diff --git a/ML-на-5м.md b/ML-на-5м.md new file mode 100644 index 0000000..a28a178 --- /dev/null +++ b/ML-на-5м.md @@ -0,0 +1,185 @@ +# ML/DL на 5-минутных данных — что реально работает, что нет + +Направление 4 репозитория `crypto-5m-research`. Дата сборки: **2026-09-29** (все URL — дата обращения 29.09.2026). +Наши инварианты (из `README.md`, не перепроверяются здесь): средний |доход| 5м = **22,8 б.п.**, 1ч = **78,0 б.п.**; +издержки на круг **11 б.п.** (тейкер Bybit) / **4 б.п.** (мейкер); порог безубыточности +p\* = (Стоп+Издержки)/(Цель+Стоп): 0,2%/0,2% → **0,775**, 0,5%/0,3% → **0,7625**, 1,0%/0,5% → **0,74**, мейкер 0,2%/0,2% → 0,60. + +Термин «издержки» ниже означает **уровень, заложенный в чужой бэктест** (и сравнивается с нашими 11 б.п. на круг). + +--- + +## 1. Сводная таблица: работы, где ML/DL торговал крипту на 1–15м (и рядом) с издержками + +| Работа | Авторы/год | Данные | Горизонт | Заложенные издержки | Цифры (как в источнике) | Вердикт | +|---|---|---|---|---|---|---| +| Machine Learning-Based Bitcoin Trading Under Transaction Costs: Evidence From Walk-Forward Forecasting ([arXiv 2606.00060](https://arxiv.org/html/2606.00060v1)) | Bysik, Ślepaczuk, 2026 | BTC/USDT, ~70 000 часовых наблюдений, 2018–2026, 27-фолдовый walk-forward | **1 час** (не 5м!) | **10 б.п.** за сделку (0,1%) | Без издержек: XGBoost long-only ARC +73,50%, iTransformer long-short +181,76%. С издержками 10 б.п.: XGBoost LO **−64,00%**, LSTM −50,65%, iTransformer **−83,93%**; LS: −92,58% / −87,08% / −98,62%; 24ч-моментум −45,93%. Cost-aware фильтр (вход только если \|прогноз\| > порога, пропорц. издержкам) снижает оборот **более чем в 10 раз**: лучший LO XGBoost даёт ARC >65%, SR >1 — но bootstrap (paired circular block, 10 000 повторов, Holm) **не подтверждает** превосходство над buy&hold; результат неоднороден по режимам | **Ключевая работа направления.** Издержки ломают наивную ML-стратегию полностью; спасает только правило исполнения по величине прогноза. Их 10 б.п. на сделку ≈ наши 11 б.п. на круг — порядок совпадает | +| Informer in Algorithmic Investment Strategies on High Frequency Bitcoin Data ([arXiv 2503.18096](https://arxiv.org/pdf/2503.18096)) | Stefaniuk, Ślepaczuk, 2025 | BTC/USDT, 21.08.2019–24.07.2024, **5м / 15м / 30м**, 6 тестовых периодов | **5м** (есть) | **0,1% за смену позиции** (Binance spot taker; проверено в тексте, сн. 8), переворот = 2 сделки ≈ 20 б.п. | Informer с **GMADL**-лоссом выигрывает от повышения частоты и на 5м обходит все прочие стратегии в большинстве периодов; RMSE-лосс **ухудшается** с ростом частоты; Quantile-лосс не лучше бенчмарков. Бенчмарк — buy&hold | Единственная найденная работа с явным 5м-торгованием и заявленным выигрышем. Критика: (а) их издержки (20 б.п. на круг) **выше наших** — значит задача ещё тяжелее; (б) «победа над B&H» на BTC 2019–2024 в значительной мере трендовая; (в) волатильностная база BTC несопоставима с корзиной 20 пар | +| A novel approach to trading strategy parameter optimization using double out-of-sample data and walk-forward ([arXiv 2602.10785](https://arxiv.org/pdf/2602.10785.pdf)) | Mroziewicz, Ślepaczuk, 2026 | BTC/BNB/ETH, интрадей **1м–60м**, обучение 19 мес (2018-02-08…2019-09-01), тест 21 мес | 1м–60м (правило EMA) | 0,1% за транзакцию (0,2% при перевороте); чувствительность: **точка безубыточности ≈0,4% за транзакцию** | На тесте стратегия совершила **всего одну сделку за 21 месяц** и дала результат, близкий к buy&hold, но с меньшей просадкой; портфель B&H+WF снизил просадку на 50% | Не ML, но **эталон протокола**: двойной OOS, анализ чувствительности к издержкам, bootstrap против случайных стратегий. Полезный вывод: «работает на тесте» часто = «почти не торгует» | +| Algorithmic crypto trading using information-driven bars, triple barrier labeling and deep learning ([Financial Innovation 2025, doi:10.1186/s40854-025-00866-w](https://link.springer.com/article/10.1186/s40854-025-00866-w)) | Financial Innovation (Springer), 2025 | BTC, ETH, тиковые данные Binance, 01.2018–06.2023, расширяющееся окно (тест Q2 2022–Q2 2023) | Информационные бары (CUSUM/range/volume/dollar) | Заявлено «положительно после учёта transaction costs»; **конкретный уровень издержек в доступном мне тексте не найден** (результатный раздел не отдался движком) — считать непроверенным | Комбинация CUSUM-бар + **triple barrier** обходит time bars и next-bar-таргет; авторы прямо пишут, что next-bar-схема «непрактична для большинства инвесторов» из-за комиссий даже на 60м-барах | **Главная работа по разметке.** Числа непроверяемы → не опираться на её доходность, опираться на дизайн (CUSUM + triple barrier) | +| Multi-Timeframe Feature Engineering for Bitcoin Market Prediction ([MDPI Forecasting 8(3):40, 2026](https://www.mdpi.com/2571-9394/8/3/40)) | Pinto et al., 2026 | BTC, 37 фич, 4 таймфрейма (**15м**, 4ч, 1д, 3д), 6 951 сэмпл, OOS-2025 = 1 136 сэмплов | Вход на 15м, удержание по барьерам | Round-trip комиссии («realistic») — уровень не указан; вывод: чистый результат практически обнуляется | CV ROC-AUC 0,57–0,61 (RF 0,6086; OOS LR 0,6087). Валовый upper-bound на 2025 OOS: **+35,97%** (185 сделок, SL 1%/TP 2%, порог 0,7, **Sharpe 0,14**); после издержек — «negligible». Найден look-ahead в выравнивании старших ТФ: **AUC завышался на ~0,20** до исправления | **Сильнейший отрицательный результат по фичам**: AUC ≈0,60 недостаточен для экономически значимого сигнала; а ROC-AUC 0,8+ в литературе — артефакт утечки | +| Deep Learning for Digital Asset Limit Order Books ([arXiv 2010.01241](https://arxiv.org/html/2010.01241v1)) | Jha, De Paepe, West, Ng, 2020 | Coinbase BTC/USD, LOB 100мс, 9 дней, top-50 | **2 секунды** | **Не заложены** (нет P&L) | Общая accuracy 71% на сбалансированной выборке; по классам **precision**: down 0,42 / up 0,40 (recall 0,61 / 0,66); предсказуемость держится до ~1 минуты; уровни глубже 10 ничего не добавляют | Полезно как ориентир: 2с-прогноз с precision 0,40 по «up» — это ниже безубыточности; на 5м переносить нельзя | +| Exploring Microstructural Dynamics in Cryptocurrency Limit Order Books ([arXiv 2506.05764](https://arxiv.org/html/2506.05764v2)) | (Bybit-исследование), 2025 | **Bybit** BTC/USDT, снапшоты LOB 100мс, **1 день** (2025-01-30), 100k–1M снапшотов | 100мс / 500мс / 1с | **Не заложены** | Бинарная точность 0,5215…**0,7281**; тернарная 0,3594…0,5434 (лучшее — Savitzky–Golay + XGBoost/logreg на 500мс/1с, 40 уровней). Сложные DL (DeepLOB, CNN+LSTM) **не превосходят** простые модели (проигрыш 1–2%); Kalman-фильтр местами **хуже сырых данных**; глубина 40 уровней даёт 0,715 на 5 442 сэмплах против 0,580 на 18 336 | Точность ≠ деньги: 0,73 на 1с-горизонте при издержках 11 б.