Ilość Transakcji: Klucz do Prawdziwego Zaufania w Backteście

Wstęp: Nie daj się oszukać ładnym wykresom

W świecie tradingu, szczególnie gdy zaczynamy naszą przygodę z backtestingiem, istnieje ogromna pokusa, aby oceniać skuteczność strategii wyłącznie na podstawie jednego, najczęściej zielonego i rosnącego wykresu equity. To tak, jakby oceniać książkę wyłącznie po okładce – może i ładna, ale czy w środku kryje się prawdziwa wartość, czy tylko puste strony? Niestety, wielu traderów, zarówno początkujących, jak i tych z nieco większym doświadczeniem, wpada w tę pułapkę. Widzą piękną, gładką linię zwyżkującą w prawym górnym rogu ekranu, a ich mózg natychmiast wydaje werdykt: "to musi działać!". Prawda jest jednak znacznie bardziej złożona i mniej kolorowa. Końcowy zysk, choć niewątpliwie przyjemny dla oka, jest tylko jednym z wielu elementów układanki, a opieranie się na nim wyłącznie to prosta droga do rozczarowania na prawdziwym rynku, gdzie realne pieniądze wystawiają naszą strategię na ciężką próbę.

Dlaczego sam wynik finansowy to za mało? Wyobraź sobie, że grasz w grę, w której rzucasz monetą. W pierwszej rundzie, składającej się z zaledwie pięciu rzutów, udaje ci się uzyskać cztery orły. Czy to oznacza, że masz nadprzyrodzoną zdolność wpływania na wynik rzutu monetą? Oczywiście, że nie! To po prostu szczęśliwy traf, statystyczna anomalia, która w małej próbce jest całkowicie możliwa. Dokładnie to samo dzieje się w backtestingu. Strategia, która na podstawie zaledwie kilkunastu czy kilkudziesięciu transakcji wygenerowała imponujący zysk, mogła po prostu mieć szczęście. Trafiła w serię korzystnych ruchów rynkowych, które mogą nie powtórzyć się w przyszłości. Prawdziwa weryfikacja nie zaczyna się więc od pytania "ile zarobiłem?", ale "na ile solidnych podstawach opiera się ten zysk?". I tu właśnie do gry wchodzi kluczowy filtr, fundamentalna metryka, którą każdy szanujący się trader powinien analizować jako pierwszą – number of trades metric, czyli po prostu liczba transakcji. To właśnie ta, często pomijana, cyfra mówi nam, czy mamy do czynienia z solidnym, przetestowanym systemem, czy tylko z statystycznym jednorożcem, który pojawił się na chwilę, by rozwiać się przy pierwszym zetknięciu z rzeczywistością.

Metryka liczby transakcji, czyli number of trades metric, nie jest więc zwykłą, suchą statystyką. To jest podstawowy filtr wiarygodności, swego rodzaju bramka, przez którą musi przejść każdy backtest, zanim w ogóle zaczniemy patrzeć na zysk, wskaźnik Sharpe'a czy maksymalne drawdown. Jej rola jest kluczowa – odpowiada na pytanie o reprezentatywność naszej próbki. Im więcej transakcji przeanalizowaliśmy, tym większą mamy pewność (oczywiście wciąż w granicach prawdopodobieństwa), że wyniki nie są dziełem przypadku, ale odzwierciedlają prawdziwe, powtarzalne zachowanie strategii w różnych warunkach rynkowych. To właśnie number of trades metric pozwala nam odróżnić strategię, która jest solidnie zbudowana i przetestowana na setkach czy tysiącach operacji, od tej, która po prostu "miała fart" na kilkudziesięciu. Ignorowanie tej metryki to jak budowanie domu na piasku – może stać ładnie przez chwilę, ale pierwsza większa fala (czyli zmiana warunków rynkowych) zmyje go bez śladu.

