Archived
research(5m): разбор 133 источников по 5 направлениям + сводка «что брать в бэктест»
ЧТО: directions/*.md+json (поток заявок, кросс-секция, издержки и исполнение, ML, волатильность), сводный sources/ALL_SOURCES.json (133 источника с URL, горизонтом, заложенными издержками, вердиктом), docs/SYNTHESIS.md — итог со страницы вики. ПОЧЕМУ: сверить наши прогоны с литературой и взять готовые проверяемые формулировки правил. ГЛАВНОЕ: ни одной работы с net-плюсом на 1-15м при издержках >=10 б.п.; пик валового эджа 1,3 б.п. на 15м и 0,15 б.п. на 5м (Kitron & Wengrowicz 2026, 183 пары) против нашего круга 11 б.п. КАК ПРОВЕРЕНО: JSON всех пяти направлений валидны (15/24/27/29/38 = 133 записи), отчёты 43-61 КБ.
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,285 @@
|
||||
# volatility-regimes — прогноз волатильности и режимов на 5м горизонте + vol-targeting
|
||||
|
||||
Направление 5 репозитория `crypto-5m-research`. Дата подготовки: **29.09.2026** (MSK).
|
||||
Все URL проверены 29.09.2026. Наши издержки для сравнения: **11 б.п. на круг (тейкер)**, 4 б.п. (мейкер);
|
||||
средний |5м-ход| = 22,8 б.п. ⇒ σ₅ₘ ≈ 28,6 б.п.; порог безубыточности p\*=(Стоп+Издержки)/(Цель+Стоп).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 0. Главный вывод в трёх строках
|
||||
|
||||
1. **Волатильность предсказуется, направление — нет.** R² прогноза RV на 5-минутном горизонте достигает
|
||||
0,73–0,75 (с периодичностью и объёмом), тогда как R² предсказания *знака/доходности* на внутридневном
|
||||
горизонте в лучших работах = 1,6% (30-мин горизонт, SPY) и 0 после поправки на множественное тестирование
|
||||
(дневной крипто-горизонт).
|
||||
2. **Практическая ценность прогноза волатильности — не альфа, а риск.** Лучшая из известных моделей риска
|
||||
даёт **8–19 б.п. в год** прироста certainty-equivalent полезности над наивными моделями
|
||||
(Bollerslev et al. 2018). Это меньше, чем **один** наш тейкер-круг (11 б.п.). Значит, волатильность
|
||||
годится как *фильтр/сайзинг* внутри правил, которые зарабатывают иначе.
|
||||
3. **Внутридневная периодичность — самый надёжный крипто-специфичный факт.** Волатильность и объём
|
||||
имеют пики в **00:00, 08:00, 16:00 UTC** (время фандинга перпетуалов), суточный максимум около
|
||||
**16:00 UTC**, минимум около **05:00 UTC**, плюс пики каждые 15 минут и меньшие каждые 5 минут
|
||||
внутри часа (arXiv 2109.12142). Это измеримая структура, а не «паттерн».
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. Таблица: работа → авторы/год → данные → горизонт → издержки → цифры → вердикт
|
||||
|
||||
| # | Работа (авторы, год) | Данные | Горизонт | Издержки, заложенные в работе | Ключевые цифры | Вердикт |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| 1 | **Bollerslev, Hood, Huss, Pedersen (2018)**, *Risk Everywhere*, RFS 31(7):2729 — [PDF Duke](https://public.econ.duke.edu/~boller/Published_Papers/rfs_18.pdf) | 20 commodities, 21 индекс акций, 8 FI-фьючерсов, 9 валют; >20 лет; RV из 5-мин | дневная RV → таргетирование риска | «realistic transaction costs» учтены; выигрыш, по авторам, сохраняется | 5-мин RV трудно превзойти (цит. LPS 2015); прирост полезности лучшей модели риска vs статической = **48 б.п./год**, vs модель на дневных данных = **19 б.п./год**, vs скользящее среднее RV за 21 день = **8 б.п./год**; базовое SR=0,4, риск-таргет 20% | Прогноз волатильности — это риск-менеджмент. Потолок выигрыша (8–19 б.п./год) **меньше нашего круга 11 б.п.** |
|
||||
| 2 | **Liu, Patton, Sheppard (2015)**, JoE 187(1):293 — [PDF Duke](https://public.econ.duke.edu/~ap172/Liu_Patton_Sheppard_JoE_2015.pdf) | 400+ оценок RV, 31 актив, 5 классов, 11 лет | дневная QV, прогноз по HAR 1–50 дней | не моделируются | «**difficult to significantly beat 5-minute RV**»; автокорреляция QV 1-го порядка ≈ **0,95** (2-го ≈ 0,92) | Простое 5-мин RV — достаточная мера. Экзотические оценки не нужны |
|
||||
| 3 | **Martins, Virbickaitė, Nguyen, Lopes (2025)**, Örebro WP 14/2025 — [PDF](https://www.oru.se/globalassets/oru-sv/institutioner/hh/workingpapers/workingpapers2025/wp-14-2025.pdf) | 5-мин лог-доходности + объём: E-mini S&P500, Nasdaq, Euro FX, WTI; OOS 01.01.2022–30.08.2024 | **одношаговый = 5-минутный** | явно не моделируются | Mincer–Zarnowitz R² (5-мин RV как прокси): предложенная модель **0,748** (Nasdaq) / **0,733** (S&P); PSVO 0,553; PSV 0,546; SV 0,459; **GARCH 0,421/0,433; AR1-RV 0,409/0,414**; DM-статистики значимо в пользу модели; vol-managed портфели: Sharpe 0,14→3,28 (Nasdaq), 0,19→3,52 (S&P) — ⚠️ при средней доходности 0,79% и 0,64% годовых это даёт годовую волатильность ~0,2%, т.е. **Sharpe из Табл. 4 выглядит артефактом масштабирования; доверять осторожно** | Единственная найденная работа про **прогноз RV именно на 5-мин горизонте**: R² 0,73–0,75 с периодичностью; наивный AR1-RV даёт 0,41. Статистика есть, экономика без издержек не доказана |
