Та же система, те же правила, та же стратегия. Но в разное время совершенно разные результаты. Ты когда-нибудь задумывался: причиной неудачи системы могут быть не твои коды, а часы?

Хотя финансовые рынки могут казаться постоянно открытыми, они не предлагают одинаковую ликвидность, одинаковую плотность игроков и одинаковую волатильность каждый час. Поэтому, если ты не анализировал распределение прибыли и убытков своей системы на часовом интервале, то то, что ты считаешь успехом, может быть случайностью.

Пример:

Допустим, что по результатам бэктеста системы за 1000 сделок имеется 60% коэффициент выигрыша. Замечательно. Но если разделить эти 1000 сделок по часам, возможно, только промежуток времени между открытием Лондона и предшествующим Нью-Йорку производит положительное ожидание. В другое время система либо буксует, либо теряет деньги.

📊 Поэтому фильтрация на основе времени выявляет реальную эффективность системы. Не только результат операции, но и "когда было получено" является частью системы.

Техническое предложение: Логируйте каждую операционную информацию вместе с временной меткой.

Группируйте все операции по часовым интервалам (по турецкому времени):

🔹 Азия: 03:00–10:00
🔹 Лондон: 10:00–16:30
🔹 Открытие в Нью-Йорке: 16:30–23:00
🔹 Закрытие Нью-Йорка: 23:00–03:00

Выводите следующие метрики для каждого диапазона:

Процент побед
Средний R:R
Ожидание
Профиль снижения
Сравни это.

Согласно анализу за 2023 год, среднее соотношение R:R на спотовой торговле BTC/USDT в Азии составляет 1:1,2 по сравнению с 1:1,9 в пересечении между Лондоном и Нью-Йорком.

То есть, прежде всего, важно не то, «что делает» система, а «когда она это делает».