DPZ · Domino's Pizza, Inc.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАлгоритмічний аналіз DPZ · DPZ: висока точність сигналів та низька частота угод для торговельних ботів
Комплексний аналітичний огляд симуляційної історії алгоритмічної стратегії для акцій DPZ (Domino's Pizza) демонструє виняткові показники ефективності: сумарний накопичений прибуток +2342.82%, коефіцієнт прибутковості (Profit Factor) 8.75 та частку виграшних угод 88.57% за 70 завершених транзакцій протягом понад 7 років розрахункового періоду. Працюючи на 15-хвилинному таймфреймі, даний алгоритм реалізує концепцію позиційної торгівлі з низькою частотою входів (близько 10 угод на рік) і тривалим утриманням позицій (середній час 259.30 години). Завдяки високій стійкості, відсутності серійних збитків та рейтинговій оцінці DevioLab Score 90.18, алгоритм є перспективною базою для логіки прийняття рішень в автоматизованих торговельних роботах та автономних агентах.
Аналіз станом на 21.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Аналізована алгоритмічна система розроблена для торгівлі акціями DPZ (Domino's Pizza) на 15-хвилинному часовому інтервалі. За період історичного моделювання з 16 вересня 2019 року по 29 вересня 2026 року (загалом 7.04 року) стратегія згенерувала 70 повністю завершених торговельних операцій. У внутрішньому рейтингу платформи DevioLab алгоритм посідає 1-ше місце для даного тикера із сукупною оцінкою DevioLab Score 90.18. Сумарний результат за весь аналізований період становить +2342.82%, що у перерахунку на річну ануалізовану дохідність за прийнятою методологією відповідає 184.87%. Із 70 виконаних позицій 62 завершилися з прибутком, і лише 8 виявилися збитковими, що забезпечує коефіцієнт успішності (Win Rate) на рівні 88.57%. Ця стратегія орієнтована на використання в якості алгоритмічного ядра для торговельних ботів, роботів або програмних агентів, покликаних автоматизувати процес прийняття торговельних рішень без емоційного фактора.
Торговельний ритм та тривалість позицій
Незважаючи на використання 15-хвилинного таймфрейму (15m), структура торгівлі не має нічого спільного із високочастотним скальпінгом. Середня тривалість утримання однієї позиції становить 259.30 години (понад 10.8 доби), тоді як медіанне значення становить 216 годин (точнісінько 9 діб). Це свідчить про те, що алгоритм використовує дрібний часовий інтервал виключно для точного точкового таймінгу входу та виходу, тоді як сама торговельна ідея розрахована на середньострокові ринкові рухи. Частота торгівлі є вкрай стриманою: в середньому зафіксовано 9.95 угод на рік або 1.21 угоди на активний місяць. Часовий інтервал між виходами з позицій становить у середньому 36.68 днів (медіана 27.74 дні). Для автоматизованого торговельного робота такий ритм означає мінімальне навантаження на інфраструктуру та тривалі періоди пасивного спостереження між рідкісними, але ретельно відібранними входами.
Якість історичних результатів
Показники якості торгівлі демонструють виняткову математичну перевагу стратегії. Коефіцієнт прибутковості (Profit Factor) сягає значного рівня 8.75, що означає перевагу сумарного прибутку над сумарним збитком у майже дев'ять разів. Середній результат на одну угоду становить +4.96%, а медіанний — +4.03%, що вказує на симетричність та стабільність більшості позитивних результатів. Найкраща угода за всю історію принесла +37.98%, а найгірший результат склав -8.83%. Важливим якісним показником є ступінь концентрації прибутку: частка трьох найбільших виграшних угод у валовому прибутку становить лише 18.87%. Це підтверджує, що загальна дохідність не є наслідком випадкового успіху в кількох аномальних угодах, а сформована рівномірним масивом багатьох прибуткових операцій. Додатково це підкреслюється рекордною серією з 16 поспіль виграшних угод.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Профіль ризику даної стратегії демонструє жорсткий контроль над збитками. Максимальне історичне просідання (Max Drawdown) зафіксовано на рівні 8.83%, що практично ідентично параметру найгіршої окремої угоди (-8.83%). Показово, що найдовша серія збиткових угод за весь семирічний період становить усього 1 угоду. Це означає, що за всю історію симуляції алгоритм жодного разу не припустився двох поспіль збиткових виходів. Відсутність серійних збитків дозволяла кривій капіталу швидко відновлюватися після поодиноких невдалих угод. Співвідношення між сумарним прибутком (+2342.82%) та максимальним просіданням (8.83%) вказує на надзвичайно високий коефіцієнт відновлення капіталу, що робить алгоритм привабливим для інтеграції в автоматизовані торговельні агенти з жорсткими вимогами до збереження депозиту.
