勝率とプロフィットファクターの関係－２

前回の記事では、
高勝率EAのプロフィットファクターについて、
その数値があてにならない場合がある例を説明しました。

今回は、低勝率/低PFのEAについて、
前回の記事と同じく200回のトレードで3,000pips獲得の条件例で説明します。

今回は勝率40%のバックテストEAを例にとります。
勝ちと負けの数で表すと80勝/120敗となります。
低勝率のEAは「SCH-Trend system」も含め利大損小ですので、、、

+150pips×80勝＝+12,000pips
-75pips×120敗＝-9,000pips
プロフィットファクター＝12,000pips/9,000pips＝1.33

、、、となります。お世辞にもPFは高いと言えませんよね(^^ゞ
そんなEAなんですが、実運用したら
ただでさえ低い勝率が更に5%下がっちゃいました（汗）！
相場は生き物です。そんな事は多々あります。

+150pips×70勝＝+10,500pips
-75pips×130敗＝-9,750pips
プロフィットファクター＝10.500pips/9,750pips＝1.08

前回記事のこのパターンのPF下がり幅を覚えておられますでしょうか？
勝率95%→勝率90%になったら、PFが2.11→1.00まで1以上下がりました。
しかし、今回の下がり幅は1.33-1.08=0.26で、その差は小さいです。

そして、その後に2回のトレードを積みます。
前回の高勝率EAは2連勝でしたが、今回は1勝/1敗です。

+150pips×71勝＝+10,650pips
-75pips×131敗＝-9,825pips
プロフィットファクター＝10.650pips/9,825pips＝1.08

こちらは前回記事と同様、やはり変化は微小です。

このように、
一度下がったPFは、その回復は困難を極めます。

EA開発時点で私がプロフィットファクターを重視しない点はココにあります。
どうせ運用した時点である程度の誤差が発生するのは必須だからです(>_<)
しかし、予め高いPFで設計していると、フォワード誤差が大きくなるのは自明の理です。

私はEAについて、
いかなる評価値についてもフォワードとバックテストの差を嫌います。
開発時点で想定できなかった不確定要素が誤差として表れるからです。

ランダムウォークが支配する相場において
極端に高いPFというのは原則的にあり得ないと考えますので、
私はフォワードでも想定しうるPFの範囲でEAの開発を行っております。

前回記事、そして今回と
プロフィットファクターと勝率の関係性について説明しました。

但し、このパターンが当てはまらないEAも存在しますので、
その例については、また時期を改めてお話し致しますね。