1. Из приведенного выше примера следует, что профит-фактор напрямую зависит от матожидания системы. Выше мы уже говорили, что для высокочастотной торговли статистическое преимущество может быть минимальным, но за счет большого количества сделок система будет иметь очень гладкую растущую кривую капитала во времени.
2. Профит-фактор считает соотношение риска и доходности по закрытым сделкам. Если вы купили какой-то актив, держали его с просадкой 90 %, а потом пересидели и закрыли в небольшой плюс, то по итогам этой сделки профит-фактор получился бесконечно большой, поскольку де-факто у вас не было убыточных сделок.
3. Отсюда следует, что профит-фактор всегда выше у системы, которая протестирована на небольшом числе сделок, не использует стоп-лоссов и пересиживает просадки. Таким образом, мы заключаем: профит-фактор адекватно применять для сравнения двух систем только лишь в случае, когда они совершают большое количество сделок на тестах (то есть проходят через критерий 1).
4. Если первый год система зарабатывала очень хорошо, а затем пять лет топталась на месте, то она все равно может показать хороший профит-фактор (например, 4). Чтобы избежать подобной ошибки, нам следует применить критерий 2 к обеим системам (кривая теста должна быть равномерна положительная на равных участниках времени).