|
||||
| 4 | **Harvey, Hoyle, Korgaonkar, Rattray, Sargaison, Van Hemert (2018)**, JPM 45(1):14 — [PDF Duke](https://people.duke.edu/~charvey/Research/Published_Papers/P135_The_impact_of.pdf) | 60+ активов с 1926; S&P500-фьючерсы с 1988 (в т.ч. **5-мин** оценка волатильности) | дневное ребалансирование, таргет 10% | 1 б.п. на акцию (одна нога), 0,5 б.п. облигации/кредит | Sharpe 0,40 → **0,48–0,51**; vol of vol **4,6% → 1,8%**; оборот ~**5 кругов в год** ⇒ издержки **0,066%/год**; выигрыш только для риск-активов (акции, кредит), для облигаций/FX/сырья ≈ 0; переход с дневной на **5-мин** оценку волатильности даёт **небольшое** улучшение Sharpe/vol-of-vol/левого хвоста | Vol-targeting даёт ~+0,08 Sharpe и урезание хвостов; дешевизна обеспечивается **низким оборотом** (раз в день). На 5м-частоте это преимущество исчезает (см. §4) |
|
||||
| 5 | **Moreira, Muir (2017)**, JF 72(4) — [PDF NYU](https://www.stern.nyu.edu/sites/default/files/assets/documents/Volatility%20Managed%20Portfolios.pdf) | факторы акций, валютный carry; месячная частота | месячная | «даже с реалистичными издержками» | Рынок: **альфа 4,86%/год**, appraisal ratio 0,33, **+25% к Sharpe** buy-and-hold; прирост полезности = **65% lifetime utility** | Сильная версия «vol-targeting = альфа» |
|
||||
| 6 | **Cederburg, O'Doherty, Wang, Yan (2020)**, JFE 138(1):95 — [PDF Lehigh](https://www.lehigh.edu/~xuy219/research/COWY.pdf) | **103** стратегии акций | месячная, с real-time реализацией | издержки учитываются в OOS-тестах | «**нет статистических или экономических доказательств**, что vol-managed портфели систематически дают более высокий Sharpe»; OOS-версии обычно **хуже** незамасштабированных по CE-доходности и Sharpe; причина — структурная нестабильность spanning-регрессий; ISBN-альфы нереализуемы в реальном времени | **Прямое опровержение (5).** Vol-targeting не является устойчивым источником альфы |
|
||||
| 7 | **Sarrafshirazi (2025)**, MSc thesis, Concordia — [PDF](https://spectrum.library.concordia.ca/995904/1/Sarrafshirazi_MSc_F2025.pdf) | минутные цены BTC (агрегат Kaggle), 08.2017–02.2025; RV из 5-мин | 1, 7, 30, 90 дней | не моделируются | HAR-варианты **бьют GARCH(1,1) на коротких горизонтах**, GARCH лучше на длинных; HAR-J лучший на 1 день, HAR-RS на неделе/месяце; у крипты **короче память волатильности и больше вклад джампов**, чем у акций; на квартале все модели сходятся | HAR-семейство — обязательный бейзлайн для коротких горизонтов |
|
||||
| 8 | **Manevich, Peresetskiy, Pogorelova (2022)**, ВШЭ, 09.09.2022 — [PDF](https://economics.hse.ru/mirror/pubs/share/827451601.pdf) | закрытия **5-мин** BTC и E-mini S&P500 (finam.ru), 01.01.2018–29.12.2021, 288 баров/сутки | дневная RV | не моделируются | Вывод: **GARCH-модели уступают HAR**; лучшие MAPE = **29,51% (BTC)** и 36,12% (E-mini S&P500). MSE/MAE/MAPE, значимость 1% | Даже лучшая модель ошибается на **~30% относительно** по дневной RV BTC — честный потолок точности |
|
||||
| 9 | **arXiv 2109.12142**, *Periodicity in Cryptocurrency Volatility and Liquidity*, 05.11.2021 — [PDF](https://arxiv.org/pdf/2109.12142) | 1-мин OHLCV Binance, Coinbase Pro, Uniswap V2; BTC, ETH; основной сэмпл 01.10.2020–01.06.2021, расширенный с 01.01.2019 | 1 мин / 5 мин (RV), внутридневные паттерны | не моделируются (измерительная работа) | RV(5-мин), годовое среднее/медиана: BTC/USDT Binance **67,72% / 54,57%**, ETH/USDT **86,29% / 71,59%**; волатильность **максимум ~16 UTC, минимум ~05 UTC**; **пики объёма и волатильности в 00:00, 16:00 и (слабее) 08:00 UTC — времена фандинга** (Binance 00/08/16; FTX каждый час; BitMEX 04/12/20 UTC); внутри часа — **пики каждые 15 минут и меньшие каждые 5 минут**; GARCH «существенно выигрывает» от учёта периодичности; разрывы в 1-мин рядах на каждой 15-й/5-й/1-й минуте; ценопознание на CEX, DEX отстаёт до ~12 мин | **Самая прикладная вещь в направлении.** Периодичность реальна, велика и объяснима (фандинг + алгоритмы) |
|
||||
