Timothy Masters Factor de beneficio interno

A la hora de evaluar el éxito de una estrategia de negociación, un desarrollador de estrategias puede utilizar un gran número de métricas de estrategia. Una de ellas es el factor de beneficio. El factor de beneficio puede definirse como:

El factor de beneficio se define como el beneficio bruto dividido por la pérdida bruta (incluidas las comisiones) de todo el periodo de negociación. Esta métrica de rendimiento se refiere a la cantidad de beneficio por unidad de riesgo, con valores superiores a uno que indican un sistema rentable.2 Por ejemplo, el informe de rendimiento de la estrategia que se muestra en la Figura 1 indica que el sistema de negociación probado tiene un factor de beneficio de 1,98.

Se calcula dividiendo el beneficio bruto por la pérdida bruta:

$149.020 ÷ $75.215 = 1,98

^{Fuente: https://www.investopedia.com}

Se trata de una métrica sencilla, robusta y estandarizada. En el libro Statistical Sound Indicators For Financial Market Prediction, el autor Timothy Masters ha desarrollado un nuevo método para calcular el factor de beneficio. Permítanme citar directamente de su libro

Supongamos que se toma una posición y se mantiene durante cinco barras. Y se obtiene la siguiente secuencia de retornos de barras individuales : +1 +3 -2 -2 +1 . Luego tenemos una cadena de retornos Luego tenemos una cadena más de retornos de una posición tomada y mantenida posteriormente: +2,-,,+1. Recordemos que el factor de beneficio se define como la suma de los vientos dividida por la suma de las pérdidas. Con mi método tenemos (+1,+3,+1,+2,1)/(2+2,+3) = 8/7 = 1,14 Esto es inútilmente pequeño factor de beneficio , que no es en absoluto sorprendente ya que la ganancia neta +1. Pero si usted fuera el topool cada una de esas dos posiciones contiguas, habría dos operaciones con un factor de ganancia de 1/0 o infinito y gravemente inestable sobreestimación de la probabilidad real del sistema.

El factor de ganancia de Master s se calcula como la relación logarítmica entre el precio de apertura de la barra actual y el precio de apertura de la barra anterior.

Este fragmento puede calcularse gracias a la recién añadida capacidad de trabajar con datos históricos en la próxima versión 136.  Cuando calculamos las métricas de la estrategia, trabajamos con la clase orderlist que almacena los valores de las operaciones dadas. Hasta ahora no teníamos acceso a los datos de las series temporales antes/durante las operaciones, pero gracias al cargador de la clase History lo tenemos.

Encontrará más información sobre este método en nuestra entrada del blog aquí

Este método no funciona para datos protegidos ( futuros y acciones ) de Barchart. Es importante tener en cuenta que trabajar con fragmentos de datos es más lento porque la clase de carga HistoryClass no es tan rápida

Puede descargar el fragmento del banco de datos aquí.