п. на круг безубыточности не даёт; и это **один день данных** | +| The Quarter-Hour Effect: Periodic Algorithmic Trading and Return Predictability in Cryptocurrency Futures ([arXiv 2607.09426](https://arxiv.org/pdf/2607.09426v2)) | Kim, Hansen, 2026 | Binance USDT-perp, 6 контрактов (BTC, ETH, XRP, SOL, DOGE, ADA), 01.01.2021–31.10.2024; ~**117 000** границ четверти часа на актив; 40 ежемесячных рефитов, окно 6 мес | 10-секундный возврат на границе 15-минутки; **предсказание возвратов на 4–12 ЧАСОВ** по imbalance | **Не заложены** (нет P&L) | R²_OOS: лаги 2,464% (макс. ADA 5,2%), техиндикаторы 2,090%, вместе **3,37%**; AUC направления 0,6011 (лучшее). Эффект сконцентрирован на четвертьчасовой фазе; на мелких частотах слабее | **Прямо про наш горизонт по фазе** (5м-бары = границы четверти часа). Но полезный горизонт — часы, не 5м; и 3,37% R² против 11 б.п. издержек не считается экономикой | +| When Does Order Flow Matter? State-Dependent L2 Liquidity-State Transitions in Crypto Futures ([arXiv 2607.09230](https://arxiv.org/pdf/2607.09230v1)) | Jeon, 2026 | Binance BTCUSDT, ETHUSDT futures 2023–2026, top-20 L2 + trade flow | **1м и 5м** | **Не заложены** (задача — переход состояния ликвидности, не P&L) | Грубое пред-состояние L2 — первый порядок сигнала (+0,034/+0,045 к маргиналу). Логит на непрерывных фичах **хуже** базы (−0,048/−0,034). Порядок потока: ETH +0,020 (1м) / +0,016 (5м) при нулевой 95-й перцентили шума 0,006/0,003; **BTC — не установлено** (+0,001/+0,003) | Отрицательный результат по BTC ровно на 1м/5м: поток заявок не добавляет ничего поверх состояния книги | +| Explainable Patterns in Cryptocurrency Microstructure ([arXiv 2602.00776](https://arxiv.org/pdf/2602.00776.pdf)) | Bieganowski, Ślepaczuk, 2026 | Binance Futures perp, BTC/LTC/ETC/ENJ/ROSE, LOB+trades **1 сек**, 01.01.2022–12.10.2025 | Секунды-минуты (короткий горизонт) | «Консервативный taker-бэктест с худшей стороной книги» — числовой уровень не приведён в доступном тексте | Одни и те же семейства фич (OFI, спред, VWAP−mid) доминируют по SHAP **на всех активах**, формы зависимостей стабильны: OFI монотонен с вогнутостью на краях, широкий спред = снижение предсказуемости. Мейкер-стратегия **уничтожена** на флешкрэше 10.10.2025 (adverse selection), тейкер-версия устояла | Полезно как **список фич**, переносимых между парами (мы торгуем 20 пар). Осторожно с мейкером: риск не в комиссии, а в adverse selection | +| Technical Analysis Meets Machine Learning: Bitcoin Evidence ([arXiv 2511.00665](https://arxiv.org/pdf/2511.00665)) | Islas Anguiano, García-Medina, 2025 | BTC, дневные данные, обучение 2021–2024-01, тест 2024-01…12 | Дневной | Издержки не раскрыты; сравнение с buy&hold | LSTM ≈65,23% кумулятивно, лучше LightGBM/EMA/MACD+ADX и B&H | Слабый дизайн (один короткий период, нет издержек) — **не использовать как доказательство**; приведено как пример типовой публикации, которую нельзя воспроизвести | +| Deep Limit Order Book Forecasting: a microstructural guide ([arXiv 2403.09267](https://arxiv.org/html/2403.09267v4)) | Briola, Bartolucci, Aste, 2024 | 15 акций NASDAQ, 2017–2019, DeepLOB, горизонты 10/50/100 событий | Событийное время (≈сек–минуты) | Торговые симуляции **намеренно исключены** | «Высокая