Cos’è Average Win Loss, in una definizione chiara
Average Win Loss è un semplice riepilogo della performance che confronta la dimensione media delle operazioni vincenti con la dimensione media delle operazioni perdenti. Nella pratica, separi prima le operazioni in vincitrici e perdenti, calcoli un guadagno medio e una perdita media, e poi li confronti.
Un modo comune per esprimerlo è come un rapporto:
- Average Win Loss (rapporto) = (guadagno medio) / (perdita media)
Importante: “perdita media” viene di solito intesa come una magnitudine positiva (anche se una perdita è negativa nel P&L grezzo). Questo evita confusione sui segni.
Come funziona l’esempio svolto (con ogni assunzione)
Di seguito c’è uno scenario completamente specificato con assunzioni fisse. Non vengono usati dati reali di mercato.
Assunzioni per l’esempio:
- Hai 5 operazioni chiuse.
- “Esito” significa profitto netto o perdita netta per operazione nella valuta del conto.
- Il guadagno medio usa solo le operazioni vincenti; la perdita media usa solo le operazioni perdenti.
- La perdita media è riportata come magnitudine positiva (il valore assoluto degli esiti negativi).
- Costi, spread e commissioni sono già inclusi dentro l’esito netto di ogni operazione. (Se i tuoi dati non li includono, il tuo calcolo cambia.)
Supponiamo che i 5 esiti netti delle operazioni siano:
- Vincite: +30, +10, +20
- Perdite: -15, -5
Passo 1: Conta vincitori e perdenti
- Numero di vincite = 3
- Numero di perdite = 2
Passo 2: Calcola il guadagno medio
- Guadagno medio = (30 + 10 + 20) / 3 = 60 / 3 = 20
Passo 3: Calcola la magnitudine della perdita media
- Magnitudine della perdita media = (|−15| + |−5|) / 2 = (15 + 5) / 2 = 20 / 2 = 10
Passo 4: Calcola il rapporto
- Rapporto Average Win Loss = 20 / 10 = 2
Interpretazione del rapporto calcolato (solo come affermazione descrittiva):
- In questo scenario, le vincite medie sono il doppio delle magnitudini delle perdite medie, dato l’elenco degli esiti e le regole dichiarate.
Cosa significa “esempio svolto” qui?
- Significa che il calcolo è riproducibile: un’altra persona può prendere gli stessi cinque esiti e confermare le stesse medie e lo stesso rapporto.
Limiti e rischi (modalità di guasto rilevanti)
Average Win Loss è utile per descrivere le dimensioni degli esiti delle operazioni, ma può non riflettere il rischio o i risultati futuri.
- Campioni piccoli possono fuorviare
- Con poche operazioni, una singola vincita o perdita insolita può cambiare in modo marcato le medie e il rapporto.
- La “forma” non uniforme degli esiti è nascosta
- Il rapporto non mostra i dettagli della distribuzione (ad esempio, se la maggior parte delle perdite è piccola ma una perdita rara è molto grande).
- Costi e definizioni possono cambiare il risultato
- Se escludi commissioni/spread o usi il P&L lordo invece del P&L netto, il guadagno medio e la perdita media possono spostarsi in modo significativo.
- Non misura direttamente sopravvivenza o drawdown
- Due strategie possono avere lo stesso rapporto guadagno/perdita medio ma sequenze molto diverse, causando drawdown molto differenti.
- Sopravvivenza e bias di selezione
- Se analizzi solo le operazioni che erano “abbastanza buone” da essere registrate, oppure escludi periodi specifici, il rapporto calcolato potrebbe non rappresentare l’esperienza completa.
Verifica e prossima domanda per controllare
Per verificare Average Win Loss in modo indipendente, ti serve una lista chiara delle operazioni e regole coerenti:
- Registra l’esito netto di ogni operazione chiusa.
- Etichettala come vincente o perdente usando la stessa convenzione di segno.
- Calcola il guadagno medio sulle sole vincitrici.
- Calcola la magnitudine della perdita media sulle sole perdenti.
- Confronta usando la rappresentazione che hai scelto (rapporto o differenza).
Prossima domanda: I tuoi esiti includono tutti i costi rilevanti e gli effetti dell’esecuzione, e stai usando risultati netti con una definizione coerente di “vincita” e “perdita”? Se la risposta non è chiara, il calcolo può essere riproducibile ma non confrontabile tra diversi set di dati.
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