W dalszej części tego artykułu przyjrzymy się dokładnie, dlaczego number of trades metric jest tak niezwykle ważna. Rozłożymy na czynniki pierwsze mechanizm, który stoi za jej znaczeniem, opierając się na podstawach statystyki, które są uniwersalne nie tylko w tradingu, ale w każdej dziedzinie opartej na danych. Zobaczymy, jak niska liczba transakcji może stworzyć iluzję rentowności i prowadzić do bardzo kosztownych błędów, gdy już zdecydujemy się powierzyć strategii nasze prawdziwe kapitały. Wytłumaczymy również, jaka liczba transakcji może być uznana za w miarę bezpieczny próg, aby uznać backtest za wiarygodny, choć oczywiście zawsze należy podchodzić do tego z pewną dozą ostrożności i zdroworozsądkowego myślenia. A wszystko to po to, abyś następnym razem, zamiast zachwycać się zielonym wykresem, od razu spojrzał głębiej i zadał najważniejsze pytanie: "A ile tych transakcji tak naprawdę było?".

Czym jest "number of trades metric" i dlaczego jest tak istotna?

Czym więc jest ta cała number of trades metric, o której wszyscy tak mówią? W najprostszych słowach, to po prostu liczba wszystkich transakcji, zarówno wygranych, jak i przegranych, które zostały zawarte podczas symulacji twojej strategii na danych historycznych. Ale – i to jest ogromne „ale” – nie jest to zwykła, sucha cyfra, jak numer buta czy ilość jajek w lodówce. To coś znacznie potężniejszego. To klucz, który otwiera drzwi do zrozumienia, czy twoje wyniki w ogóle mają prawo bytu w prawdziwym świecie, czy są tylko statystycznym widziadłem, chimerą, która rozwiewa się przy pierwszym zetknięciu z rzeczywistym rynkiem.

Wyobraź sobie, że rzucasz monetą. Pytanie: „orzeł czy reszka?”. Jeśli rzucisz ją trzy razy i trzy razy wypadnie orzeł, czy oznacza to, że moneta jest oszukana i zawsze będzie wskazywać orła? Oczywiście, że nie! To po prostu szczęśliwy (lub pechowy, zależy jak patrzeć) traf. To jest właśnie mała próbka. Ale jeśli rzucisz tą samą monetą trzysta razy i wciąż będziesz mieć około 150 orłów i 150 reszek, wtedy możesz z dużą dozą pewności stwierdzić, że moneta jest uczciwa i prawdopodobieństwo wynosi 50/50. Ta różnica między trzema a trzysetnymi rzutami to właśnie cała magia number of trades metric. W backteście chodzi o to samo: im więcej transakcji, tym bardziej wyniki twojej strategii przestają być kwestią przypadku, a stają się miarodajną statystyką. To właśnie nazywamy reprezentatywnością statystyczną. Twoja symulacja zyskuje wtedy „gęstość”, staje się wiarygodnym odzwierciedleniem tego, jak strategia mogłaby się zachować na różnych, nieznanych jeszcze fragmentach rynkowej rzeczywistości, a nie tylko na tym jednym, konkretnym kawałku historii, na którym ją trenowałeś.

A teraz puśćmy wodze fantazji i pomyślmy, co się dzieje, gdy ta metryka jest niska. Załóżmy, że backtest twojej supernowoczesnej strategii opartej na fazach księżyca i śladach pamięciowych żółwi wykazał 1000% zysku. Brzmi oszałamiająco, prawda? Ale spójrzmy na number of trades metric. Okazuje się, że ten niewyobrażalny zysk został osiągnięty w… pięciu transakcjach. Jedna była dużą wygraną, cztery małymi stratami, a całość, przez niesamowite sploty okoliczności, dała spektakularny wynik. Czy na podstawie PIĘCIU transakcji można cokolwiek sensownego powiedzieć o strategii? Absolutnie nie. To jak wyciąganie wniosków o całej ludzkości na podstawie rozmowy z pięcioma osobami spotkanymi w windzie. Możesz trafić na geniusza, świętego, artystę i dwóch oszustów, ale to nie znaczy, że cały świat taki jest. Niska liczba transakcji to raj dla przypadku i zwodniczych korelacji. Strategia mogła po prostu „trafić” w kilka idealnie ustawionych ruchów rynku, które nigdy się nie powtórzą. To prowadzi do złudnych, niebezpiecznych i bardzo kosztownych wniosków. Inwestor, który ufa takiemu backtestowi, jest jak człowiek, który po wygraniu once na loterii od razu rezygnuje z pracy i inwestuje wszystkie pieniądze w system obstawiania numerów – to przepis na finansową katastrofę.

