crypto-5m-research/directions/volatility-regimes.md

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	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	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	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	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	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	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	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	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	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, разбор Alpha Architect	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	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)	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	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	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	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	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	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	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	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	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 (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	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	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	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	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	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).