прогнозная сила **не обязательно** соответствует исполнимому торговому сигналу»; предсказуемость стока привязана к микроструктуре (tick size как прокси «information richness»); предложен operational framework (вероятность корректного полного трейда) вместо accuracy/F1 | Методологический вывод №1 для нас: accuracy и F1 не являются экономикой | +| TLOB: Transformer with Dual Attention for Price Trend Prediction ([arXiv 2502.15757](https://arxiv.org/abs/2502.15757)) | Berti, Kasneci, 2025 | FI-2010, NASDAQ (TSLA, INTC), BTC | 10/50/100 событий | Порог разметки задан **средним спредом** (т.е. стоимостью транзакции); полноценный P&L-бэктест не сделан | MLPLOB/TLOB обходят SOTA, но авторы прямо пишут в Limitations: *«предложенные методологии недостаточно зрелы для практического применения в live-торговле»*; «определение порога тренда через средний спред существенно влияет на модель и потенциальную прибыльность» | Прямая цитата для раздела «незрелость метода» + правило: **барьеры разметки привязывать к спреду/издержкам** | +| Deep Learning modeling of LOB: a comparative perspective ([arXiv 2007.07319](https://arxiv.org/abs/2007.07319)) | Briola, Turiel, Aste, 2020 | LOB, сравнение MLP/LSTM/CNN-LSTM/attention | Сек–мин | Не заложены | MLP сопоставим или лучше SOTA CNN-LSTM → «динамические пространственно-временные измерения — хорошее приближение, но не истинные размерности LOB» | Опровергает тезис «сложнее = лучше» (совпадает с Bybit-исследованием) | +| Microstructure and Market Dynamics in Crypto Markets ([SSRN 4814346](https://stoye.economics.cornell.edu/docs/Easley_ssrn-4814346.pdf)) | Easley, O'Hara, Yang, Zhang, 2024 | **Binance**, BTC/ETH/XRP/SOL/ADA, 01.2021–07.2023, случайный лес | Высокочастотные, метки = знаки изменений статистик распределения доходностей | Не заложены (не торговля) | Средний **AUC > 0,55**, по отдельным фичам 0,54–0,61; асимметрия не предсказуется (AUC 0,50). Предсказуемость несут **Roll measure и VPIN**; собственные и кросс-эффекты BTC/ETH значимы; эффекты **не изменились в crypto winter** | Ключ к вопросу «какие фичи несут сигнал»: Roll/VPIN (токсичность, автокорреляция), а не «объём» и не асимметрия | +| The Price Impact of Order Book Events ([arXiv 1011.6402](https://arxiv.org/pdf/1011.6402), JFE 2014) | Cont, Kukanov, Stoikov | 50 акций США, TAQ, интервал **10 сек** | 10 сек – 10 мин | Не заложены (объяснение, не торговля) | OFI линейно объясняет изменение mid-price со средним **R² 65%**; без «price-changing» событий R² падает до 35–60%; imbalance по сделкам даёт лишь **R² 32%**, и статистически незначим при добавлении OFI | Фундамент: OFI — **одновременный** регрессор. Это объяснение, а не прогноз; перенос в 5м требует проверки затухания | +| The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance ([arXiv 2112.02947](https://arxiv.org/abs/2112.02947)) | Su, Sun, Li, Yuan, 2021 | CSI-500 (10 акций), 30с / 1м / **5м** | 30с/1м/5м | Не заложены | R²_OOS log-GOFI: **83,57% / 85,37% / 86,01%** против OFI 32,89% / 38,13% / 42,57% | Высокие R² снова **одновременные**; не торговый сигнал, но подтверждает «5м-OFI информативен по конструкции» | +| Deep order flow imbalance: Extracting alpha at multiple horizons from the LOB ([Mathematical Finance 33(4):1044–1081](https://ideas.repec.org/a/bla/mathfi/v33y2023i4p1044-1081.html)) | Kolm, Turiel, Westray, 