Dlatego traktuj number of trades metric nie jako zło konieczne, ale jako swojego najlepszego przyjaciela, który mówi ci brutalną prawdę. To ono mówi: „Hej, spójrz, to tylko 20 transakcji, uspokój swoje emocje, to jeszcze nic nie znaczy” albo „Tak, 2000 transakcji, teraz możemy zacząć poważną rozmowę o expected value i drawdownie”. To fundament, na którym dopiero można budować dalszą analizę. Bez solidnej, wysokiej liczby transakcji, wszystkie inne wskaźniki – Sharpe Ratio, maksymalne drawdown, profit factor – wiszą w próżni. Są jak piękny dom zbudowany na ruchomych piaskach – wygląda imponująco, aż przyjdzie pierwsza większa fala i wszystko runie.

Oto jak różna liczba transakcji w backteście może wpływać na interpretację wyniku (przy założeniu tego samego % zysku). Pamiętaj, to uproszczony model ilustrujący koncepcję, a nie finansowa porada!

Podsumowując, patrząc na number of trades metric, zadajesz sobie fundamentalne pytanie: „Cry moja strategia została przetestowana na wystarczającej liczbie przypadków, aby wyniki nie były tylko kwestionariuszem szczęścia?”. To jest sedno reprezentatywności statystycznej. To nie jest jakiś zaawansowany, ezoteryczny wskaźnik z kosmosu. To podstawowy, zdroworozsądkowy filtr, który oddziela lekkie sugestie od potencjalnie solidnych strategii. W kolejnym rozdziale przyjrzymy się, jak niska liczba transakcji idzie w parze z największym wrogiem tradera – overfittingiem. To połączenie jest naprawdę wybuchowe.

Mała liczba transakcji a widmo overfittingu

Niska number of trades metric to niestety najlepszy kumpel overfittingu. W świecie backtestów to taki ten kolega, który wydaje się super fajny, dopóki nie pojedziecie razem na wakacje i nie okaże się, że pakuje garnitur do plecaka. Overfitting, czyli przeuczenie modelu, to sytuacja, w której twoja strategia tradingowa jest tak idealnie i precyzyjnie dopasowana do historycznych danych, że… nie działa na niczym innym. To jak uszycie garnituru idealnie na manekina. Będzie leżał idealnie, ale tylko na tym jednym, konkretnym manekinie. Założenie go na kogokolwiek innego skończy się katastrofą. W tradingu chodzi o to, aby strategia działała na rynku, a nie tylko na archiwalnym zapisie rynku.

I tutaj właśnie pojawia się nasz problem: number of trades metric. Gdy ta metryka jest niska, strategia miała mało okazji, aby się „wykazać”. To jest żyzna gleba dla overfittingu. Wyobraź sobie, że szukasz wzorców na rynku. Przy małej liczbie transakcji, jest ogromna szansa, że twoja strategia zamiast wychwycić prawdziwy, powtarzalny wzorzec rynkowy, złapała po prostu przypadkowy szum – statystyczny fart, który już się nie powtórzy. Algorytm może być tak finezyjnie dostrojony, że perfekcyjnie trafia w te 10 historycznych punktów zwrotnych, ale tylko dlatego, że został do nich stworzony, a nie do przewidywania przyszłości. Niska number of trades metric maskuje ten problem, bo nie daje nam statystycznie istotnej próbki do oceny. To tak, jakbyś ocenił swoją formę w rzucaniu do kosza na podstawie jednego trafionego rzutu z pół metra. Brzmi świetnie, ale jest kompletnie nieprzekładalne na prawdziwy mecz.

