EG · Everest Group, Ltd.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАлгоритмічна стратегія для EG: аналіз низькочастотної 15-хвилинної моделі з коефіцієнтом виграшу 85.71% та обмеженим просіданням
Детальний аналіз квантивативної торговельної стратегії EG 0 +3096.72% 1TRAD-RLI4 для акцій EG, розробленої для застосування в торгових роботах та автоматизованих агентах. Модель демонструє накопичену історичну результативність +3096.72% за 7 років тестування (2019–2026 рр.) при зафіксованому максимальному просіданні лише 6.33%. Попри використання 15-хвилинного часового інтервалу, алгоритм здійснює позиціонування у середньостроковому форматі із середнім часом утримання угоди понад 392 години та середньою частотою закриття близько 11 угод на рік. Отримані статистичні дані свідчать про високу системну стабільність: частка прибуткових угод становить 85.71%, фактор профіту сягає 3.75, а розподіл прибутку є збалансованим без надмірної залежності від окремих поодиноких сплесків.
Аналіз станом на 24.10.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Торговельна модель EG 0 +3096.72% 1TRAD-RLI4 розроблена як алгоритмічний базис для виконання автоматизованими торговельними ботами та агентами на фондовому ринку для акцій EG. Розрахунковим такт-інтервалом слугує 15-хвилинний таймфрейм, проте за своєю механікою дана стратегія суттєво відрізняється від класичних високочастотних інтрадей-систем. У межах досліджуваного 7-річного історичного вибірки з вересня 2019 року по вересень 2026 року модель завершила загалом 77 угод. Накопичена сукупна результативність за цей період склала +3096.72%, що відповідає річному еквіваленту 248.60% у модельному обчисленні. Алгоритм отримав найвищий рейтинг DevioLab rank 1 для даного тікера зі загальним балом 87.59 зі 100, що відображає чудове поєднання високої частки виграшних позицій, помірного ризику та регулярності виходів. Модель зарекомендувала себе як виважений алгоритмічний інструмент, орієнтований на захоплення системних імпульсів із мінімальною сукупною частотою угод.
Торговий ритм і тривалість утримання позицій
Аналіз часових метрик стратегії виявляє виражений вибірковий характер входу в ринок. Хоча аналітичні сигнали обробляються на 15-хвилинному графіку, середня тривалість утримання позиції становить 392.37 години (приблизно 16.3 доби), а медіанна тривалість дорівнює 262 годинам (близько 10.9 доби). Це свідчить про те, що дрібніший часовий інтервал використовується торговим роботом перш за все для точного визначення точок виходу та входу, тоді як сама позиція утримується впродовж кількох днів або тижнів. Загальний торговий ритм є досить стриманим: середня частота угод становить 11.01 на рік, що відповідає близько 1.45 закритих позицій на активний місяць. Середній часовий інтервал між закриттям послідовних угод становить 31.67 днів (медіана — 27.01 днів). Така низька частота угод свідчить про відсутність надмірного перебування у ринку та жорстку фільтрацію сигналів, завдяки чому торговий агент залишається поза ринком у періоди неочевидної кон'юнктури.
Якість історичних результатів
Якісний профіль результативності алгоритму визначається вражаючим співвідношенням успішних угод та глибиною позитивного очікування. З 77 завершених позицій 66 виявилися прибутковими і лише 11 — збитковими, що забезпечує коефіцієнт виграшу на рівні 85.71%. Середній результат на одну угоду становить +4.86%, а медіанна прибутковість дорівнює +4.24%, що підтверджує симетричність та однорідність більшості виграшних угод. Найкраща позиція за всю історію принесла +25.49%, тоді як найбільший збиток був обмежений рівнем -4.94%. Важливим показником надійності є структура прибутку: три найприбутковіші угоди разом формують лише 13.90% від загального валового прибутку. Це доводить, що загальний фінансовий результат +3096.72% не є наслідком кількох випадкових аномальних виграшів, а сформований систематичним накопиченням помірних позитивних угод. Фактор профіту (profit factor) на рівні 3.75 додатково підтверджує, що сумарний виграш у 3.75 раза перевищує всі історичні збитки.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Головною особливістю профілю ризику цієї стратегії є надзвичайно низьке максимальне історичне просідання, яке склало лише 6.33%. Для системи із загальною прибутковістю понад 3000% такий рівень контролю просідання є винятковим показником. Стійкість алгоритму підтверджується також структурою збиткових серій: найдовша послідовність збиткових угод за всі 7 років становить лише 2 позиції поспіль. Натомість найдовша серія прибуткових угод досягла 19 позицій поспіль. Найгірший поодинокий результат (-4.94%) за своєю величиною є практично симетричним до середньої прибутковості позитивної угоди (+4.86%). Таке співвідношення показує, що збитки не залишаються неконтрольованими та не чинять деструктивного впливу на накопичений капітал. У поєднанні з загальним коефіцієнтом виграшу 85.71% це створює психологічно комфортний та статистично надійний режим функціонування для автоматизованих торговельних систем.