2023 | 115 акций NASDAQ, LOB | Мультигоризонт (минуты) | Не заложены | DL по многоуровневому/многошкальному OFI улучшает прогноз доходностей на нескольких горизонтах | Только аннотация/библиорекорд прочитаны — **полный текст не читал**, цифры не привожу | +| Order Book Filtration and Directional Signal Extraction at High Frequency ([arXiv 2507.22712](https://arxiv.org/html/2507.22712v1)) | (2025) | LOB, три схемы фильтрации событий (время жизни, число апдейтов, задержка) | Тики | Не заложены | Структурная фильтрация улучшает **ассоциативные** метрики (корреляция, режимный R²), но даёт лишь **ограниченный** выигрыш в причинных (Hawkes excitation). OBI по **сделкам** причинно согласован с будущими ценами лучше, чем OBI по книге | Практическая поправка: считая OFI-прокси, используем trade-based imbalance, а не книгу; корреляция ≠ причинность | +| Forecasting high frequency order flow imbalance using Hawkes processes ([arXiv 2408.03594](https://arxiv.org/abs/2408.03594)) | Nittur Anantha, Jain | Тики NSE | Тики | Не заложены | Hawkes с sum-of-exponential ядром — лучший прогноз распределения OFI; учёт времени между сделками улучшает выбор модели | Метод для OFI-фич; торговой экономики нет | +| Learning to Predict Short-Term Volatility with Order Flow Image Representation ([arXiv 2304.02472](https://arxiv.org/html/2304.02472v2)) | Lensky, Hao, 2023 | BTC/USDT perp Binance, тики+20 уровней, январь 2021 | **Реализованная волатильность на следующие 60 сек** | Не заложены | Лучший — CNN по «изображениям» потока заявок с 393 агрегированными фичами; тяжёлые модели (ResNet-18, ConvMixer) **не лучше**; CNN+LSTM не улучшил; «наивная догадка» иногда точна, но с высокой дисперсией | Подтверждает: **волатильность предсказывается лучше направления** на секундных-минутных горизонтах | +| A Frequency-Controlled Comparison of Tick- and Minute-Based Information Bars for Crypto ([arXiv 2608.26158](https://arxiv.org/html/2608.26158v1)) | (2026) | BTCUSDT perp Binance, 01.2020–12.2025, aggTrade ticks vs 1-мин OHLCV | Бары (не горизонт) | Нет (свойства рядов) | Преимущество тиковых баров **зависит от типа бара**: tick Renko — наименьшее отклонение от random walk, tick volatility-бары снижают серийную зависимость на 69% относительно минутной базы; Ljung-Box отвергает независимость на всех сериях; календарные бары — конкурентная база | Важно: «информационные бары лучше» — не универсальный факт, а артефакт частоты; календарные 5м-бары не так плохи, как принято считать | + +Дополнительно (протоколы/статистика, не бэктесты): + +| Работа | Авторы/год | Что даёт | Цифры | +|---|---|---|---| +| The Deflated Sharpe Ratio ([SSRN 2460551](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2460551), [PDF](https://www.davidhbailey.com/dhbpapers/deflated-sharpe.pdf)) | Bailey, López de Prado, 2014 | DSR корректирует SR на (а) selection bias под множественным тестированием и (б) ненормальность; формула ожидаемого максимума SR по числу независимых испытаний N; MinTRL/MinBTL | «Бэктест, в котором не указано число попыток, бесполезен, как бы хороша ни была доходность»; DSR строится на N испытаний и первых 4 моментах | +| Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism ([Notices AMS 61(5):458–471](https://www.ams.org/notices/201405/rnoti-p458.pdf); цифры — по [слайдам Bailey–LdP 2022](https://cdar.econ.berkeley.edu/sites/default/files/dhb-risk-2022.pdf)) | Bailey, Borwein, LdP, Zhu, 2014 | Сколько вариаций можно перебрать на данном объёме данных | **2 года дневных данных → не более 7 вариаций; 5 лет → не более 45** | +| Why financial research is prone to false statistical discoveries (слайды, [PDF](https://cdar.econ.berkeley.edu/sites/default/files/dhb-risk-2022.pdf)) | Bailey, López de Prado, 2022 | Репликации и деградация | ETF: до запуска средняя годовая превышение ≈**+5%**, после запуска ≈**0%**; Hou–Xue–Zhang (2020): из 452 аномалий **65%** не проходят t ≥ 1,96, а **82%** — t ≥ 2,78 | +| Backtesting ([JPM Fall 2015, PDF](https://people.duke.edu/~charvey/Research/Published_Papers/P120_Backtesting.PDF)) | Harvey, Liu, 2015 | Haircut для SR из-за множественного тестирования; t-статистика вместо SR | Правило «срезать SR на 50%» — только эвристика; haircut **нелинеен** (высокие SR режутся умереннее); t = 3,0 в одном тесте может не быть значимым при множественных тестах; в HLZ зафиксировано ≥316 протестированных факторов | +| All that Glitters Is Not Gold ([SSRN 2745220](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2745220); сводка — [CXO Advisory](https://www.cxoadvisory.com/big-ideas/in-sample-vs-out-of-sample-performance-of-888-trading-strategies/)) | Wiecki, Campbell, Lent, Stauth, 2016 | 888 алгоритмических стратегий (акции США, минутные данные, комиссии+проскальзывание в модели), IS 2010→2015, OOS 06.2015–02.2016 | IS→OOS R² по SR = **0,01–0,02** (годовая доходность — слегка **отрицательная** корреляция); волатильность R² 0,67, max DD 0,34; чем больше дней бэктеста, тем **больше** разрыв IS–OOS; портфель топ-10 по IS-Sharpe дал OOS SR 0,7 против 1,8 у отбора через ML | +| The Statistics of Sharpe Ratios ([FAJ 58(4):36–52, 2002](https://econpapers.repec.org/article/tafufajxx/v_3a58_3ay_3a2002_3ai_3a4_3ap_3a36-52.htm)) | Lo, 2002 | Стандартная ошибка оценки SR ≈ sqrt((1+SR²/2)/T); отсюда t = SR·√T | Использую как основание для расчётов в §4 (сами расчёты — наши, не цитата) | + +--- + +## 2. Какие фичи несут сигнал на 1–15м, а какие — нет + +**Несут (подтверждено на крипто-данных):** +* **OFI / дисбаланс потока — но как одновременный объясняющий фактор.** Cont et al.: R² 65% на 10с; Su et al. на 5м: R²_OOS до 86%. Это объяснение цены *здесь и сейчас*, а не прогноз. Практическое следствие: строить сигнал нужно из **запаздывающих** OFI-прокси и проверять затухание, иначе получим фиктивную «предсказуемость». +* **Поток заявок по сделкам (trade-based imbalance), а не по книге.** Фильтрация книги даёт выигрыш только в ассоциативных метриках (2507.22712). +* **Токсичность/автокорреляция: VPIN и Roll measure.** Easley et al. (Binance, 5 монет): AUC > 0,55 в среднем, 0,54–0,61 по фичам, устойчиво включая crypto winter; асимметрия (skewness) — AUC 0,50, т.е. **не предсказуется**. +* **Волатильность и режимы — предсказуются лучше направления.** Lensky & Hao: RV на 60 сек прогнозируется CNN по потоку заявок; Easley et al.: знаки изменений RV/автокорреляции/куртозиса предсказуются. +* **Спред как нормировка контекста:** широкий спред ассоциирован со *снижением* предсказуемости (2602.00776). Плюс TLOB: порог разметки, заданный средним спредом, меняет выводы. +* **Часы/фаза бара.