Weźmy bardzo prosty, ale jakże wymowny przykład. Stworzyłeś strategię na parach walutowych Forex. Po tygodniu testów na historycznych danych z roku 2022 widzisz, że zawarła ona dokładnie 10 transakcji. I co najlepsze, wszystkie 10 to były transakcje zyskownie! Ekran twojego komputera mieni się piękną, zieloną, gładko pnącą się w górę krzywą kapitału. Myślisz sobie: „Jestem geniuszem! Odkryłem Graala tradingu! Czas odpalić live account i kupić sobie wyspę.”. Wpadasz więc na live, pełen nadziei. I co się dzieje? Strategia nagle przestaje „widzieć” sygnały. Albo zaczyna je widzieć, ale teraz 7 z 10 transakcji to straty. Krzywa kapitału nieuchronnie sunie w dół. Co się stało? Twoja strategia, oparta na niskiej number of trades metric, nie złapała żadnej realnej przewagi rynkowej. Po prostu, czystym przypadkiem, jej super-wymyślne, skomplikowane reguły idealnie pasowały do tych konkretnych 10 momentów w historii. Gdy warunki rynkowe się zmieniły (a zmieniają się non-stop), reguły straciły swoją „moc”. To była iluzja, a niska liczba transakcji dała ci fałszywe poczucie bezpieczeństwa i pewności. To jest właśnie pułapka, o której mówimy.

Prawda jest taka, że każda strategia, nawet kompletnie losowa, przy odpowiednim dopasowaniu parametrów, może wygenerować doskonały wynik na małym zestawie danych. Problem nie leży w samej strategii, a w tym, jak ją testujemy. Kluczową rolę odgrywa tutaj wspomniana number of trades metric. Im jest wyższa, tym bardziej mamy pewność, że strategia była wystawiona na różne warunki rynkowe: trendy boczne, silne hossje, paniczne bessje, okresy wysokiej i niskiej zmienności. Przetrwanie tego gąszczu z dodatnim oczekiwaniem jest mocnym argumentem za jej żywotnością. Niska wartość tej metryki to jak sprawdzenie trwałości parasola tylko podczas lekkiej mżawki – nie powie ci nic o jego zachowaniu podczas prawdziwej ulewy.

Pamiętaj: Backtest to nie dowód, to tylko przesłanka. A przesłanka oparta na małej liczbie transakcji to bardzo, bardzo słaba przesłanka. Prawdziwy test twojej strategii zaczyna się dopiero na live, a naszym celem jest zminimalizowanie ryzyka nieprzyjemnych niespodzianek poprzez solidne backtestowanie, którego sercem jest odpowiednia number of trades metric.

Wniosek z tego jest prosty: traktuj niską liczbę transakcji w backteście jako czerwone światło i sygnał ostrzegawczy. To nie jest powód do dumy, a raczej do głębokiej refleksji i dalszych, bardziej rygorystycznych testów (np. walk-forward analysis). Nie daj się zwieść pozornie doskonałym wynikom osiągniętym na kilkunastu czy nawet kilkudziesięciu transakcjach. Prawdziwa wiarygodność przychodzi z setkami, a często tysiącami odnotowanych operacji. To jedyny sposób, aby oddzielić ziarno prawdziwej przewagi rynkowej od plew statystycznego przypadku i uchronić swój portfel przed bolesną lekcją, którą oferuje overfitting.

Ile transakcji to tak naprawdę "wystarczająco"?

No dobrze, skoro już wiemy, że niska liczba transakcji to prosta droga do oszukania samego siebie i stworzenia strategii, która działała tylko raz, w bardzo specyficznych warunkach historycznych, czas na kluczowe pytanie: ile w takim razie tych transakcji potrzebujemy, żeby móc z minimalną pewnością spojrzeć w oczy naszemu backtestowi? Odpowiedź, jak to często bywa w tradingu, nie jest ani prosta, ani jednoznaczna. Nie ma jednej, świętej liczby, która niczym magiczny eliksir gwarantuje nam sukces. Są za to bardzo praktyczne widełki, zasady i przemyślenia, którymi warto się kierować, aby nasza `liczba transakcji w algorytmie` była miarodajna.

