승률보다 정보량이 많은 이유
높은 승률은 극단적으로 비대칭한 손익비를 가릴 수 있습니다. 작은 이익을 여러 번 낸 뒤 한 번의 큰 손실이 나면 승률은 화려하지만 프로핏 팩터는 형편없습니다.
스코어링에서는 드로다운과 표본 수와 함께 사용합니다. 어떤 단일 지표도 단기 노이즈에 속기 쉽습니다.
용어집
프로핏 팩터는 총이익을 총손실로 나눈 값으로, 손익 구조의 질을 측정합니다.
요약
프로핏 팩터는 모든 이익 거래의 합을 모든 손실 거래 합의 절댓값으로 나눈 값입니다. 1보다 크면 전체적으로 이익이고, 값이 클수록 손실 한 단위당 얻는 이익이 큽니다.
높은 승률은 극단적으로 비대칭한 손익비를 가릴 수 있습니다. 작은 이익을 여러 번 낸 뒤 한 번의 큰 손실이 나면 승률은 화려하지만 프로핏 팩터는 형편없습니다.
스코어링에서는 드로다운과 표본 수와 함께 사용합니다. 어떤 단일 지표도 단기 노이즈에 속기 쉽습니다.
질문
보편적 기준은 없습니다. 표본 수, 보유 기간, 드로다운과 함께 봐야 합니다.
표본이 작거나 손실을 장기 보유하는 전략에서 왜곡되기 쉬워 최소 표본과 드로다운 제약이 필요합니다.