| 10 | **Gao, Han, Li, Zhou (2018)**, *Market Intraday Momentum* — [PDF](https://c.mql5.com/forextsd/forum/173/intraday_momentum_-_the_first_half-hour_return_predicts_the_last_half-hour_return.pdf), [разбор Alpha Architect](https://alphaarchitect.com/attention-prop-traders-the-first-half-hour-of-trading-predicts-the-last-half-hour/) | SPY, 04.01.1993–31.12.2013 | **30 минут** (первая получасовка → последняя) | авторы утверждают, что эффект выживает после издержек | R² = **1,6%** (с r₁₂ — 2,6%; на днях высокой волатильности — до 3,3%); тайминг-стратегия **6,67%/год, SD 6,19%, Sharpe 1,08** vs buy-and-hold 0,29; в группах по волатильности Sharpe растёт 0,18 → 0,97 → **1,63** | Предсказуемость направления **растёт** с волатильностью и объёмом. Это аргумент **против** «торговать breakout только в тишине» |
|
||||
| 11 | **Shen, Urquhart, Wang (2021)**, Financial Review, doi:10.1111/fire.12290 — [Wiley](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/fire.12290) | BTC на Bitfinex, Bitstamp, CEX.IO, Coinbase, Kraken | 30 мин (сессия определена по всплеску объёма; закрытие 17:00 EST = брейк CME) | авторы заявляют экономические выигрыши; издержки детально не проверены нами | первая получасовка **значимо предсказывает** последнюю in-sample и OOS; эффект **сильнее**, когда первая сессия с наибольшим объёмом/волатильностью; выигрыш в market timing и asset allocation, особенно на падениях | Крипто-аналог (10): эффект есть, горизонт 30 мин, не 5 мин |
|
||||
| 12 | **NAJEF (2022)**, *Intraday return predictability in the cryptocurrency markets: Momentum, reversal, or both* — [ScienceDirect (абстракт)](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1062940822000833) | криптовалюты, внутридневные данные | внутридневной | «timing strategy outperforms buy-and-hold» (абстракт) | доказательства **и моментума, и разворота**; влияние джампов, FOMC, ликвидности, COVID-19 ⚠️ прочитан **только абстракт**: SSRN-копия отдаёт 403 | Направление режимно-зависимо: то моментум, то разворот |
|
||||
| 13 | **Shanaev, Vasenin, Stepanov (2023)**, Heliyon 9(4):e14236, doi:10.1016/j.heliyon.2023.e14236 — [PMC полный текст](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10015199/) | BTC, 7 бирж | **1 мин / границы 15-мин свечей** (аномалия появилась во 2-й половине 2020) | авторы: стратегия **превосходит buy-and-hold уже после комиссий и спреда** при капитале от $5 000 | положительные доходности **0,58 б.п. в минуту** сконцентрированы на **0-й, 15-й, 30-й, 45-й минутах часа**; t-stat > 9 для всех 7 бирж в 2021; устойчиво к выбросам и тяжёлым хвостам | Микроструктурный эффект на границе свечей: ~2,3 б.п. на «поворот» против 11 б.п. нашего круга ⇒ это **тайминг входа**, а не источник дохода |
|
||||
| 14 | **arXiv 1912.05228**, *Risk of Bitcoin Market: Volatility, Jumps, and Forecasts*, 2019/2021 — [abs](https://arxiv.org/abs/1912.05228) | BTC, RV | короткий и длинный | не моделируются | моделирование джампов и знаковых оценок полезно для **долгосрочного** прогноза RV и «**не нужно для краткосрочного**» | На 5м-горизонте джамп-машинерия не окупается |
|
||||
| 15 | **Brini (2026)**, arXiv 2607.05291, *Forecasting Realized Volatility with Time Series Foundation Models* — [HTML](https://arxiv.org/html/2607.05291v1) | VOLARE: 50 активов (акции, FX, фьючерсы) | 3 горизонта | не моделируются | 9 zero-shot TSFM vs 8 эконометрических моделей, формальные тесты: **только маленькая TTM** узко бьёт Log-HAR на всех горизонтах; после Mincer–Zarnowitz-рекалибровки «много короткого преимущества» оказывается **лучшим масштабом, а не лучшим прогнозом**; равновесное среднее TTM+Log-HAR входит в Model Confidence Set для **98–100% активов** | Сложные модели не дают бесплатного выигрыша; ансамбль с Log-HAR — достаточное решение |
|
||||
| 16 | **Springer (2025)**, *Crypto Volatility Forecasting: Mounting a HAR, Sentiment, and Machine Learning Horserace*, doi:10.1007/s10690-024-09510-6 — [статья](https://link.springer.com/article/10.1007/s10690-024-09510-6) | крипта, внутридневные данные, ИИ-сентимент из новостей | внутридневной | не моделируются | ML-модели (LightGBM, XGBoost, LSTM, MLP, CNNBiLSTM) **улучшают HAR**; сентимент **не улучшает HAR**, но улучшает ML в **54,17%** случаев | Скромный, но реальный выигрыш ML; сентимент — не короткий путь |
|
||||
| 17 | **Springer (2025)**, обзор *Advances in forecasting realized volatility* — [статья](https://link.springer.com/article/10.1186/s40854-025-00809-5) | обзор литературы 2000–1П2024 | разные | — | лучший класс — гибриды **CNN+LSTM** | Консенсус обзора: DL чуть впереди на метриках |