Динаміка в часі та річна стабільність
Розподіл результатів по календарних роках демонструє високу системну стабільність алгоритму протягом усього періоду спостереження. У жодному з проаналізованих років сумарна прибутковість не була від'ємною. У 2020 році стратегія закрила 10 угод (90% виграшів) із сумарним результатом +60.16%. У 2021 році було виконано 12 угод (91.67% виграшів) та зафіксовано +50.87%. 2022 рік приніс +68.05% за 10 угод (90% виграшів). У 2023 та 2024 роках спостерігалося тимчасове зростання кількості збиткових позицій (по 4 збитки щороку), що знизило частку виграшів до 71.43% та 66.67% відповідно, але річний результат залишився позитивним (+55.23% та +34.55%). У 2025 та 2026 роках алгоритм продемонстрував 100% коефіцієнт виграшу (9 з 9 угод у 2025 році з сумою +51.04% та 10 з 10 угод у 2026 році з сумою +54.37%). Така стабільність свідчить про те, що алгоритмічні правила зберегли ефективність у різних фазах ринку.
Нещодавній період з 1 червня 2024 року в порівнянні з повною історією
Окремий аналіз вибірки угод, закритих починаючи з 1 червня 2024 року, дозволяє оцінити актуальну ефективність стратегії. За цей період було завершено 28 угод із сумарним результатом +131.73%. Це становить понад 36% від загальної кількості угод за всю 7-річну історію. Така висока щільність закриття угод у свіжому часовому вікні свідчить про те, що торговий робот активізувався та продовжує генерувати якісні сигнали у сучасному ринковому середовищі. Порівняння нещодавніх результатів із довгостроковою статистикою підтверджує, що модель не втратила своєї ефективності, а середній прибуток на угоду в останній період залишається повністю зіставним з історичними нормативами. Це спровокувало додаткове підтвердження стійкості математичної концепції, що лежить в основі даної алгоритмічної системи.
Сильні сторони та обмеження
Серед ключових сильних сторін стратегії EG 0 +3096.72% 1TRAD-RLI4 слід виділити надзвичайно високу частку прибуткових угод (85.71%), низький рівень максимального просідання (6.33%) та відсутність збиткових років у 7-річній історії. Низька частка трьох найкращих угод (13.90%) підтверджує рівномірність доходів. Основне обмеження моделі полягає у відносно малій загальній кількості угод (77 за 7 років, або ~11 угод на рік). Вибірка з 77 подій створює ширші статистичні довірчі інтервали порівняно з високочастотними системами. Крім того, тривалий середій час утримання позиції (392.37 години) вимагає від автоматизованого агента готовності переносити позиції через нічні сесії та вихідні дні, що підвищує чутливість до можливих позабіржових гепів та фаз підвищеної волатильності.
Аналітичний висновок DevioLab
Алгоритмічна стратегія EG 0 +3096.72% 1TRAD-RLI4 є зразком високоефективної низькочастотної моделі для інструмента EG. Отримана оцінка DevioLab score 87.59 та перше місце у рейтингу для даного тікера цілком виправдані її статистичним профілем. Поєднання високого коефіцієнта виграшу (85.71%), фактора профіту 3.75 та суворо обмеженого просідання (6.33%) робить цю модель привабливим алгоритмічним ядром для використання в торгових роботах та автотрейдингових агентах. Сильні нещодавні показники з червня 2024 року (+131.73% за 28 угод) додатково підтверджують її актуальність. Проте потенційним операторам варто враховувати малу частоту виходів та середньостроковий характер утримання позицій, що вимагає відповідного управління ліквідністю та ризиками.
Межі даних та методологія
Усі наведені у статті показники та розрахунки базуються виключно на наданій статистичній вибірці симуляції закритих угод для акцій EG за період з 16 вересня 2019 року по 14 вересня 2026 року. Результати відображають гіпотетичне історичне виконання алгоритму на 15-хвилинному інтервалі без урахування реальних комісій брокера, прослизання (slippage), затримки виконання (latency) або можливих змін ліквідності. Початок історії (16.09.2019) визначає лише стартову точку даного датасету і не є датою заснування чи лістингу активу. Отримані дані слугують дослідницьким матеріалом для оцінки алгоритмічної логіки і не становлять індивідуальної інвестиційної чи фінансової поради. Минулі результати бектестування не гарантують аналогічної прибутковості у майбутньому реальному торгівлі.