# Metriky: podle čeho se pozná *dobrá* strategie

Autor: Jiří Fabšic · 7. 7. 2026 · Kategorie: Metodika
Kanonická URL: https://www.binaryfintech.com/blog/metriky-vykonu/

> Zisk, profit factor, max drawdown, Calmar, Sharpe, Sortino, PROM: co jednotlivé metriky výkonu skutečně říkají, kdy lžou, proč se anualizuje na 365 dní a proč se pod 30 obchodů nehodnotí vůbec.

## TL;DR

- **Jedno číslo nestačí.** Hrubý zisk neříká nic o riziku, které ho vykoupilo, ani o štěstí, které mu pomohlo. Strategie se posuzuje sadou metrik: výnos, riziko a jejich poměr.
- **Nejpoctivější metriky jsou vážené rizikem a penalizované:** Calmar (výnos/max drawdown), Sortino (trestá jen zápornou rozkolísanost) a PROM — pesimistická návratnost, která výsledek záměrně podhodnotí o statistické štěstí.
- **Bez vzorku jsou všechny metriky šum:** pod ~30 obchodů nehodnotíme. A metrika, na kterou se optimalizuje, se stává cílem — proto [krajina výsledků](https://www.binaryfintech.com/blog/geneticka-optimalizace/), walk-forward a Monte Carlo, ne jedno maximum.

„Kolik to vydělá?" je nejčastější — a nejhůř položená — otázka na obchodní strategii. Správně zní: **kolik to vydělá, co to bude stát na riziku a jak moc tomu můžu věřit?** Na tyhle tři otázky odpovídají tři rodiny metrik. Tady jsou ty, se kterými pracujeme dennodenně — včetně toho, kdy která lže.

## Výnos: kolik — a jak

- **Čistý zisk (%)** — konečný výsledek za období. Nutný, ale sám o sobě nejméně vypovídající: neříká nic o cestě, kterou k němu equity došla.
- **Profit factor** — hrubé zisky děleno hrubými ztrátami. Hodnota pod 1,0 znamená, že strategie prodělává; křehké systémy mívají 1,1–1,3; hodnoty nad ~2,5 na velkém vzorku bývají spíš důvod k podezření než k radosti ([přeoptimalizace](https://www.binaryfintech.com/blog/preoptimalizace/)).
- **Očekávaná hodnota obchodu (expectancy)** — průměrný výsledek na jeden obchod. Užitečná pro srovnání strategií s různou frekvencí obchodování.

## Riziko: co to stálo

- **Maximální drawdown** — nejhlubší propad equity od vrcholu ke dnu. Pro živé nasazení nejdůležitější jediné číslo: tohle je bolest, kterou musíte reálně vydržet.
- **Doba pod vodou** — jak dlouho trvalo se z propadu vyhrabat. Dva systémy se stejným −20 % jsou dvě různé zkušenosti, když se jeden zotavuje měsíc a druhý dva roky.
- **Distribuce drawdownů** — jeden backtest ukáže jeden max drawdown; [Monte Carlo](https://www.binaryfintech.com/blog/monte-carlo-simulace/) ukáže, jaké propady jsou pro strategii *typické* a jaké možné. Percentily místo jednoho čísla.
- **Riziko krachu** — pravděpodobnost, že účet spadne pod bod, odkud není návratu. Řeší se dimenzováním pozic — viz [Kelly a sizing](https://www.binaryfintech.com/blog/position-sizing-kelly/) — a hlídá se mantinely průběžně.

## Poměry: výnos za jednotku rizika

Skutečné srovnávání strategií se odehrává tady — výnos sám o sobě je nesmyslné číslo, dokud nevíte, kolik rizika ho vyrobilo:

- **Calmar** — roční výnos děleno maximálním drawdownem. Lamácky: *kolikrát se vám zaplatí nejhorší propad, který u toho zažijete.* Pro systematické strategie naše nejoblíbenější první filtr.
- **Sharpe** — výnos děleno celkovou rozkolísaností. Klasika s jednou vadou: trestá i výkyvy směrem nahoru, takže podhodnocuje strategie s občasnými velkými zisky (typicky trend following).
- **Sortino** — totéž, ale trestá jen *zápornou* rozkolísanost. Pro asymetrické strategie poctivější sourozenec Sharpa.

Detail, na kterém záleží: poměrové metriky **anualizujeme na 365 dní**, ne na 252 burzovních dní z učebnic. Trhy, které obchodujeme, o víkendech nespí — a metrika spočítaná na špatném kalendáři tiše lže o desítky procent.