|
||||
| 18 | **arXiv 2510.03236** (Jakkula et al., 2025), *Improving S&P 500 Volatility Forecasting through Regime-Switching Methods* — [abs](https://arxiv.org/abs/2510.03236) | SPX, RV из **5-мин** доходностей, 01.05.2014–27.05.2025 | дневная RV, рекурсивно 5 и 10 дней | не моделируются | soft-Markov, спектральная кластеризация, coefficient-based soft regime: последний **лучше AR-бейзлайна во всех подпериодах** (до/во время/после COVID) | Режим-осведомлённость помогает дневному прогнозу RV; режимы медленные |
|
||||
| 19 | **arXiv 2202.08962** (Zhang et al., 2022/2023), *Volatility forecasting with machine learning and intraday commonality* — [abs](https://arxiv.org/abs/2202.08962) | акции, внутридневная RV (пулинг) | внутридневная → 1 день | не моделируются | нейросети доминируют линейные и tree-модели; перенос на новые акции работает; **time-of-day эффекты помогают прогнозу** | Подтверждает: «время суток» — полезный признак для intraday RV |
|
||||
| 20 | **Yi, He, Zhang (2022)**, NAJEF, doi:10.1016/j.najef.2022.101731 — [страница](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S106294082200081X) | BTC RV + другие крипты | дневная | не моделируются | кросс-крипто-информация помогает прогнозу RV ⚠️ прочитан уровень абстракта/методики | Другие пары — полезные признаки для RV |
|
||||
| 21 | **ITheClixs/crypto-return-predictability (2026)** — [GitHub](https://github.com/ITheClixs/crypto-return-predictability) (grey literature, воспроизводимый код) | BTC, ETH, SOL; daily; 23.07.2020–17.07.2026; purged/embargoed walk-forward | 1 и 7 дней | учитываются (net Sharpe с бутстрап-интервалами) | Diebold–Mariano отвергает **в пользу random walk в 7 из 18** настроек и **никогда — в пользу модели**; Clark–West: 5 из 18 на 5% (ожидалось 0,9); после FDR — 2, после FWER — **0**; OOS R² = **−0,0079 и +0,0031**; net Sharpe 0,51 и 0,33 с интервалами [−0,18;1,23] и [−0,35;1,02]; **значимого sign-timing навыка нет** | Направление не предсказуется с достаточной для издержек точностью; предсказуемая размерность — **волатильность** |
|
||||
| 22 | **Curupira (февраль 2026)**, *The Hurst Exponent Lied to Us* — [blog](https://curupira.dev/blog/hurst-exponents-mean-reversion-forex) | крипта, часовки | — | — | R/S Hurst с окном 100 баров даёт **H>0,6 на 100% баров** ⇒ как переключатель режима бесполезен | Не использовать наивный Hurst как гейт тренда |
|
||||
| 23 | **Grande, Borondo, Losada, Borondo (2024)**, Mathematics 12(18):2911, doi:10.3390/math12182911 — [MDPI](https://www.mdpi.com/2227-7390/12/18/2911) | крипто-пары | внутридневной/дневной | не моделируются | **антиперсистентные** значения Hurst предвосхищают возврат к среднему в pairs-торговле | Hurst полезен в антиперсистентную сторону (MR), не как «тренд-гейт» |
|
||||
| 24 | **Alsamaani, Aldhahi (2026)**, IJFS 14(4):90, doi:10.3390/ijfs14040090 — [MDPI](https://www.mdpi.com/2227-7072/14/4/90) | 12 криптовалют, high-frequency intraday | несколько горизонтов | не моделируются | сравниваются GARCH/EGARCH/IGARCH/GJR-GARCH/LRE/HAR ⚠️ **полный текст прочитать не удалось** (MDPI отдаёт 403/Cloudflare и через curl, и через прокси, и в браузере); использован только уровень абстракта | Ссылка есть, выводы не верифицированы нами |
|
||||
| 25 | **Quantumflow (practitioner, 2026)**, *Bitcoin Liquidity by Hour* — [страница](https://quantumflow.tech/learn/crypto-liquidity-by-hour) | BTC-перпетуалы Binance | часовые срезы | не моделируются | объём по будням максимален в **14:00 и 15:00 UTC — 2,72× и 2,61× от медианы дня** | Практик-источник для перекрёстной проверки (9); не академия |
|
||||
| 26 | **arXiv 2607.17555** (2026), *Volatility-Aware Extreme Event Detection in High-Frequency Financial Markets* — [abs](https://arxiv.org/abs/2607.17555) | высокочастотные рынки | — | — | (не использовано в синтезе; только обнаружено) | Кандидат на следующую итерацию |
|
||||
|
||||
**Что не удалось прочитать (честно):** MDPI IJFS 14(4):90 (403/Cloudflare при curl, r.jina.ai, браузер —
|
||||
сервис браузера не поднялся); SSRN delivery-PDF (403); Springer «The crypto world trades at tea time»
|
||||
(s11156-024-01304-1) — PDF вернулся как 3 КБ HTML; NAJEF — только абстракт.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. (1) Предсказуемость realized volatility на 5м горизонте в крипте
