Quali Sono i Limiti dell’Average Win Loss?

Risposta diretta

L’Average Win Loss è utile come una semplice fotografia: confronta la media dei guadagni degli scambi vincenti con la media delle perdite degli scambi perdenti. I suoi limiti derivano da ciò che la metrica ignora — la distribuzione dei risultati, l’impatto dei costi sui risultati effettivi e la sensibilità delle medie ai cambiamenti delle condizioni. Nella pratica, spesso diventa meno informativo quando cambia la tipologia di scambi, i regimi di volatilità o la qualità dell’esecuzione.

Meccanismo e definizione

L’Average Win Loss si riferisce solitamente a una o due statistiche correlate calcolate sulla base della cronologia degli scambi:

• Dimensione media del guadagno: l’importo medio di profitto su tutti gli scambi considerati vincenti.
• Dimensione media della perdita: l’importo medio di perdita su tutti gli scambi considerati perdenti.
• Confronto tra guadagni e perdite: molte persone discutono del rapporto tra guadagni medi e perdite medie (o della loro differenza), utilizzandolo come indicatore sintetico della dimensione relativa di guadagni e perdite.

Punto chiave: questa metrica considera ogni scambio vincente solo in base al suo importo e ogni scambio perdente solo in base alla sua perdita. Non riassume con quale frequenza si verificano guadagni e perdite, come farebbe una metrica come il tasso di successo, né descrive quanto variabili siano i risultati degli scambi.

Quando si calcolano queste medie, è necessario assumere una definizione coerente di cosa costituisce un guadagno o una perdita (ad esempio, se gli scambi in pareggio sono esclusi) e un metodo coerente per misurare profitti e perdite (lordi rispetto ai netti dei costi). Se queste assunzioni cambiano, anche la metrica cambia.

Evidenze ed esempio pratico (con assunzioni esplicite)

Si supponga che i seguenti risultati di scambio siano misurati nella stessa valuta e includano già commissioni e spese.

• Caso A: 10 guadagni con profitti: +1% ciascuno, e 10 perdite con perdite: -0,9% ciascuna. Guadagno medio ≈ +1,0%, perdita media ≈ -0,9%.
• Caso B: 10 guadagni con profitti: 9 guadagni a +0,2% e 1 guadagno a +1,8%, e 10 perdite con perdite: -0,9% ciascuna.

In entrambi i casi, il guadagno medio potrebbe apparire simile a seconda dei numeri esatti, ma l’esperienza sottostante è diversa: il Caso B include un guadagno eccezionale e molti piccoli guadagni. L’Average Win Loss non riesce a mostrare che esiste un “rischio di coda” sul lato positivo, né riesce a mostrare la distribuzione completa dei risultati.

Questo è importante perché le prestazioni future sono influenzate dalla frequenza con cui i risultati rientrano in valori estremi. Due strategie (o due fornitori, o due periodi) possono avere medie simili ma profili di rischio molto diversi.

Limiti e rischi

1. La distribuzione viene ignorata L’Average Win Loss comprime molti risultati in una media. Non rivela se i risultati sono concentrati in un intervallo ristretto o se sono determinati da pochi scambi eccezionalmente grandi. Questo può nascondere la volatilità delle prestazioni e far apparire la metrica stabile anche quando non lo è.

2. Sensibilità alla composizione del campione Poiché utilizza solo gli scambi vincenti per calcolare il “guadagno medio” e solo quelli perdenti per calcolare la “perdita media”, l’aggiunta o la rimozione di un piccolo numero di scambi può spostare sensibilmente le medie. Questo è particolarmente vero quando il numero di scambi è ridotto.

3. Gli effetti dei costi e dell’esecuzione possono essere incoerenti Se alcuni periodi includono spread, commissioni o condizioni di slippage diversi, l’Average Win Loss misurato in termini “netti” diventa difficile da confrontare nel tempo. Anche senza modificare l’idea sottostante, i costi possono alterare le dimensioni effettive di guadagni e perdite.

4. Le relazioni storiche non garantiscono risultati futuri Le medie passate non garantiscono risultati futuri. Le condizioni di mercato possono cambiare, e la relazione tra le dimensioni degli scambi e i risultati successivi può indebolirsi. La metrica può comunque descrivere ciò che è accaduto, ma potrebbe non prevedere ciò che accadrà in futuro.

5. Giurisdizione e scelte di misurazione possono alterare il significato dei risultati Diversi metodi di reporting, convenzioni contabili o modi di raggruppare gli scambi possono cambiare quali scambi vengono conteggiati e come viene calcolato il profitto. Questo influisce sulla comparabilità e rende più difficile verificare autonomamente le conclusioni.

Verifica e prossime domande

Per verificare autonomamente cosa l’Average Win Loss può rivelare, concentrati sulla coerenza e sulla falsificabilità piuttosto che sull’ottimismo:

• Ricalcola la metrica utilizzando la tua definizione scelta di guadagno/perdita (ad esempio, includendo o escludendo gli scambi in pareggio) e verifica se le conclusioni cambiano in modo significativo.
• Separa i risultati per periodi temporali o regimi di mercato (ad esempio, alta rispetto a bassa volatilità) per vedere se le medie rimangono simili.