バックテスト用語
Profit factor
Profit factor は総利益を総損失で割ったものであり、たった一つの取引ルールも変更せずに水増しするのが最も簡単なバックテスト数値の一つです。
Profit factor は総利益を総損失で割ったものです。すべての勝ちトレードを合計し、すべての負けトレードを合計し、前者を後者で割ります。1.0を超えれば、少なくとも理論上は、その戦略は損失よりも多くの利益を出したことになります。これは計算が簡単で、セールスページに載せやすい一つの数値です。
その単純さが問題です。戦略は、全く改善することなくProfit factor を高くすることができます。それは、損失トレードを決済するのを拒否するだけです。それらを未決済のまま、含み損の状態で、帳簿外に放置し、最終的に回復するか、月末に強制決済されるまで待ちます。実現損失は減少し、総損失は減少し、Profit factor は上昇します。一方、トレーダーが実際に経験した ドローダウン は、この比率には全く現れません。
この数値は、どのように利益が得られたかについても何も語りません。1.0をはるかに超える戦略は、数十回の小さく一貫した勝ちトレードから、あるいは他のすべての負けトレードをカバーする単一の巨大なトレードから、その数値に到達した可能性があります。同じ比率でも、リスクは全く異なります。Profit factor は分散や順序の概念を持たず、それが機能している間にどれだけの資本がリスクに晒されていたかについても知りません。そのためには、少なくともリターンをそれを得るためにかかったボラティリティで割る Sharpe ratio に近いものが必要です。
私たちはProfit factor を 勝率 と同じように扱います。どちらの数値も都合の良い仮定に基づいたバックテストでは素晴らしく見え、実際のコストモデルの下では急速に劣化するため、販売者が好むものです。現実的なスプレッド、スリッページ、取引ごとの手数料を追加すると、比率を水増ししていたごくわずかな優位性が、1ベーシスポイントずつ失われ始めます。少数の巨大なトレードに基づいて構築されたProfit factor は特に脆弱です。サンプルから最高のトレードを取り除くと、その数値が崩壊するのを見ることになります。
これらすべてがProfit factor を無価値にするわけではありません。単に、一つの比率だけでは決定を下せないという意味です。私たちはテストするすべての戦略についてこれを記録しますが、単独で判断することはありません。何かが合格と呼ばれる前に、ドローダウンとコスト調整後のリターンの隣に置かれます。1を超える比率は、テストされたサンプルで戦略が利益を出したことを示します。それがどのようにして、あるいは再びそうなるかどうかは示しません。
この背景にある研究
- Aronson (2006). “Evidence-Based Technical Analysis: Applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals.” Wiley. — 真に水増しされた比率をデータマイニングの偶然から区別するための統計的テストを提供します。これらがなければ、単なるProfit factor の数値が陥る罠です。
- Sharpe (1994). “The Sharpe Ratio.” Journal of Portfolio Management 21(1). — リスク単位あたりのリターンを定義する参考文献であり、Profit factor の生の値が完全に欠落している側面です。
外部研究は、文脈とさらなる読書のためにリンクされています。FoxAlgoは独立しており、これらの著者や出版社とは提携していません。
これらは The No List の背景にある用語です — すべての戦略とインジケーターが名前を挙げられ、その評価と、それが成功したか失敗したかの正確な理由が示された完全な監査です。
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