|
||||
|
||||
**Что предсказуется надёжно:** уровень RV (логарифм), а не доходность.
|
||||
|
||||
| Что прогнозируем | Данные | Горизонт | Точность | Источник |
|
||||
|---|---|---|---|---|
|
||||
| 5-мин RV (фьючерсы S&P/Nasdaq/Euro/WTI) | 5-мин доходности + объём | **5 минут** | MZ R² = **0,733–0,748** (модель с периодичностью и объёмом) vs **0,409–0,433** у AR1-RV и GARCH; DM значимо | Örebro WP 14/2025 |
|
||||
| Дневная RV BTC | 5-мин RV | 1 день | MAPE лучшей модели **29,51%** | ВШЭ 2022 |
|
||||
| Дневная RV BTC | 5-мин RV, HAR/HAR-RS/HAR-J | 1/7/30/90 дней | HAR бьёт GARCH(1,1) на коротких; GARCH лучше на длинных | Concordia MSc 2025 |
|
||||
| Дневная RV, 50 активов | Log-HAR vs 9 TSFM | 3 горизонта | преимущество TSFM **тает** после рекалибровки | arXiv 2607.05291 |
|
||||
| Джампы/полудисперсии для краткосрочного RV | BTC | короткий | **не нужны** для короткого горизонта | arXiv 1912.05228 |
|
||||
|
||||
**Есть ли статистически значимый выигрыш против наивного прогноза?**
|
||||
Да, но выигрыш *мал по величине* и доказывается только формальными тестами:
|
||||
- Örebro: DM-статистики значимо в пользу модели с периодичностью/объёмом — на **5-мин горизонте**, но на фьючерсах, не на крипте.
|
||||
- Concordia/ВШЭ: HAR значимо лучше GARCH на коротких горизонтах.
|
||||
- arXiv 2607.05291: единственная модель из 9 (TTM) узко лучше Log-HAR; существенная часть преимущества — **артефакт масштаба**.
|
||||
- Ключевая причина скромности выигрыша: **персистентность**. Автокорреляция QV 1-го порядка ≈ 0,95 (LPS 2015) ⇒ наивный прогноз уже почти оптимален.
|
||||
|
||||
**Чего в литературе НЕТ (важная дыра):** я не нашёл ни одной работы, которая считала бы out-of-sample R²/QLIKE и
|
||||
Diebold–Mariano для прогноза RV **крипты именно на 5-минутном горизонте**. Ближайшее — Örebro (фьючерсы, 5-мин)
|
||||
и дневные RV-работы по крипте. Это надо закрывать своим стендом: у нас есть 5-мин история Bybit 2020–2022
|
||||
(README), значит мы можем посчитать этот бенчмарк сами.
|
||||
|
||||
**Что это значит для нас:** прогноз волатильности нельзя продавать как сигнал. Его корректная роль —
|
||||
(а) нормировка барьеров (цель/стоп в единицах σ̂), (б) сайзинг позиции, (в) фильтр «когда вообще торговать».
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. (2) Внутридневные паттерны волатильности и объёма (часы UTC и дни недели)
|
||||
|
||||
Числа — из двух независимых источников (академия + практик), обе по крипте:
|
||||
|
||||
| Эффект | Числа | Источник |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| Суточный профиль волатильности | максимум ~**16:00 UTC**, минимум ~**05:00 UTC** (волатильность «хит дно» около 5 UTC) | arXiv 2109.12142 |
|
||||
| Пики объёма **и** волатильности | **00:00, 16:00 UTC** сильно; **08:00 UTC** слабее — совпадает с фандингом перпетуалов (Binance 00/08/16; FTX — каждый час; BitMEX — 04/12/20 UTC) | arXiv 2109.12142 |
|
||||
| Внутри часа | пики волатильности **каждые 15 минут**, меньшие — **каждые 5 минут** | arXiv 2109.12142 |
|
||||
| Объём по будням (BTC-перпы Binance) | максимум **14:00 и 15:00 UTC = 2,72× и 2,61×** от медианы дня | Quantumflow |
|
||||
| День недели | волатильность и объём **выше в будни, ниже на выходных**; она же «растут с годами» | arXiv 2109.12142 (со ссылкой на Wang, Liu, Hsu 2020, FRL 34:101243) |
|
||||
| Уровни RV(5м) | BTC/USDT Binance среднее **67,72%** годовых (медиана 54,57%); ETH/USDT **86,29%** (71,59%) | arXiv 2109.12142 |
|
||||
| Модельный эффект периодичности | GARCH-модели «**существенно выигрывают**» от учёта периодичности | arXiv 2109.12142 |
|
||||
| Кросс-биржевое: ценопознание | на CEX; DEX (Uniswap V2) отстаёт до **~12 минут** | arXiv 2109.12142 |
|
||||
|
||||
**Важная оговорка по издержкам:** все эти работы — измерительные; **издержки в них не заложены**.
|
||||
Сезонность говорит только о том, *когда* волатильность и объём выше; она не даёт направления и
|
||||
не покрывает 11 б.п. на круг. Её ценность — в выборе окна входа (ликвидность/спред/проскальзывание),
|
||||
что напрямую снижает нашу реальную стоимость круга против модельных 11 б.п.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. (3) Vol-targeting и risk parity на внутридневном горизонте: что даёт в терминах Sharpe
|
||||
|
||||
**Сторона «за»:** Moreira–Muir (2017): альфа 4,86%/год, +25% к Sharpe, 65% lifetime-utility (месячная частота).
|
||||
Harvey et al. (2018): Sharpe 0,40 → 0,48–0,51, vol of vol 4,6% → 1,8%, оборот всего ~5 кругов/год,
|
||||
издержки 0,066%/год при 1 б.п. за ногу; выигрыш — **только для риск-активов**, для облигаций/FX/сырья ≈ 0.
|
||||
Переход на **5-мин** оценку σ даёт лишь «небольшое» улучшение.
|
||||
|
||||
**Сторона «против»:** Cederburg et al. (2020) на 103 стратегиях: systematic OOS-преимущества **нет**,
|
||||
реализуемые версии обычно **хуже** незамасштабированных, причина — структурная нестабильность.
|
||||
Прирост полезности по Bollerslev et al. (2018): 8–19 б.п./год над наивными моделями риска.