To, jaka będzie wystarczająca liczba, zależy od kilku kluczowych czynników. Po pierwsze, interwał czasowy. Inaczej patrzymy na strategię swingową, która zawiera po kilka transakcji miesięcznie, a inaczej na skalpera, który potrafi zamknąć dziesiątki transakcji w ciągu jednej sesji. Po drugie, rynek. Nieco inne wymagania może mieć strategia na pary walutowe (FOREX), a inne na spółki GPW czy kontrakty terminowe. Wreszcie, trzeci filar to styl tradingu. Czy nasz system generuje sygnały często i jest systemem "ciągłym", czy może opiera się na wyjątkowych, rzadkich konfiguracjach i jest systemem "dyskretnym"? To fundamentalna różnica. `Testowanie strategii forex` opartej o płynne, dzienne sygnały będzie wymagać zupełnie innej liczby próbek niż strategia oparta o tygodniowe formacje świecowe.

Mimo że nie ma magicznej liczby, społeczność traderów i matematyków od lat wypracowała pewne praktyczne progi, które pozwalają odróżnić prawdopodobny przypadek od czystego szczęścia. Przyjmuje się, że dla strategii swingowych, operujących na interwałach godzinowych lub dziennych, absolutnym minimum jest 30-50 zamkniętych transakcji. Dlaczego akurat tyle? Ponieważ dopiero taka próbka pozwala na zastosowanie podstawowych narzędzi statystycznych i daje choćby nikłą nadzieję, że wyniki nie są dziełem przypadku. Dla day traderów, szczególnie tych operujących na niższych interwałach (np. 5- lub 15-minutowych), próg ten gwałtownie rośnie. Tutaj za wiarygodne minimum uważa się często 100, a nawet 200-300 transakcji. System, który generuje tylko 20 transakcji w trybie dziennym przez rok testów, jest wysoce niestabilny i jego wyniki są praktycznie nieinterpretowalne. Jego `number of trades metric` jest po prostu zbyt niskie, by cokolwiek udowadniać.

Kluczowe jest również zrozumienie różnicy w wymaganiach pomiędzy strategiami dyskretnymi a ciągłymi. Strategie dyskretne to te, które czekają na bardzo specyficyczne, rzadkie warunki wejścia (np. określona formacja cenowa po wybiciu z konkretnego poziomu wsparcia oparta o dane fundamentalne). Tutaj, z racji samej natury systemu, `number of trades metric` może być naturalnie niższe. Jednak nawet wtedy powinniśmy dążyć do zebrania przynajmniej 20-30 takich unikalnych zdarzeń, aby móc mówić o jakiejkolwiek powtarzalności. Z kolei strategie ciągłe (np. oparte o krzyżowanie się średnich kroczących) generują sygnały częściej i tutaj nasze wymagania co do `minimalna liczba transakcji` muszą być odpowiednio wyższe. System, który generuje 30 transakcji w ciągu pięciu lat, jest strategią dyskretną. System, który generuje 30 transakcji w ciągu miesiąca, jest strategią ciągłą – i dla tego drugiego 30 transakcji to stanowczo za mało, by uznać backtest za wiarygodny.

Poniższa tabela stanowi podsumowanie tych praktycznych widełek dla różnych scenariuszy. Pamiętaj, że to punkty odniesienia, a nie niepodważalne dogmaty.

Podsumowując, chociaż szukanie jednej idealnej liczby jest jak szukanie Świętego Graala, to kierowanie się powyższymi widełkami jest niezwykle ważne. Pamiętaj, że te wartości dotyczą zamkniętych transakcji z pełną historią (wejście, wyjście, wynik). Analizowanie samej liczby sygnałów wejścia bez wyjść to połowa pracy. Twoim celem jest zebranie na tyle dużej próbki, aby `number of trades metric` przestał być Twoim wrogiem, a stał się sprzymierzeńcem, który daje ci statystyczną pewność (a przynajmniej jej namiastkę), że to, co widzisz na wykresie equity, nie jest jedynie ładnie opakowanym zbiegiem okoliczności. To właśnie jest sedno rzetelnego `testowanie strategii forex` i nie tylko. W końcu chcesz ufać swojemu systemowi, a nie modlić się, że historia się powtórzy, prawda?

Jak analizować liczbę transakcji w kontekście innych metryk?