** Kim & Hansen: на границах 1м/5м/15м есть периодические всплески активности и предсказуемость открывающего 10-секундного возврата (R²_OOS 2,46–3,37%, AUC 0,60); но **полезный горизонт — 4–12 часов**, на мелких частотах эффект слабее. +* **Кросс-активные эффекты BTC/ETH** на остальные пары (Easley et al.). +* **Универсальность фич между активами:** одни и те же семейства (OFI, спред, VWAP−mid) доминируют по SHAP на BTC/LTC/ETC/ENJ/ROSE (2602.00776) → допустимо строить единую фиче-библиотеку на наши 20 пар. + +**Не несут / приносят мало:** +* **Только OHLCV-техиндикаторы на 15м** → AUC ≈0,60 и Sharpe 0,14 у валового бэктеста (MDPI 2026). Причём внутри multi-timeframe-настроек доминируют **средние ТФ** (позиция в полосах Боллинджера на 4ч + RSI), а не 15м-сигнал. +* **Сложные DL-архитектуры** (DeepLOB, CNN+LSTM): проигрывают/не превосходят XGBoost/логрег на LOB (2506.05764 — на 1–2%; 2007.07319 — MLP ≥ CNN-LSTM). Более глубокие сети при этом ещё и медленнее, что съедает альфу (в 2506.05764 это прямо оговорено). +* **Экзогенные «объёмные» признаки** на 5м: Kim & Hansen фиксируют, что сигнал imbalance есть, но концентрируется на четвертьчасовой фазе; у Jeon на BTC **добавка потока заявок поверх состояния L2 не установлена** (+0,001/+0,003 против нуля 0,002/0,002). +* **EGARCH-признаки**: в 2606.00060 «не дают равномерно устойчивого прироста» (в отличие от техиндикаторов, которые в части конфигураций помогали). +* **Кросс-секционные momentum/reversal и т.п.** — наша уже проверенная территория, здесь не расширяю. + +--- + +## 3. Дизайн разметки и метрик при шумном ряде + +1. **Triple barrier ≻ next-bar.** Financial Innovation 2025: связка CUSUM-фильтр + triple barrier обходит time bars + next-bar. Причина проста и совпадает с нашей арифметикой: next-bar таргет на 5м требует p\* ≈ 0,775, что недостижимо. +2. **Барьеры привязывать к спреду/издержкам, не к «красивым» числам.** TLOB (Berti & Kasneci) вводит порог по среднему спреду и показывает, что от него «существенно зависит модель и потенциальная прибыльность». Наша рекомендация: **TP/SL ≥ 2× издержек круга** (для 11 б.п. это ≥ 0,25%/0,25%, лучше 0,5%/0,3%), тогда p\* = 0,74–0,7625, а не 0,775. +3. **Информационные бары вместо календарных — только если мерить.** 2608.26158: преимущество тиковых баров зависит от типа бара (Renko/volatility лучше), а Ljung-Box отвергает независимость **на всех** сериях; календарные бары — конкурентная база. Т.е. «CUSUM/volume bars» — гипотеза, а не факт. +4. **Метрики: не accuracy и не F1.** Briola et al. (2403.09267): высокая прогнозная сила ≠ исполнимый сигнал; вместо F1 предлагается вероятность корректного *полного* трейда (с учётом исполнения). Наши эквиваленты: net edge на сделку в б.п. после 11 б.п., доля сделок с \|edge\| > издержек, оборот/день. +5. **Единицы времени и утечки.** MDPI 2026: наивное выравнивание старших ТФ (по open-таймстемпу) завышает ROC-AUC на **~0,20**. Для 5м это значит: фичи со старших ТФ (15м/1ч) сдвигать на **последний закрытый** бар, а не на текущий. +6. **Валидация:** walk-forward с расширяющимся окном + purged/embargo разбиение (López de Prado 2018 — на него опираются и Financial Innovation 2025, и 2602.00776, где CPCV применён «для митигации перекрытия информации между train и test»); 2606.00060 — 27-фолдовый walk-forward; 2602.10785 — «двойной OOS» (параметры выбираются на глобальном train, тест — отдельные 21 мес без повторной оптимизации). +7. **Статистика:** paired circular block bootstrap на **разностях доходностей** с блоками 24/72/168 ч (2606.00060), Holm-коррекция для множественных сравнений; DSR Bailey–LdP как обязательный фильтр; haircut Harvey–Liu; PBO/CSCV. +8. **Явно сообщать число испытаний.