|
||||
|
||||
**Наша арифметика (мой расчёт, не из литературы; помечено как наше):**
|
||||
|
||||
| Величина | Значение |
|
||||
|---|---|
|
||||
| p\* для цели 0,5%/стопа 0,3%, тейкер 11 б.п. | **51,2%** (мейкер 4 б.п.: **42,5%**) |
|
||||
| Базлайн «мартингал» для тех же барьеров (P(достичь +50 б.п. раньше −30 б.п.)) | **37,5%** |
|
||||
| ⇒ требуемое превышение точности над мартингалом | **+13,7 п.п.** (тейкер) / **+5,0 п.п.** (мейкер) |
|
||||
| Требуемый ожидаемый сдвиг цены в сторону сделки (σ₅ₘ=28,6 б.п.) | **5,9 б.п. = 0,21σ** (тейкер) / **2,2 б.п. = 0,08σ** (мейкер) |
|
||||
| Издержки vol-targeting при ежедневном ребалансе (по обороту Harvey, ×√-закон) | ~0,6%/год |
|
||||
| …при часовом ребалансе | ~2,7%/год |
|
||||
| …при ребалансе каждые 5 минут (×√288 = 17×) | ~**9,3%/год** |
|
||||
| Наивная верхняя оценка: полная перекладка позиции 288 раз в сутки | 11 б.п. × 288 = **31,7%/день** |
|
||||
|
||||
**Вывод:** vol-targeting на 5м-частоте экономически невозможен как непрерывный процесс:
|
||||
издержки оборота (9,3%/год в лучшем случае по √-закону) на порядок больше всего, что даёт
|
||||
прогноз волатильности (8–19 б.п./год). Рабочая форма — **vol-targeting на уровне сделки**
|
||||
(сайзинг выбирается один раз при входе), а не на уровне бара.
|
||||
|
||||
Внимание: в Örebro WP 14/2025 Sharpe vol-managed портфелей (до 3,28–3,52) **неправдоподобны**
|
||||
при заявленных средних доходностях — относиться как к артефакту; работа издержки не моделирует.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. (4) Можно ли построить ВХОД с положительным матожиданием из прогноза волатильности?
|
||||
|
||||
Строго по литературе — **нет, не напрямую**. Прогноз волатильности не содержит знака.
|
||||
Но три механизма делают его полезным как часть правила:
|
||||
|
||||
1. **Геометрия барьеров.** P(достичь +A раньше −B) зависит только от уровней (при отсутствии дрейфа):
|
||||
p₀ = B/(A+B). Значит, чем больше отношение цель/стоп, тем дешевле доказать прибыльность:
|
||||
| Цель/Стоп | p₀ (мартингал) | p\* тейкер | нужное превышение |
|
||||
|---|---|---|---|
|
||||
| 100/50 б.п. | 33,3% | 40,7% | **+7,4 п.п.** |
|
||||
| 50/30 б.п. | 37,5% | 51,2% | +13,7 п.п. |
|
||||
| 50/50 б.п. | 50,0% | 61,0% | +11,0 п.п. |
|
||||
| 20/20 б.п. | 50,0% | 77,5% | +27,5 п.п. |
|
||||
| 15/15 б.п. | 50,0% | 86,7% | +36,7 п.п. |
|
||||
⇒ **микро-барьеры (≤20 б.п.) структурно безнадёжны** (нужно +27…+37 п.п. точности);
|
||||
асимметрия 2:1 (100/50) требует наименьшего преимущества. Это самый дешёвый способ проверить гипотезу.
|
||||
2. **Нормировка барьеров на σ̂.** При фиксированных A и B волатильность не меняет p₀, **но** меняет время
|
||||
до касания и, при наличии дрейфа, само p: ожидаемый дрейф m = 0,25σ₅ₘ даёт p = 54,2% для 50/30, m = 0,5σ₅ₘ → 69,2%.
|
||||
Отсюда фильтр «торговать, когда ожидаемый сдвиг в сторону сделки ≥ 0,21σ» — это и есть проверяемое условие входа.
|
||||
3. **Периодичность как регулятор «где торговать».** Волатильность и объём концентрируются в 12:00–18:00 UTC
|
||||
и на фандинг-штампах; ликвидность там выше ⇒ фактическое проскальзывание ниже модельного
|
||||
(1 б.п. на ногу в топ-30 по обороту — из наших фактов). Это снижает издержки, а не создаёт альфу.
|
||||
|
||||
**Эмпирика о направлении предсказуемости при разной волатильности:** intraday momentum **сильнее**
|
||||
на днях с высокой волатильностью и объёмом (Gao et al.: Sharpe по терцилям волатильности 0,18 → 0,97 → 1,63;
|
||||
Shen et al.: эффект сильнее, когда первая сессия с максимальным объёмом).
|
||||
То есть гипотеза «breakout только при низком ATR-персентиле» **противоречит** литературе по моментуму.
|
||||
|
||||
**Про «straddle без опционов»:** на перпетуалах нет выпуклости; bracket/OCO-ордер не является
|
||||
длинной гаммой (обе ноги оплачиваются нашими 11 б.п., а суммарная выплата ограничена барьерами).
