Cos’è un esempio pratico di Average Win Loss?

Cos’è Average Win Loss, in una definizione chiara

Average Win Loss è un semplice indicatore di performance che confronta l’entità media delle operazioni vincenti con quella delle operazioni perdenti. Nella pratica, si separano innanzitutto le operazioni in vincenti e perdenti, si calcola un guadagno medio e una perdita media, quindi si confrontano i due valori.

Un modo comune di esprimerlo è un rapporto:

• Average Win Loss (rapporto) = (guadagno medio) / (perdita media)

Importante: la “perdita media” è solitamente considerata come valore assoluto positivo (anche se una perdita è negativa nel conto economico grezzo). Questo evita confusione nei segni.

Come funziona l’esempio pratico (con ogni ipotesi)

Di seguito è riportato uno scenario completamente specificato con ipotesi fisse. Non vengono utilizzati dati di mercato reali.

Ipotesi per l’esempio:

1. Si hanno 5 operazioni chiuse.
2. “Risultato” indica il profitto o la perdita netta per operazione nella valuta del conto.
3. Il guadagno medio considera solo le operazioni vincenti; la perdita media considera solo quelle perdenti.
4. La perdita media è riportata come valore assoluto positivo (il valore assoluto dei risultati negativi).
5. Costi, spread e commissioni sono già inclusi nel risultato netto di ciascuna operazione. (Se i vostri dati non li includono, il calcolo cambia.)

Supponiamo che i risultati netti delle 5 operazioni siano:

• Guadagni: +30, +10, +20
• Perdite: -15, -5

Passo 1: Contare operazioni vincenti e perdenti

• Numero di guadagni = 3
• Numero di perdite = 2

Passo 2: Calcolare il guadagno medio

• Guadagno medio = (30 + 10 + 20) / 3 = 60 / 3 = 20

Passo 3: Calcolare l’entità media della perdita

• Perdita media = (|−15| + |−5|) / 2 = (15 + 5) / 2 = 20 / 2 = 10

Passo 4: Calcolare il rapporto

• Rapporto Average Win Loss = 20 / 10 = 2

Interpretazione del rapporto calcolato (solo come affermazione descrittiva):

• In questo scenario, i guadagni medi sono il doppio dell’entità media delle perdite, dati gli esiti e le regole indicati.

Cosa significa “esempio pratico” qui?

• Significa che il calcolo è riproducibile: un’altra persona può prendere gli stessi cinque risultati e confermare le stesse medie e lo stesso rapporto.

Limitazioni e rischi (possibili fallimenti significativi)

Average Win Loss è utile per descrivere le entità dei risultati delle operazioni, ma può non riflettere adeguatamente il rischio o i risultati futuri.

1. Campioni ridotti possono fuorviare

• Con poche operazioni, un singolo guadagno o perdita anomalo può alterare fortemente le medie e il rapporto.

2. La distribuzione disomogenea dei risultati rimane nascosta

• Il rapporto non mostra i dettagli della distribuzione (ad esempio, se la maggior parte delle perdite è piccola ma una rara perdita è molto grande).

3. Costi e definizioni possono alterare il risultato

• Se si escludono commissioni/spread o si utilizza il risultato lordo invece del netto, il guadagno medio e la perdita media possono variare significativamente.

4. Non misura direttamente la sopravvivenza o il drawdown

• Due strategie possono avere lo stesso rapporto guadagno/perdita medio ma sequenze molto diverse, causando drawdown molto diversi.

5. Bias di sopravvivenza e di selezione

• Se si analizzano solo operazioni “abbastanza buone” da essere registrate, o si escludono certi periodi, il rapporto calcolato potrebbe non rappresentare l’esperienza complessiva.

Verifica e prossima domanda di controllo

Per verificare in modo indipendente Average Win Loss, servono un elenco chiaro di operazioni e regole coerenti:

• Registrare il risultato netto di ogni operazione chiusa.
• Etichettarla come vincente o perdente usando la stessa convenzione di segno.
• Calcolare il guadagno medio solo sulle operazioni vincenti.
• Calcolare l’entità media della perdita solo sulle operazioni perdenti.
• Confrontare utilizzando la rappresentazione scelta (rapporto o differenza).

Prossima domanda: I vostri risultati includono tutti i costi rilevanti e gli effetti di esecuzione, e state utilizzando risultati netti con una definizione coerente di “guadagno” e “perdita”? Se la risposta non è chiara, il calcolo potrebbe essere riproducibile ma non comparabile tra diversi insiemi di dati.