Gli EA costosi sono migliori? Prezzo, recensioni e backtest di 441 EA sull'oro

Gli EA costosi sono migliori? Prezzo, recensioni e backtest di 441 EA sull'oro

Nella scelta di un EA, la maggior parte delle persone guarda prima il prezzo e le stelle. «Un EA costoso sarà fatto bene.» «Un EA con tante buone recensioni sarà sicuro.» Quanto corrispondono queste ipotesi ai risultati reali?

Abbiamo preso i 441 EA di 441 EA sull'oro di MQL5 testati in condizioni identiche e incrociato ogni backtest con prezzo, numero di recensioni e valutazione mostrati nella pagina del prodotto. Non citiamo singoli prodotti; pubblichiamo solo le tendenze complessive.

Dati utilizzati

I dati su prezzo e recensioni erano disponibili per tutti i 441 EA.

Risultati per fascia di prezzo

A prima vista sembra «più costa, meglio è», ma la tabella non è così semplice.

• Gli EA gratuiti sono andati nettamente peggio. Il loro profit factor mediano era 0,80 e quasi la metà (46 %) ha perso più del 90 % del deposito.
• La fascia 300–600 $ è andata peggio della 100–300 $. Il profit factor mediano è sceso da 1,37 a 1,19 e il drawdown massimo mediano è peggiorato dall'11,5 % al 19,1 %.
• Anche nella fascia da 600 $ in su il 13 % ha perso più del 90 % del deposito. Bruciare il conto non è raro nemmeno con EA costosi.

Correlazione tra prezzo e risultati

Per i 404 EA a pagamento abbiamo calcolato le correlazioni di rango tra prezzo e risultati (correlazione di rango di Spearman; più è vicina a 1, più vale «più caro = migliore»).

Il prezzo ha un debole legame positivo con profit factor e profitto netto. Ma prezzo e drawdown massimo sono praticamente indipendenti (−0,03). Un prezzo più alto non significa un drawdown più contenuto. Il prezzo non dice se un EA protegge il conto.

I risultati «troppo belli» sono più frequenti nelle fasce costose

Nell'articolo precedente abbiamo segnalato i risultati «troppo belli»: drawdown massimo inferiore al 2 % con un profitto netto superiore a 100.000 $ (dieci volte il deposito). Tutti i binari testati sono stati compilati nel 2026, quindi l'intero periodo di test è, per ogni EA, un «passato con risposte note». È probabile che valori così estremi siano fortemente influenzati da un adattamento al passato.

Da 300 $ in su, circa un EA su nove mostra questo schema «troppo bello», e ciò gonfia parte dei buoni numeri della fascia da 600 $ in su. Anche escludendo quei 5, però, la fascia da 600 $ in su ha un profit factor mediano di 1,83 e un drawdown massimo mediano del 10,8 %, e resta una fascia di vertice.

Numero di recensioni e stelle aiutano?

Gli EA con 10 o più recensioni falliscono un po' meno spesso, ma circa uno su sei ha comunque perso più del 90 % del deposito. Su tutti i 441 EA, la correlazione di rango tra numero di recensioni e profit factor è stata 0,03, cioè praticamente nessun legame.

La valutazione in stelle ha aiutato ancora meno. Tra gli 88 EA con 10+ recensioni, la correlazione di rango tra valutazione e profit factor è stata −0,10, e i 43 EA sotto le 4,5 stelle sono andati meglio dei 45 con 4,5 o più.

Le stelle riflettono la soddisfazione degli acquirenti nel periodo in cui hanno effettivamente usato l'EA, e questo è diverso dalla performance di lungo periodo in backtest.

Limiti

• Sono backtest con 1 minute OHLC e parametri predefiniti. I risultati possono differire dalle impostazioni raccomandate dall'autore, dalle condizioni di conto o dai test con tick reali.
• Prezzi e recensioni sono aggiornati al 5 ottobre 2026. Le variazioni di prezzo successive non sono considerate.
• È un test storico. Ogni EA è stato misurato su un periodo precedente alla sua data di compilazione; i risultati non prevedono la performance futura.
• Nelle fasce piccole (600 $ e oltre, 50+ recensioni, ecc.) pochi EA possono spostare la mediana.

Come usarlo nella scelta di un EA

Tre lezioni da questi 441 EA:

1. Non pensi di far girare un EA gratuito così com'è su un conto reale. In mediana perdeva denaro, e quasi la metà ha perso più del 90 % del deposito.
2. Il prezzo non è un indizio sul drawdown. Anche con un EA costoso, verifichi sempre personalmente il drawdown massimo.
3. Guardi i test, non le stelle. In questi dati, valutazioni alte e buoni risultati erano a malapena collegati.

Legga sempre i numeri di performance insieme al drawdown massimo. Il nostro metodo di test è pubblicato nel nostro rapporto di verifica con tick reali.

Se cita i numeri di questa pagina, inserisca un link a questa pagina come fonte.