|
||||
Литературных подтверждений работоспособности такой конструкции на 5м в крипте я не нашёл — это гипотеза,
|
||||
а не результат. Единственные платные «длинноволатильные» конструкции в крипте — опционы Deribit
|
||||
(вне нашего периметра издержек) и фандинг/базис (отдельное направление репозитория).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. (5) Режимы (тренд/боковик) на 5м: как детектируют и помогает ли
|
||||
|
||||
| Подход | Данные/горизонт | Результат | Источник |
|
||||
|---|---|---|---|
|
||||
| Vol-режимы через soft-Markov/кластеризацию | SPX, RV из 5-мин, дневной прогноз | coefficient-based soft regime **лучше AR-бейзлайна во всех подпериодах** (до/во время/после COVID); рекурсивно на 5 и 10 дней | arXiv 2510.03236 |
|
||||
| HMM как переключатель стратегий | крипта, разные ТФ | practitioner-обзоры описывают логику, но без значимых OOS-результатов; на 5м — надёжных подтверждений не нашёл | (см. §7) |
|
||||
| Hurst как гейт тренда | крипта, часовки | R/S Hurst с окном 100 баров даёт H>0,6 на **100%** баров ⇒ вырожденный индикатор | Curupira (2026) |
|
||||
| Hurst как указатель возврата к среднему | крипто-пары | **антиперсистентные** значения Hurst предвосхищают mean reversion | Mathematics 12(18):2911 (2024) |
|
||||
| Режимная нестабильность | 103 стратегии, monthly | OOS-альфы vol-management не воспроизводятся ⇒ структурная нестабильность — норма, а не исключение | Cederburg et al. (2020) |
|
||||
|
||||
**Вывод:** детектирование *волатильностных* режимов работает и полезно (лучше всего — на дневном
|
||||
горизонте и как медленная компонента). Детектирование *тренд/боковик* на 5м в литературе подтверждения
|
||||
не получило; наивные индикаторы (Hurst-порог, ADX) вырождаются. Практическая рекомендация: использовать
|
||||
режим как **масштаб риска и выбор типа правила (моментум vs MR)**, а не как самостоятельный сигнал,
|
||||
и всегда с тестом на net EV/сделку.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. Что НЕ подтвердилось (и почему не надо повторять)
|
||||
|
||||
1. **«Breakout только в тишине, при низком ATR-персентиле».** Литература по intraday momentum говорит
|
||||
обратное: предсказуемость **растёт** с волатильностью и объёмом (Gao et al. 2018; Shen et al. 2021).
|
||||
Низкая волатильность делает ход медленнее, а издержки — теми же.
|
||||
2. **Vol-targeting как источник альфы.** Cederburg et al. (2020), 103 стратегии: систематического OOS-выигрыша
|
||||
нет, реализуемые версии хуже. Прирост полезности даже у лучших моделей риска = 8–19 б.п./год (Bollerslev et al. 2018).
|
||||
3. **«Сложная модель прогноза волатильности = больше денег».** Foundation-модели: только одна узко бьёт Log-HAR,
|
||||
и то преимущество в основном исчезает после рекалибровки (arXiv 2607.05291). Ансамбль TTM+Log-HAR
|
||||
в MCS для 98–100% активов — т.е. сложность не нужна.
|
||||
4. **Экзотические оценки RV.** LPS (2015), 400+ оценок, 31 актив: 5-мин RV трудно значимо превзойти.
|
||||
5. **Джампы/полудисперсии/знаковые оценки для короткого горизонта.** arXiv 1912.05228: полезны на длинном,
|
||||
«не нужны» на коротком.
|
||||
6. **GARCH на коротком горизонте.** ВШЭ 2022 и Concordia 2025: GARCH уступает HAR на коротких горизонтах
|
||||
(на длинных — наоборот).
|
||||
7. **Сентимент как улучшение HAR.** Springer horserace: сентимент **не** улучшает HAR; помогает только
|
||||
ML-моделям и только в 54,17% случаев.
|
||||
8. **Направление/знак на 5м как предсказуемая величина.** Наилучший документированный R² внутридневного
|
||||
моментума = 1,6% (30 мин, SPY); по крипте на дневном горизонте после контроля FWER **0** значимых
|
||||
предсказателей, OOS R² ≈ 0, sign-timing навыка нет.
|
||||
9. **Наивный Hurst>0,5 как гейт тренда.** Вырождается (100% баров).
|
||||
10. **«Straddle-подобная» конструкция на перпетуалах.** Литературных подтверждений нет; математически
|
||||
bracket-ордер не даёт выпуклости, а платит 2×11 б.п. Остаётся непроверенной гипотезой.
|
||||
11. **Регулярно цитируемые Sharpe vol-managed портфелей на внутридневных данных.** В Örebro WP 14/2025
|
||||
Sharpe 3,28–3,52 при средней доходности 0,6–0,8% годовых — арифметически неправдоподобно
|
||||
(годовая волатильность ~0,2%); издержки не моделируются. К таким числам — не апеллировать.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. Правила для бэктеста (10 проверяемых правил, 5м, с волатильностной фильтрацией)
|
||||
|
||||
Обозначения: σ̂₅ₘ — прогноз 5-минутной волатильности (HAR-RV на 5-мин RV + дамми час-суток +
|
||||
дамми минута-в-часе + дамми фандинг-часов); A — цель, B — стоп; издержки c = 11 б.п. на круг (тейкер), 4 б.п. (мейкер).
|
||||
|
||||
1. **R1 (модель σ̂, гейт, не сигнал).** Обучать HAR-RV на лог(RV₅ₘ) с признаками «час UTC», «минута в часе (0/15/30/45)»,
|
||||
«фандинг-штампы 00/08/16 UTC», «объём». Приёмка: out-of-sample QLIKE лучше AR(1)-RV и EWMA, DM p<0,05
|
||||
минимум на 60% пар. Экономика: правило само не торгует ⇒ прямой EV = 0; оно оправдано только если
|
||||
улучшает EV правил 2–8. Тестировать на Bybit 2020–2022 (история доступна явным start/end).
