프로핏 팩터: 한 번의 큰 이익이 결과를 떠받치는지 확인한다

거래와 비용 정의를 고정한다

완료된 거래당 순 USDT처럼 같은 단위를 사용한다. 부호를 정하기 전에 진입·청산 비용, 펀딩, 배분 비용을 포함한다. 작은 총이익이 순손실로 바뀔 수 있다. 총이익과 순손실을 섞거나 금액 손익과 R 배수를 섞지 않는다.

부분 청산에는 묶음 기준이 필요하다. 한 포지션의 세 이익 체결이 세 독립 결정은 아니다. 열린 포지션도 따로 처리한다. 미해결 손실을 제외하고 닫힌 이익만 넣으면 편향된다. 손실 합이 0이면 무한한 품질이 아니라 비율이 정의되지 않음을 밝힌다.

이력을 바꾸지 않고 집중도를 설명한다

최대 이익의 양의 손익 합계 및 전체 순손익 기여도를 표시한다. 이후 그 관측을 제외하거나 줄인 별도 민감도 시나리오를 계산한다. 전체 관측 표본이 주 결과로 남는다. 민감도는 극단값 의존도를 묻는 것이지 그 거래를 부적절하다고 선언하는 것이 아니다.

큰 이익은 추세 추종의 실제 특성일 수 있다. 삭제가 자동으로 더 나은 예측은 아니다. 규칙, 체결, 유동성, 기간이 그런 결과를 합리적으로 뒷받침하는지 살피고 의존성과 선택을 고려해 불확실성을 평가한다.

계산 예: 프로핏 팩터 2가 한 거래에 집중된다

가상 완료 순손익은 +160, +10, +10, −30, −30, −30 USDT다. 양의 합 180, 손실 절댓값 합 90이다. 프로핏 팩터 2, 승률 50%, 순합 +90이다.

최대 이익은 160 / 180 = 88.889%를 기여한다. 민감도에서만 제외하면 이익 20, 손실 90, 계수 0.2222, 순손익 −70이다. 원래 결과는 +90으로 남는다. 작은 구성 표본은 집중도를 보여 주며 보편적인 합격 기준을 제시하지 않는다.

특정 비율이 우위를 인증하지 않는다

높은 값은 작은 표본, 유리한 조건, 누락 비용 또는 실제지만 불확실한 수익 분포를 반영할 수 있다. 낮은 값은 다른 회전율과 낙폭을 가진 작은 기회들의 결과일 수 있다. 임의의 문턱만 넘으면 실전 자본에 적합하다고 하지 말고 이런 특성을 비교한다.