No dobrze, skoro już wiemy, że istnieją pewne praktyczne widełki dotyczące minimalnej liczby transakcji, czas na najważniejsze: zrozumienie, że sama ta liczba nic nie znaczy w oderwaniu od reszty. Wyobraź sobie, że kolega chwali się, że jego strategia na backteście miała 1000 transakcji. Brzmi imponująco, prawda? Ale co, jeśli powiem Ci, że średni zysk na transakcji wynosił 0.5 pipsa, a maksymalne drawdown sięgało 50% depozytu? Nagle ta ogromna liczba transakcji nie wygląda już tak różowo. I właśnie o to chodzi. Kluczowa number of trades metric zyskuje prawdziwą moc i sens dopiero wtedy, gdy analizujemy ją w duecie lub nawet w zespole z innymi statystykami. To tak jak ocenianie piłkarza nie tylko po liczbie strzałów na bramkę, ale po tym, ile z tych strzałów było celnych i ile dało goli. Samo mierzenie ilości bez jakości to prosta droga do zniekształconego obrazu i bardzo nieprzyjemnych niespodzianek na realnym rachunku.

Głównym punktem, który musimy zrozumieć, jest interakcja między liczbą transakcji a stabilnością, czyli powtarzalnością wyniku. Strategia, która generuje tylko 30 transakcji w backteście, ale każdej towarzyszy bardzo wysoki, stabilny zysk, może być bardzo dobra – ale jest ogromne "ale". Ta mała próbka statystyczna sprawia, że jesteśmy niezwykle podatni na tzw. "szczęśliwy traf". Być może te 30 transakcji po prostu idealnie trafiło w kilka doskonałych ruchów na rynku, które mogą się nie powtórzyć. Z drugiej strony, strategia z 500 transakcjami, nawet z nieco niższym średnim zyskiem, przeszła przez różne warunki rynkowe: trendy, boczny ruch, okresy wysokiej i niskiej zmienności. Daje nam to znacznie większą pewność (choć oczywiście nigdy nie 100%), że model jest solidny i nie jest tylko produktem przypadku. Dlatego number of trades metric jest tak ściśle powiązana z wiarą w to, że nasze wyniki nie są statystycznym błędem. Im więcej powtórzeń (transakcji) w różnych warunkach, tym mniejszy margines błędu i tym bardziej możemy ufać statystykom, które widzimy.

Pojawia się zatem fundamentalne pytanie: jak oceniać strategię, która ma dużą liczbę transakcji, ale mały średni zysk na transakcji? I odwrotnie – jak podejść do systemu z małą liczbą transakcji, ale za to każda z nich to niemal małe dzieło sztuki tradingowej? To jest sedno równowagi między ilością a jakością. Weźmy ten pierwszy scenariusz: system daytradingowy z 1000 transakcji i średnim zyskiem 2$. Tutaj kluczowym pytaniem jest: czy po uwzględnieniu spreadów, prowizji i potencjalnego poślizgu cenowego (slippage) wciąż pozostajemy na plusie? Często systemy o wysokiej częstotliwości działania żyją na bardzo cienkiej linii pomiędzy zyskiem a stratą. Ich siłą nie jest duży zysk na pozycji, ale właśnie liczba transakcji, która pozwala na wykorzystanie prawa wielkich liczb. Jednak są one niezwykle wrażliwe na wzrost kosztów transakcyjnych lub zmiany w płynności rynku. Z drugiej strony, system swingowy z 30 transakcjami i średnim zyskiem 500$ wygląda jak perła. Ale musimy zapytać: jaka była wartość maksymalnego drawdown? Być może te 30 transakcji obejmuje jedną, która dała zysk 10000$, a reszta była lekko na minusie lub na zero. Taka strategia jest bardzo niestabilna i jej wyniki w przyszłości są mocno niepewne, bo tak naprawdę polega na jednym lub dwóch "cudownych" trafieniach. Prawdziwie robustowy system to często taki, który znajduje złoty środek: generuje wystarczająco dużo sygnałów (np. 100-200), abyśmy mogli uwierzyć w jego powtarzalność, a jednocześnie ma na tyle przyzwoity średni zysk na transakcji (względem swojego ryzyka), że nie jest wrażliwy na drobne zmiany w otoczeniu rynkowym.

