. Модель є зразком збалансованої свінг-системи, яка ефективно поєднує високий відсоток виграшних угод з математично здоровим розподілом прибутків і збитків. Дана логіка чудово підходить для використання в якісно автоматизованому торговому роботі або алгоритмічному агенті, оскільки не вимагає високочастотного виконання і генерує чіткі, рознесені в часі сигнали. Водночас необхідно пам'ятати, що історичні симуляційні результати слугують для вивчення статистичних властивостей системи і не є гарантією майбутньої доходності на реальному ринку.
Межі даних та методологія
Усі наведені у статті показники розраховані на основі вибірки симульованих закритих угод для акцій DHI за період з 16 вересня 2019 року по 6 жовтня 2026 року. Розрахунки виконано за 15-хвилинними інтервальними даними. Підсумовування відсотків та кумулятивні показники відображають математичний результат закритої логіки алгоритму. Дані показники не враховують індивідуальних комісій брокера, можливого прослизання ціни (slippage) при виконанні ордерів та вартості переносу позицій через ніч. Результати бектесту є дослідницьким матеріалом DevioLab і не повинні розглядатися як персональна інвестиційна порада або заклики до здійснення фінансових операцій.