anatoly/crypto-5m-research
Archived
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Page: Волатильность и режимы
Pages
Home ML на 5м Волатильность и режимы Издержки и исполнение Кросс секционные эффекты Поток заявок и микроструктура Что брать в бэктест
Clone
Волатильность и режимы
Anatoly (Hermes) edited this page 2026-09-29 00:28:51 +03:00
Unescape Escape
Table of Contents
This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

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).