Ostatecznie chodzi o to, aby nie dać się oślepić jednej, nawet atrakcyjnie wyglądającej statystyce. Świetny wskaźnik Sharpe'a (mierzący stosunek zysku do ryzyka) przy 30 transakcjach jest prawie bezwartościowy. Niski maksymalny drawdown przy 20 transakcjach też nie powie nam wiele. Dopiero połączenie tych wszystkich elementów tworzy spójną opowieść o naszej strategii. Prawdziwa number of trades metric to nie jest suchy, odizolowany numer. To jest fundament, na którym budujemy zaufanie do pozostałych metryk. To jak liczba kilometrów przejechanych przez używany samochód, który chcemy kupić. Samo 100 000 km nie jest ani dobre, ani złe. Dopiero w połączeniu z informacjami o serwisowaniu, historii wypadków i ogólnym stanie technicznym nabiera prawdziwego znaczenia. W backteście naszym "serwisem" jest średni zysk, a "historią wypadków" – maksymalne drawdown.

Aby lepiej zobrazować, jak te metryki ze sobą współgrają, spójrzmy na poniższą tabelę. Przedstawia ona trzy hipotetyczne strategie tradingowe, każda z innym profilem, aby pokazać, jak kluczowa jest interpretacja number of trades metric w kontekście innych danych. Pamiętaj, to tylko przykłady mające na celu pobudzenie twojej analitycznej ciekawości.

Podsumowując tę część, pamiętaj, że analizując backtest, jesteś jak detektyw badający sprawę. Pojedynczy dowód, jak number of trades metric, może naprowadzić cię na trop, ale aby rozwiązać sprawę (czyli podjąć decyzję o inwestycji), musisz zebrać wszystkie poszlaki: średni zysk, drawdown, wskaźnik Sharpe'a, a nawet swoje przeczucie co do tego, jak strategia może zachować się w przyszłości. Szukaj strategii, które nie są ekstremalne, tylko zrównoważone. Unikaj tych, które wyglądają zbyt pięknie, aby były prawdziwe – bo prawdopodobnie nie są. Prawdziwa wartość number of trades metric ujawnia się wtedy, gdy przestajemy na nią patrzeć jak na odizolowany numer, a zaczynamy traktować jak kluczowy element większej, fascynującej układanki, jaką jest ocena robustowości systemu tradingowego. To właśnie ta umiejętność syntezy różnych danych oddziela początkującego testera od doświadczonego praktyka, który wie, że na rynku nic nie jest czarno-białe, a najczęściej jest to 50 odcieni szarości i spreadów.

Podsumowanie: Nie oszczędzaj na transakcjach – to oszczędzanie na prawdzie

Podsumowując naszą dyskusję, chyba zgodzimy się wszyscy, że ignorowanie number of trades metric to proszenie się o kłopoty. To trochę jak wyjazd w długą podróż bez sprawdzenia, czy mamy paliwo w baku – może się skończyć zgrzytaniem i nieplanowanym spacerem. Inwestowanie czasu, emocji i kapitału w strategię opartą na backteście z małą liczbą transakcji jest właśnie takim ryzykownym wyborem. To jak budowanie domu na piasku – wygląda pięknie, dopóki nie nadejdzie pierwsza fala. A na rynkach finansowych fale nadchodzą cały czas. Solidny backtest wymaga solidnej, reprezentatywnej próbki danych, a kluczowym elementem tej próbki jest właśnie liczba transakcji. Bez niej cała analiza traci grunt pod nogami i staje się bardziej wróżeniem z fusów niż rzetelnym badaniem.

