Срезы аналитики — это способ посмотреть не на стратегию целиком, а на конкретный кусок её истории: один торговый час, один день недели, один инструмент. В личном кабинете Allocation, которым у нас в Cobalt Capital пользуется весь research-отдел, панель «Filters» в разделах «My portfolio» и «Statistics» даёт пять таких срезов сразу: по символам, по всем 24 часам суток, по 7 дням недели, по направлению сделки (покупка или продажа) и по произвольному диапазону дат. Каждый фильтр — это не косметика поверх графика, а пересчёт всех ключевых метрик именно на отфильтрованном подмножестве сделок.
В мае 2026 я разбирал одну из систематических GBP-стратегий на счёте объёмом около 340 сделок за 11 месяцев. Общий профит-фактор по стратегии держался на уровне 1.14 — терпимо, но не то, ради чего стоило увеличивать долю в портфеле. Срез по часам в блоке «Detailization» показал, что почти весь минус приходится на два часа: 21:00–23:00 по UTC, время низкой ликвидности после закрытия Нью-Йорка и до открытия Токио. На эти два часа пришлось 61 из 340 сделок и 74% суммарного убытка стратегии за период.
Тумблер «Show filter results» в этот момент делает главную работу: он переключает все графики и метрики между исходными данными стратегии («Source strategy data shown») и пересчитанными с учётом фильтра. Я исключил часы 21:00–23:00 через блок «HOURS» — счётчик «Active: 22 из 24» подтвердил, что осталось 22 рабочих часа — и профит-фактор на пересчитанных данных подскочил с 1.14 до 1.31. На бумаге выглядело как готовое улучшение: убрать два часа и получить на 15 процентных пунктов больше эффективности без единой строчки нового кода.
Именно здесь начинается главная ловушка. Часы 21:00–23:00 были плохими на той же самой выборке из 340 сделок, на которой я потом проверял улучшение от их отключения — это не проверка гипотезы, а подгонка фильтра под уже известный результат. Мы прогнали ту же стратегию без часов 21:00–23:00 на следующих трёх месяцах, которые в момент анализа ещё не входили в выборку: профит-фактор на этом свежем периоде составил 1.19, а не 1.31. Улучшение реальное, но втрое скромнее того, что показывал срез на исторических данных.
Ключевые наблюдения
- Пять фильтров сразу: символы, 24 часа суток, 7 дней недели, направление сделки, произвольный диапазон дат
- Тумблер «Show filter results» пересчитывает метрики и графики на срезе вместо того, чтобы просто затемнять точки на графике
- На срезе GBP-стратегии часы 21:00–23:00 UTC дали 61 сделку из 340 и 74% совокупного убытка периода
- Отключение убыточных часов подняло профит-фактор с 1.14 до 1.31 на тех же данных и только до 1.19 на следующих трёх месяцах вне выборки
- Блок «AI insights» подсказывает кандидатов на срез (лучший день, оптимальные часы, инструмент с наибольшей просадкой), но решение и проверку нужно делать вручную
Срез, который улучшил результат на той же истории, где вы его нашли, ничего не доказывает — это тавтология. Доказывает только следующий период, которого в момент поиска закономерности ещё не существовало.
— Noob_X, руководитель исследовательского подразделения
Галерея
Частые вопросы
Чем срез по часам отличается от простого взгляда на график?
График показывает динамику капитала целиком, а срез пересчитывает ключевые метрики — профит-фактор, просадку, число сделок — только на выбранном подмножестве. Тумблер «Show filter results» в Allocation явно переключает источник данных между исходной статистикой стратегии и пересчитанной по фильтру, поэтому сравнение получается количественным, а не визуальным.
Можно ли просто отключить убыточные часы или дни и повысить доходность?
Механически можно — фильтр по часам и дням недели позволяет исключить любой срез из статистики. Проблема не в технике, а в проверке: если улучшение проверяется на той же истории, где закономерность найдена, число почти всегда завышено. Нужен период, который не участвовал в поиске проблемного среза.
Сколько сделок должно быть в срезе, чтобы ему можно было доверять?
Единого порога нет, но меньше 30–40 сделок на срез мы в исследовательской работе не рассматриваем как значимый сигнал: доля случайности слишком велика, а вывод по 8–10 сделкам в конкретный час почти всегда рассыпается при добавлении следующего квартала данных.
Что делать со срезом по инструментам, если стратегия торгует сразу несколькими символами?
Режим анализа «All symbols» в фильтрах Allocation раскладывает статистику по каждому торгуемому инструменту отдельно, а диаграмма «By symbols» в блоке «Detailization» сразу показывает, какой символ формирует наибольшую долю просадки. Дальше применяется та же логика: найденную проблему проверяем на данных, не участвовавших в её поиске.
Что запомнить
- Ищите зону убытка через срезы по часам и дням недели, а не через общий профит-фактор стратегии — усреднённое число прячет конкретный источник потерь
- Используйте тумблер «Show filter results», чтобы сравнивать исходные и пересчитанные метрики количественно, а не на глаз по графику
- Любое улучшение, найденное фильтром, проверяйте на периоде, который не входил в выборку при поиске закономерности — иначе это подгонка, а не результат
- Не доверяйте срезам с числом сделок меньше 30–40 — на такой выборке случайное совпадение неотличимо от устойчивой закономерности
- Относитесь к «AI insights» как к списку гипотез для проверки, а не к готовому выводу — источник данных для него тот же самый исторический период