Динаміка в часі та річна стабільність
Аналіз річного розбиття результатів свідчить про високу стабільність алгоритму протягом усього семирічного відрізка. Жоден із проаналізованих календарних років не завершився з від'ємним результатом. У 2019 році за 2 угоди отримано +23.89% (Win Rate 100%). У 2020 році зафіксовано найвищу продуктивність: 13 угод, 100% виграшів і сумарно +107.78%. У 2021 році проведено 10 угод (Win Rate 90%, +32.88%). У 2022 році стратегія зробила 13 угод (Win Rate 84.62%, +47.08%). У 2023 році спостерігалося тимчасове зниження частоти до 5 угод (Win Rate 80%, +17.74%). 2024 рік показав 6 угод без жодної поразки (Win Rate 100%, +44.77%). У 2025 році зафіксовано 13 угод (Win Rate 84.62%, +51.20%), а в 2026 році — 8 угод (Win Rate 75%, +21.73%). Рівномірність розподілу прибутку по роках підтверджує, що торгова логіка адаптована до різних фаз фондового ринку.
Останній період з 1 червня 2024 року порівняно з повною історією
Окремий аналіз вибірки останнього періоду (угоди із закриттям від 1 червня 2024 року і пізніше) демонструє суттєву активізацію торговельної логіки. За цей час було здійснено 26 завершених угод із загальною сумою результатів +106.84%. Враховуючи, що загалом за 7 років відбулося 70 угод, понад 37% усіх операцій припадає саме на цей останній часовий проміжок. Це вказує на те, що динаміка волатильності акцій DPZ у цей період створювала сприятливі умови для спрацьовування сигналів алгоритму. Прибутковість останнього періоду повністю узгоджується із загальноісторичними трендами та свідчить про збереження актуальності торговельної моделі для сучасних ринкових умов.
Сильні сторони та обмеження
До головних сильних сторін стратегії належать: високий коефіцієнт виграшів (88.57%), низьке максимальне просідання (8.83%), вражаючий Profit Factor (8.75), відсутність збиткових років та низька концентрація прибутку в кількох топ-угодах (18.87%). Серед обмежень варто виділити відносно невелику загальну вибірку (70 угод за 7 років), що зумовлено низькою частотою входів (близько 10 угод на рік). Тривалий час утримання позиції (в середньому 10.8 діб) піддає капітал ризику overnight-гепів та вихідних днів, що притаманно фондовому ринку акцій. Окрім цього, для роботи з подібним алгоритмом оператор торговельного робота повинен володіти психологічною дисципліною, щоб витримувати паузи тривалістю під один місяць між торговельними сигналами.
Аналітичний висновок DevioLab
За підсумками поглибленого аналізу алгоритмічна стратегія для акцій DPZ демонструє рідкісне поєднання високої точності входів та суворого контролю ризиків, заслужено отримуючи оцінку DevioLab Score 90.18 та 1-ше місце у рейтингу для даного інструмента. Фундаментальні характеристики — коефіцієнт прибутковості 8.75, стримане просідання 8.83% та стійкість протягом усіх років — роблять цю модель ефективною конфігурацією для алгоритмічних торговельних роботів і торговельних агентів, орієнтованих на позиційне утримання інструментів з низькою частотою угод.
Межі даних та методологія
Усі наведені у цій статті статистичні дані, відсотки та показники базуються на історичному симуляційному бектесті закритих угод для акцій DPZ за період з вересня 2019 по вересень 2026 року. Результати є результатом аналізу математичної моделі й не включають оцінку прослизання ціни (slippage), брокерських комісій, податкових списань або специфічних умов виконання ордерів у реальному часі. Цей матеріал підготовлено виключно з дослідницькою та інформаційною метою і він не є індивідуальною інвестиційною чи фінансовою порадою. Минулі показники історичного моделювання не гарантують аналогічних результатів у майбутній торгівлі.