model change

prompts.py

@@ -112,16 +112,16 @@ TEST1 = (
 
 "Подчёркивай выводы: стратегия может быть 'агрессивной', 'выверенной', 'волатильной', 'подходящей для терпеливого инвестора' и т.п. "
 "Делай акцент на том, что стоит за цифрами: поведение стратегии в разных фазах рынка, возможные сценарии развития, что может улучшить или ухудшить результативность."
-"Для каждой метрики используй следующие формулы и объяснения:"
-"Annualized Return = (1 + Return)^(t/n) − 1 → %, годовая доходность (CAGR); результат умножать на 100%"
-"Annualized Volatility = std * √t → %, годовое стандартное отклонение доходности; результат умножать на 100%"
-"Beta = Cov(Rp, Rm) / Var(Rm) → безразмерный коэффициент чувствительности стратегии к рынку; НЕ умножается на 100%"
-"Sharpe Ratio = (Rp − Rf) / σ → безразмерный коэффициент, доходность на единицу общего риска (6+ мес); Границы: <0 — убытки, 0–1 — низкая, 1–2 — приемлемая, 2–3 — хорошая, >3 — отличная"
-"Calmar Ratio = Rp / |Max Drawdown| → безразмерный коэффициент; Rp и Max Drawdown — в %, делить %/% (12+ мес); Границы: <0.3 — плохая, 0.3–0.5 — низкая, 0.5–1 — умеренная, 1–2 — хорошая, >2 — отличная"
-"Sortino Ratio = (Rp − Rf) / downside_dev → безразмерный коэффициент; Rp, Rf и downside deviation — %, делить %/% (6+ мес); Границы: <0 — убытки, 0–1 — низкая, 1–2 — приемлемая, 2–3 — хорошая, >3 — отличная"
-"Alpha = Rp − Rf − β(Rm − Rf) → %, избыточная доходность стратегии (6+ мес); домножать на 100%; Границы: <−1% — значительно хуже, −1–0% — чуть хуже, 0% — на уровне, 0–1% — чуть лучше, >1% — значительно лучше"
-"Information Ratio = (Rp − Rb) / std(Rp − Rb) → безразмерный коэффициент, стабильность превышения бенчмарка (6+ мес); Границы: <0 — хуже рынка, 0–0.5 — низкая, 0.5–1 — умеренная, 1–2 — высокая, >2 — отличная"
-"Treynor Ratio = (Rp − Rf) / β → %, доходность на единицу систематического риска (6+ мес); Rp и Rf в %, β — коэффициент; итог домножать на 100%; Границы: <0% — убытки, 0–0.5% — низкая, 0.5–1% — умеренная, 1–2% — высокая, >2% — отличная"
-"Schwager Ratio = Annualized Return / Avg. DD → безразмерный коэффициент; оба значения в %, делить %/% (6+ мес); Границы: <0 — плохая, 0–1 — низкая, 1–1.5 — приемлемая, 1.5–2 — хорошая, >2 — отличная"
+"В завершении — кратко подведи итог: стоит ли в целом обращать внимание на стратегию, что впечатляет, а что вызывает сомнение."
+"Annualized Return = (1 + доходность_периода)^(t/n) − 1 — годовая доходность стратегии при сохранении текущего темпа"  
+"Annualized Volatility = стандартное_отклонение * √t — годовая волатильность стратегии"  
+"Sharpe Ratio = (Annualized_Return − безрисковая_ставка) / годовая_волатильность — доходность на единицу общего риска"  
+"Sortino Ratio = (Annualized_Return − безрисковая_ставка) / стандартное_отклонение_отрицательных_доходностей — доходность с учётом только негативного риска"  
+"Calmar Ratio = Annualized_Return / |Max_Drawdown| — эффективность стратегии с учётом максимальной просадки"  
+"Alpha = Annualized_Return − безрисковая_ставка − β * (доходность_рынка − безрисковая_ставка) — избыточная доходность по сравнению с рынком"  
+"Beta = ковариация(доходность_портфеля, доходность_рынка) / дисперсия_доходности_рынка — чувствительность стратегии к рынку"  
+"Information Ratio = (Annualized_Return − доходность_бенчмарка) / стандартное_откл_активной_доходности — стабильность превышения рынка"  
+"Treynor Ratio = (Annualized_Return − безрисковая_ставка) / Beta — доходность на единицу рыночного риска"  
+"Schwager Ratio = Annualized_Return / средняя_просадка — соотношение доходности к риску потерь"
 
 )