Resposta direta
Average Win Loss normalmente é calculado separando os resultados dos seus trades em vencedores e perdedores, calculando o tamanho médio do ganho (average win) e o tamanho médio da perda (average loss), e então combinando essas médias em um ratio ou em uma diferença. Uma forma comum é:
Average Win Loss ratio = (Average Win) / (Valor Absoluto do Average Loss)
O ponto-chave é que o cálculo depende de como você define “resultado do trade”, qual unidade você usa (pips, moeda ou %), quais trades são incluídos (vencedores/perdedores, e se trades de break-even contam), e como você trata os custos.
Mecanismo e definição
Para calcular Average Win Loss, você precisa de um conjunto de dados com resultados de trades concluídos. Cada trade deve ter um resultado mensurável.
1) Defina o resultado por trade
Escolha uma definição de resultado e use-a de forma consistente:
- Resultado baseado em preço: por exemplo, movimento líquido em pips entre a entrada e a saída.
- Resultado baseado em dinheiro: por exemplo, lucro ou prejuízo na moeda da conta.
- Resultado baseado em porcentagem: por exemplo, retorno relativo ao tamanho da conta ou ao valor da posição (apenas se você conseguir calculá-lo de forma consistente).
Se você tiver custos de transação (spread, comissões, swap/financiamento), você deve decidir se o resultado é:
- Bruto (antes dos custos) ou
- Líquido (após os custos)
Essa escolha altera diretamente o Average Win Loss.
2) Rotule cada trade como win, loss ou break-even
Para cada resultado do trade R:
- Se R > 0, é um win.
- Se R < 0, é um loss.
- Se R = 0, é break-even (igualdade exata é rara na prática, mas você pode definir uma tolerância, como “resultados muito pequenos contam como break-even”).
3) Calcule as médias
Seja:
- Wins o conjunto de trades com resultados positivos.
- Losses o conjunto de trades com resultados negativos.
Então:
- Average Win = (soma dos resultados dos wins) / (número de wins)
- Average Loss = (soma dos resultados dos losses) / (número de losses)
Note que Average Loss ficará negativo se você mantiver o sinal. Muitos ratios “win/loss” usam o valor absoluto para que o ratio seja positivo.
4) Combine em uma única métrica
Combinações comuns incluem:
- Forma de ratio:
- Average Win Loss ratio = Average Win / |Average Loss|
- Forma de diferença (menos comum em forma abreviada):
- Average Win Loss difference = Average Win − Average Loss
Se Average Loss for negativo, a diferença vira “Average Win mais a magnitude da perda”. Decida qual você quer e mantenha isso.
Evidência ou exemplo (cálculo demonstrado)
Suponha que você tenha 8 trades concluídos com resultados líquidos em pips (após custos, usando um método consistente). Suponha que os resultados sejam:
Wins: 10, 8, 6, 12 (4 trades vencedores)
Losses: −5, −3, −7, −2 (4 trades perdedores)
- Average Win:
- Soma dos wins = 10 + 8 + 6 + 12 = 36
- Average Win = 36 / 4 = 9
- Average Loss:
- Soma das perdas = (−5) + (−3) + (−7) + (−2) = −17
- Average Loss = −17 / 4 = −4.25
- Average Win Loss ratio:
- |Average Loss| = 4.25
- Ratio = 9 / 4.25 ≈ 2.12
Interpretar esse número exige contexto: neste exemplo, o tamanho médio do win é cerca de 2.12 vezes o tamanho médio do loss (pela magnitude). Isso não é o mesmo que lucratividade, porque o ratio win/loss ignora a taxa de acerto e não assume nada sobre a frequência com que os wins ocorrem.
Se você, em vez disso, excluísse resultados muito pequenos ou tratasse trades de break-even como wins ou losses, as médias mudariam. Se você calculasse resultados brutos (antes dos custos) em vez de resultados líquidos, os valores também mudariam.
Limitações e riscos (o que pode falhar no cálculo)
Average Win Loss é mecanicamente simples, mas vários problemas materiais podem tornar a métrica enganosa.
1) Outliers e amostras pequenas
Alguns wins ou losses incomumente grandes podem deslocar as médias de forma substancial, especialmente se o conjunto de dados for pequeno. Essa é uma limitação de usar médias (means) em vez de estatísticas mais robustas.
2) Definições misturadas (problemas de unidade e sinal)
Se um conjunto de dados usa pips e outro usa moeda, ou se você acidentalmente trata losses como magnitudes positivas e também usa valores absolutos, o ratio pode ser distorcido. Sempre documente:
- unidade do resultado
- líquido vs bruto
- se Average Loss é com sinal ou absoluto
3) Efeitos de custos e execução
Mesmo com uma unidade consistente, custos e qualidade de execução podem alterar os resultados líquidos. Dois traders podem calcular o mesmo “movimento de preço”, mas obter “lucro líquido” diferente devido a comissões, spreads na entrada/saída e ao timing da execução.
4) Regras de inclusão para trades de break-even
Um trade de break-even pode ser excluído, incluído nos “non-wins” ou incluído via uma regra de tolerância. Regras de inclusão diferentes mudam as contagens no denominador para average win e average loss.
5) Average Win Loss não mede expectancy por si só
O tamanho médio do win/loss não incorpora quantos wins vs losses você tem. Uma estratégia com um average win alto em comparação com o average loss ainda pode ter desempenho ruim se os wins forem raros, enquanto o oposto também pode acontecer.
Verificação e próxima pergunta
Você pode verificar independentemente seu cálculo de Average Win Loss conferindo quatro itens na sua planilha ou código:
- A definição do resultado por trade (pips, moeda ou %; bruto ou líquido).
- A regra de rotulagem win/loss (incluindo como break-even é tratado).
- Os valores calculados de Average Win e Average Loss a partir das somas e contagens.
- A fórmula final do ratio (e se você usou |Average Loss|).
Em seguida, você pode querer comparar Average Win Loss com conceitos relacionados de desempenho (por exemplo, como ele difere de métricas que também incluem taxa de acerto). Você também pode revisar como mudar sua definição de resultado (líquido vs bruto) altera a métrica.