Zestawmy więc kluczowe argumenty, które pokazują, dlaczego number of trades metric jest tak kluczowa dla wiarygodności backtestu. Po pierwsze, mała liczba transakcji to po prostu za mało danych, aby cokolwiek stwierdzić z sensownym poziomem ufności. To nie jest kwestia opinii, to matematyka i statystyka. Jeśli Twoja genialna strategia zawiera tylko 15 transakcji w ciągu pięciu lat, to tak naprawdę nie wiesz, czy jej wyniki to kwestia solidnych zasad, czy po prostu szczęśliwego trafu, „losowego odchylenia”, jak to ładnie nazywają statystycy. Po drugie, nawet jeśli te 15 transakcji dało oszałamiający zysk, to czy na pewno powtórzysz ten sukces w realnym handlu, gdy warunki rynkowe się zmienią? Prawdopodobnie nie. Po trzecie, liczba transakcji musi być analizowana w kontekście innych metryk. Strategia z 1000 transakcji i średnim zyskiem na poziomie 0,001% jest bezużyteczna, podobnie jak strategia z 10 transakcjami i zyskiem 100% – obie są skrajnościami, które bez głębszej analizy są nic nie warte. Dopiero połączenie liczby transakcji z wskaźnikami takimi jak Sharpe ratio, maksymalne drawdown czy średni zysk daje pełny obraz. To właśnie ten pełny obraz decyduje o jakości backtestu.

Chciałbym Cię więc ostatecznie zachęcić, a nawet przekonać, abyś od dziś traktował metrykę liczby transakcji z należytą powagą. Niech stanie się ona jednym z pierwszych filtrów, przez które przechodzisz, oceniając swój backtest. Zamiast patrzeć tylko na końcowy, piękny, zielony wykres equity curve, najpierw spójrz na liczbę wykonanych transakcji. Zadaj sobie proste pytanie: „Czy to na pewno wystarczająco dużo, aby uznać te wyniki za wiarygodne?”. To nie jest trudne ani czasochłonne, a może zaoszczędzić Ci wielu nieprzespanych nocy i straconych pieniędzy. Pamiętaj, że celem backtestu nie jest znalezienie potwierdzenia dla naszej iluzji, że odkryliśmy Graala inwestowania. Celem jest weryfikacja – surowa, obiektywna i bezwzględna. Podejdź do tego jak naukowiec, a nie jak gracz w kasynie. Prawdziwy number of trades metric to Twój przyjaciel, który szczerze i bez ogródek mówi Ci: „Hej, może warto sprawdzić to jeszcze raz na większej próbie?”. Zignorowanie tego głosu to proszenie się o kłopoty.

Na koniec, najważniejsze przypomnienie: dobry backtest to proces weryfikacji, a nie poszukiwania potwierdzenia swoich iluzji. Jesteśmy tylko ludźmi i naturalnie mamy tendencję do szukania dowodów, które potwierdzają nasze wcześniejsze założenia. To potężne uprzedzenie poznawcze, które potrafi zniszczyć niejedno konto. Świadome uwzględnienie number of trades metric jest doskonałym antidotum na tę tendencję. Zmusza nas do spojrzenia chłodnym okiem na dane i zadania pytania: „Czy to naprawdę działa, czy tylko mi się tak wydaje?”. To właśnie różni profesjonalistę od amatora. Profesjonalista szuka prawdy, nawet jeśli jest bolesna. Amator szuka potwierdzenia. Niech Twoje backtesty będą solidne, oparte na dużej liczbie transakcji i prowadzą Cię do prawdziwych, a nie iluzyjnych zysków. Inwestycja w rzetelny research to najlepsza inwestycja, jaką możesz poczynić.

Aby zobrazować, jak różne poziomy liczby transakcji przekładają się na postrzeganą wiarygodność strategii, spójrzmy na poniższą tabelę. Przedstawia ona hipotetyczne scenariusze, które często spotykamy podczas analizy backtestów. Pamiętaj, że są to uproszczone przykłady mające na celu unaocznić pewne schematy, a nie sztywne wytyczne.

Podsumowując, traktuj number of trades metric jak podstawowy element składowy każdej poważnej analizy. To nie jest kolejny bezmyślnie zbierany wskaźnik, to fundament, na którym budujesz zaufanie do swojej strategii. Inwestując czas w zrozumienie i uwzględnienie tej metryki, inwestujesz w swoją pewność siebie i, co najważniejsze, w ochronę swojego kapitału. Nie oszczędzaj na fundamentach, bo to zawsze najdroższa oszczędność.