## Penalizované metriky: záměrný pesimismus

Backtest má vždycky trochu štěstí — vidí jen jednu historii a [optimalizace si ji ochotně přivlastní](https://www.binaryfintech.com/blog/preoptimalizace/). Proto máme nejraději metriky, které si štěstí **záměrně odečtou předem**:

- **PROM** (pessimistic return on margin, Pardo) — návratnost přepočítaná s pesimisticky upraveným počtem výher a proher: ziskové obchody podvážit, ztrátové převážit, a teprve pak počítat výnos. Strategie, která vypadá dobře i po tomhle záměrném znevýhodnění, o sobě něco říká.
- **Kompozitní metriky** — kombinace zachyceného pohybu trhu, konzistence výsledků a drawdownu do jednoho skóre. Trestají strategie, které vydělaly všechno v jednom šťastném období.

*Obrázek: Výnos říká kolik, riziko říká za co, poměr obojí spojuje. Penalizace odečítá štěstí — a bez dostatečného vzorku nemá smysl číst nic z toho.*

## Kvalita vzorku: kdy metrikám vůbec věřit

- **Počet obchodů.** Pod ~30 obchodů je každá metrika náhoda; spolehlivost roste s odmocninou vzorku. Krásný Calmar na dvanácti obchodech není výsledek, je to anekdota.
- **Market exposure** — podíl času v trhu. Bez něj se výnosy nedají poctivě srovnávat: 20 % ročně při polovičním čase v trhu je na jednotku expozice víc než 30 % u strategie, která v trhu sedí nepřetržitě. Detail v [článku o sizingu](https://www.binaryfintech.com/blog/position-sizing-kelly/).
- **Stabilita v čase.** Metriky spočítané přes celé období zamaskují strategii, která všechno vydělala v prvním roce a pak tři roky stagnovala. Proto se díváme po [oknech](https://www.binaryfintech.com/blog/walk-forward-analyza/): konzistence napříč obdobími váží víc než celkový součet.

## Metrika jako cíl: pozor na tunel

V [genetické optimalizaci](https://www.binaryfintech.com/blog/geneticka-optimalizace/) se zvolená metrika stává fitness — číslem, podle kterého evoluce šlechtí. A tady platí stará pravda o měření: **když se metrika stane cílem, přestává být dobrou metrikou.** Optimalizace na čistý zisk vyšlechtí hazardéry s hlubokými propady; optimalizace na Sharpe vyšlechtí opatrné systémy, které se bojí vydělávat. Obrana je vždycky stejná: penalizované metriky, pohled na celou krajinu výsledků místo jednoho maxima — a než se cokoliv přiblíží k produkci, [walk-forward](https://www.binaryfintech.com/blog/walk-forward-analyza/) a [Monte Carlo](https://www.binaryfintech.com/blog/monte-carlo-simulace/), které metrikám nastaví zrcadlo na datech, jež optimalizace nikdy neviděla.

## Shrnutí: metriky na jednom místě

| Metrika | Rodina | Co říká | Past |
|---|---|---|---|
| Čistý zisk % | výnos | konečný výsledek za období | nic o riziku ani o cestě |
| Profit factor | výnos | hrubé zisky / hrubé ztráty | >2,5 na velkém vzorku = podezření |
| Expectancy | výnos | průměr na jeden obchod | maskuje rozptyl výsledků |
| Max drawdown | riziko | nejhlubší propad od vrcholu | jeden běh = jedno číslo, ne distribuce |
| Doba pod vodou | riziko | jak dlouho trvá zotavení | často se vůbec nereportuje |
| Riziko krachu | riziko | šance pádu pod bod návratu | závisí na sizingu, ne jen na strategii |
| Calmar | poměr | roční výnos / max drawdown | cyklický — závisí na období |
| Sharpe | poměr | výnos / celková rozkolísanost | trestá i zisky (trend following) |
| Sortino | poměr | výnos / záporná rozkolísanost | citlivý na málo záporných dní |
| PROM | penalizace | výnos očištěný o statistické štěstí | konzervativní — dobré strategie podhodnotí |
| Kompozitní skóre | penalizace | zachycený pohyb + konzistence + DD | složení musí být předem dané, ne doladěné |
| Market exposure | vzorek | podíl času v trhu | bez něj nelze výnosy srovnávat |
| Počet obchodů | vzorek | velikost vzorku (min ~30) | pod 30 je vše jen anekdota |

**Čtení:** Robert Pardo: [The Evaluation and Optimization of Trading Strategies](https://www.wiley.com/en-us/The+Evaluation+and+Optimization+of+Trading+Strategies%2C+2nd+Edition-p-9780470128015) (Wiley) — kapitoly o hodnocení výkonu a PROM. Navazující: [Genetická optimalizace](https://www.binaryfintech.com/blog/geneticka-optimalizace/) · [Monte Carlo](https://www.binaryfintech.com/blog/monte-carlo-simulace/) · [Kelly a sizing](https://www.binaryfintech.com/blog/position-sizing-kelly/).