iFX EXPO Dubai 2026 — начнётся через 00 дней
Начнётся через 00 дней Посмотреть участников

Ключевые метрики в бэктестинге: объяснение

Разберитесь в базовых метриках (доходность, просадки, винрейт, expectancy) и в том, что они говорят о стратегии.

Ключевые метрики в бэктестинге: объяснение

Цифры — это сердце бэктестинга. Стратегия хороша настолько, насколько хороша ее статистика. Анализируя ключевые показатели эффективности, трейдеры могут видеть не только то, сколько прибыли приносит система, но и насколько она рискованна.

Чистая прибыль (Net Profit)

Самый простой показатель: общая прибыль за вычетом общих убытков. Хотя он показывает общую прибыльность, он мало говорит о риске. Две стратегии с одинаковой прибылью могут иметь совершенно разные просадки.

Пример:

  • Стратегия А: +20% чистой прибыли, максимальная просадка 5%
  • Стратегия В: +20% чистой прибыли, максимальная просадка 40%

Очевидно, что Стратегия А безопаснее даже при той же доходности.

Процент выигрышных сделок (Win Rate)

Процент прибыльных сделок. Высокий процент выигрышей кажется комфортным, но не гарантирует успеха. Система с 80% выигрышей, но с небольшой прибылью, может терять деньги, если убытки слишком велики.

Ключевой момент: Процент выигрышных сделок имеет значение только в сочетании с соотношением риск-вознаграждение.

Фактор прибыли (Profit Factor)

Фактор прибыли = Валовая прибыль ÷ Валовой убыток.

  • Значение > 1 означает прибыльную стратегию.
  • Значение < 1 означает убыточную стратегию.
  • Значение > 1,5 считается хорошим.
  • Значение > 2 является сильным.

Этот показатель показывает, превышает ли прибыль постоянно убытки.

Максимальная просадка (Maximum Drawdown)

Наибольшее снижение от пикового баланса до минимума. Это показывает, насколько счет может упасть, прежде чем восстановится. Трейдеры должны убедиться, что их толерантность к просадкаму соответствует их аппетиту к риску.

Пример: Если счет на $10 000 падает до $7 000, прежде чем вернуться к прибыли, просадка составляет 30%.

Коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio)

Измеряет доходность по отношению к риску. Более высокий коэффициент Шарпа означает, что стратегия генерирует больше прибыли на единицу риска.

  • Sharpe < 1: слабый
  • Sharpe 1–2: приличный
  • Sharpe > 2: сильный

Институты часто требуют Sharpe > 1,5 для систематических стратегий.

Математическое ожидание (Expectancy)

Средняя прибыль или убыток на сделку. Рассчитывается как:

Математическое ожидание = (Win% × Средняя прибыль) – (Loss% × Средний убыток)

Если математическое ожидание > 0, система статистически прибыльна.

Средняя продолжительность сделки (Average Trade Duration)

Показывает, сколько длится сделка. Полезно для определения того, подходит ли стратегия вашему стилю — скальпинг, свинг или долгосрочная торговля.

Кривая доходности (Equity Curve)

Визуальное представление роста баланса. Предпочтительна плавная, восходящая кривая доходности. Большие колебания показывают нестабильность.

Почему метрики важны вместе

Одной метрики никогда не бывает достаточно. Например:

  • Система с процентом выигрышных сделок 90%, но с огромными просадками может потерпеть крах.
  • Система с низким процентом выигрышных сделок, но отличным фактором прибыли все еще может быть надежной.

Лучшая практика — оценивать не менее 4–5 метрик вместе.

Заключение

Метрики бэктестинга превращают цифры в инсайты. Отслеживая чистую прибыль, процент выигрышных сделок, просадки, фактор прибыли и коэффициент Шарпа, трейдеры могут отсеивать слабые стратегии и сосредоточиться только на тех, которые обладают реальным потенциалом.

Следующий урок

Бэктестинг vs форвард-тест: в чём разница?
Что такое бэктестинг в трейдинге? Полный гид для новичков
Узнайте, что такое бэктестинг, зачем он нужен и как новичкам проверять идеи стратегий на исторических рыночных данных.
Как работает бэктестинг: пошагово
Практический разбор процесса бэктестинга: от формулировки правил и поиска данных до запуска тестов и интерпретации результатов.
Ключевые метрики в бэктестинге: объяснение
Разберитесь в базовых метриках (доходность, просадки, винрейт, expectancy) и в том, что они говорят о стратегии.
Бэктестинг vs форвард-тест: в чём разница?
Сравнение бэктестинга и форвард-теста: когда использовать каждый подход и как вместе они снижают риск ложной уверенности.
Как собирать качественные исторические данные для бэктестинга
Где искать, как очищать и проверять исторические данные, чтобы тесты не искажались из-за пропусков, ошибок или survivorship bias.
Понимание ключевых метрик бэктестинга (Sharpe, просадка, Profit Factor)
Погружение в коэффициент Шарпа, максимальную просадку и profit factor: как они считаются и как применять их корректно.
Как построить надёжный процесс бэктестинга (пошаговое руководство)
Создайте повторяемый workflow с реалистичными допущениями, учётом комиссий, этапами валидации и защитой от переобучения.
Ограничения бэктестинга и как использовать его правильно
Типичные ограничения бэктестов (смена режимов, ограничения исполнения, смещения) и как формировать реалистичные ожидания.
Типичные ошибки в бэктестинге и как их избежать
Избегайте классических ловушек: lookahead bias, data snooping, нереалистичные исполнения, игнорирование комиссий и проскальзывания.
Почему форвард-тест важен после бэктестинга
Почему paper trading и реальный форвард-тест необходимы, чтобы подтвердить результаты в условиях реального времени.