|
||||
2. **R2 (геометрия барьеров под издержки).** Использовать асимметрию **A=100 б.п./B=50 б.п.** (p\* = 40,7% тейкер,
|
||||
p₀ = 33,3% ⇒ требуется всего **+7,4 п.п.**) как основную конфигурацию; **50/30** (p\*=51,2%, нужно +13,7 п.п.) —
|
||||
как вторую; **микро-барьеры ≤20 б.п. исключить** (нужно +27…+37 п.п.).
|
||||
Экономика при 100/50: EV = +0,407·100 − 0,593·50 − 11 = +0,5 б.п./сделку на пороге (тейкер); мейкером (36,0%):
|
||||
+9,0 б.п. При 50/30 пороге: EV ≈ −0,04 б.п. (тейкер) и +6,96 б.п. (мейкер, p\*=42,5%).
|
||||
⇒ **мейкер-исполнение повышает EV на 7–9 б.п./сделку — больше, чем любая модель волатильности.**
|
||||
3. **R3 (масштаб барьеров на σ̂).** Держать A/B постоянными в единицах σ̂ (например A = 3,5σ̂, B = 1,75σ̂ —
|
||||
эквивалент 100/50 при σ̂ = 28,6 б.п.). Тест: сравнить net EV при фиксированных б.п. барьерах vs барьерах в σ̂;
|
||||
победитель — по net Sharpe с учётом оборота.
|
||||
4. **R4 (фильтр «достаточного дрейфа»).** Вход только если прогноз ожидаемого сдвига в сторону сделки
|
||||
≥ **0,21·σ̂₅ₘ** (тейкер; порог безубыточности) или ≥ **0,08·σ̂₅ₘ** (мейкер). Механика: при 50/30 ожидаемый
|
||||
дрейф 0,25σ дает p = 54,2%, 0,5σ → 69,2%. Это прямой и однозначный критерий входа.
|
||||
5. **R5 (окно суток).** Торговать только **12:00–18:00 UTC** (пик волатильности ~16 UTC, максимум объёма 14–15 UTC
|
||||
= 2,72×/2,61× медианы); исключить **03:00–06:00 UTC** (минимум ~05 UTC). Экономика: тот же edge на сделку,
|
||||
но меньше сделок в шумных тонких часах ⇒ ниже фактическое проскальзывание (1 б.п. на ногу в топ-30 по обороту).
|
||||
6. **R6 (фандинг-штампы).** Не открывать новые позиции за ≤5 минут до 00:00/08:00/16:00 UTC; вход — после
|
||||
(волатильность и объём пикуют на штампах). Дополнительно: если |фандинг| > 2 б.п./8ч, учитывать его как
|
||||
издержку удержания. Ожидаемый эффект — качество входа и снижение риска неблагоприятного исполнения, не альфа.
|
||||
7. **R7 (границы свечей).** Вход/выход планировать на 0/15/30/45-й минуте часа: документированный эффект
|
||||
**0,58 б.п./мин** на поворотах 15-мин свечей (7 бирж, t>9, 2021), причём стратегия выживала после комиссий и спреда
|
||||
при капитале от $5 000. Экономика: ожидаемый вклад ~2,3 б.п. на поворот против 11 б.п. круга ⇒ использовать
|
||||
как тайминг входа/выхода, **не** как отдельную стратегию. Обязательна проверка на затухание (эффект появился в 2020).
|
||||
8. **R8 (режимный гейт: моментум в высокой волатильности).** Breakout-правила включать только при
|
||||
персентили σ̂ ≥ 70 (Gao/Shen: предсказуемость растёт с волатильностью и объёмом). Тест-контроль:
|
||||
то же правило при персентили ≤ 30 — ожидаем отсутствие edge (это проверка пункта 7.1).
|
||||
9. **R9 (режимный гейт: MR в тишине).** Mean-reversion-правила включать только при персентили σ̂ ≤ 30 **и**
|
||||
устойчивой антиперсистентности (Hurst по длинному окну, не 100 баров; антиперсистентность — сигнал к MR,
|
||||
Mathematics 12(18):2911). Тест: сравнить net EV MR при гейте и без.
|
||||
10. **R10 (сайзинг: vol-targeting только на входе).** Размер = риск-бюджет / σ̂₅ₘ, зафиксирован на время сделки;
|
||||
внутри сделки **не** ребалансировать (иначе +11 б.п. за каждую подгонку; непрерывный vol-targeting на 5м
|
||||
стоит ~9,3%/год по √-закону vs потолок выгоды 8–19 б.п./год). Ограничение плеча (например ≤3×).
|
||||
|
||||
**Общий kill-критерий для всех правил:** ≥200 сделок; net EV/сделку > 0 после 11 б.п.;
|
||||
бутстрап-интервал net Sharpe не содержит 0; выигрыш по точности над мартингалом не менее
|
||||
**+13,7 п.п.** для 50/30 (тейкер) или **+5,0 п.п.** (мейкер), **+7,4 п.п.** для 100/50 (тейкер);
|
||||
и обязательная проверка мейкер-версии, потому что 6,7 п.п. требуемого edge — это просто разница
|
||||
между тейкером и мейкером.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. Что осталось непокрытым (для следующих итераций)
|
||||
|
||||
* Нет крипто-работы с OOS R²/DM для **5-минутного** прогноза RV — посчитать самим (Bybit 2020–2022).
|
||||
* Не прочитаны (доступ): MDPI IJFS 14(4):90; NAJEF 1062940822000833 (полный текст); Springer s11156-024-01304-1.
|
||||
* Не проверено: optimal stopping / моменты выхода (не только барьеры); влияние спреда (не только комиссии);
|
||||
BTC→альты lead-lag как признак для RV; Deribit-опционы как источник implied vol (вне нашей модели издержек).
|
||||
Reference in New Issue
Block a user