A chi serve — A chi deve verificare se la media netta stimata di un processo è superiore a zero, separando il calcolo dall'incertezza della stima e dalle altre dimensioni del rischio.
L'expectancy positiva è la condizione in cui il valore atteso netto di un
trade, per una strategia e una popolazione dichiarate, è maggiore di zero. La
voce generale Expectancy spiega
il calcolo; questa pagina chiarisce che cosa significa la condizione E_net > 0
e che cosa non permette di concludere.
In parole semplici — La media stimata può essere positiva anche se molte singole operazioni perdono. Non è la previsione del prossimo esito e non basta, da sola, a descrivere drawdown, code, capacità o rischio di rovina.
Formula e unità di misura
Nel caso semplificato con soli trade vincenti e perdenti:
E_net = p(win) × media(win) − p(loss) × |media(loss)| − costo medio
Qui |media(loss)| è la grandezza positiva della perdita media: il valore
assoluto evita un doppio segno meno quando i risultati perdenti sono registrati
come numeri negativi.
Se esistono pareggi o più categorie di risultato, il calcolo corretto è la somma di ogni esito moltiplicato per la sua probabilità, meno i costi. Importi, percentuali e multipli di rischio R non vanno mescolati nella stessa serie.
Esempio aritmetico — Con il 40% di trade a +2R e il 60% a −1R, l'expectancy lorda è 0,40 × 2R − 0,60 × 1R = +0,20R. Se spread, commissioni e slippage valgono in media 0,05R per trade, la stima netta diventa +0,15R. Il risultato descrive quei dati e quelle ipotesi, non una garanzia futura.
Stima positiva e valore vero
Le probabilità e le medie della formula sono quasi sempre stimate da un campione. Un numero positivo può quindi dipendere dal caso, da selezione dei dati, da molte varianti provate o da un regime che non si ripeterà. Non esiste una soglia universale di trade valida per ogni strategia: servono incertezza, stabilità fuori campione e coerenza del processo.
| Controllo | Domanda |
|---|---|
| Costi | Sono inclusi spread, commissioni, slippage e impatto coerenti con la size? |
| Campione | Le osservazioni sono sufficientemente rappresentative e non duplicate? |
| Fuori campione | Il risultato regge su dati non usati per scegliere le regole? |
| Regime | La media dipende da un solo contesto di mercato? |
| Distribuzione | Il risultato è diffuso o concentrato in pochi outlier? |
Limite — `E_net > 0` è una condizione media, non una decisione automatica di allocazione. Due strategie con la stessa expectancy possono avere drawdown, dipendenza temporale, code e requisiti di capitale molto diversi.
Fonti
- NIST/SEMATECH, What is a Probability Distribution?, probabilità degli esiti discreti e continui.
- SEC Office of Investor Education and Advocacy, How Fees and Expenses Affect Your Investment Portfolio, effetto dei costi sui rendimenti.
- Campbell R. Harvey e Yan Liu, Backtesting, numerosità, test multipli e significatività delle strategie.