** Без N ни один SR нельзя интерпретировать (Bailey–LdP 2014). Для нашего стенда это значит вести журнал всех прогонов, включая плацебо. + +--- + +## 4. Размер выборки и статистическая значимость + +**Что говорят источники (числами):** +* **MinBTL (Pseudo-Mathematics, 2014):** 2 года дневных данных → максимум **7** вариаций; 5 лет → **45**. Если мы перебираем сотни фич/гиперпараметров на 1–2 годах 5м-данных, ожидаемый «лучший» результат почти наверняка фиктивен. +* **Wiecki et al. (2016):** IS→OOS R² для SR = 0,01–0,02, а чем **интенсивнее** бэктестинг (больше дней), тем **больше** разрыв IS–OOS. То есть увеличение числа прогонов на тех же данных вредит, а не помогает. +* **Bailey–LdP (2022):** ETF: +5% годовых до запуска → ~0% после. Hou–Xue–Zhang: 65% аномалий не проходят t ≥ 1,96 и 82% — t ≥ 2,78. +* **Harvey–Liu (2015):** при множественном тестировании порог значимости выше: t = 3,0 в одиночном тесте может не быть значимым. + +**Наш расчёт (формула и подстановка проверены скриптом, 29.09.2026):** +N = (t·σ_per_trade/μ_net)², где μ_net — чистое матожидание сделки после издержек, σ_per_trade — разброс P&L сделки, t = 3 (с поправкой на множественное тестирование): + +| μ_net, б.п. | σ сделки, б.п. | N сделок для t = 3 | эквивалент в 5м-барах | при 20 сделках/день | +|---|---|---|---|---| +| 2 | 100 | 22 500 | 78,1 дня данных | 1 125 дней | +| 2 | 50 | 5 625 | 19,5 дня | 281 день | +| 5 | 100 | 3 600 | 12,5 дня | 180 дней | +| 5 | 50 | 900 | 3,1 дня | 45 дней | +| 10 | 100 | 900 | 3,1 дня | 45 дней | +| 10 | 50 | 225 | 0,8 дня | 11 дней | +| 15 | 100 | 400 | 1,4 дня | 20 дней | + +(5м-баров в сутках 288, в году 105 120 — арифметика проверена. «дней» — календарных дней, соответствующих такому числу баров; при меньшем числе сделок на бар календарное время растёт пропорционально.) + +**Порог безубыточности по точности (проверено скриптом по формуле README):** + +| Цель / Стоп | p\* тейкер (0,11%) | p\* мейкер (0,04%) | +|---|---|---| +| 0,2% / 0,2% | **0,7750** | 0,6000 | +| 0,5% / 0,3% | **0,7625** | 0,6750 | +| 1,0% / 0,5% | **0,7400** | 0,6933 | + +**Сколько «точности» нужно на 5м при нашей волатильности (наш расчёт):** при барьере +степени уверенности, что модель угадывает направление следующего 5м-движения со средней амплитудой 22,8 б.п. в одну сторону, валовое матожидание = (2p−1)·22,8 б.п.: + +| accuracy | валовый доход/сделку | минус 11 б.п. | +|---|---|---| +| 0,55 | 2,28 б.п. | −8,72 б.п. | +| 0,60 | 4,56 б.п. | −6,44 б.п. | +| 0,65 | 6,84 б.п. | −4,16 б.п. | +| **0,73** | **10,49 б.п.** | **−0,51 б.п.** | +| 0,775 | 12,54 б.п. | +1,54 б.п. | + +Вывод, который надо держать в голове при чтении любых ML-статей про 5м: **публикуемые точности 0,52–0,73 (Bybit LOB, 100мс–1с) на 5м и при издержках 11 б.п. на круг по-прежнему убыточны**. Чтобы появилась положительная экономика, нужна либо точность ≥ ~0,78 при симметричных барьерах, либо **асимметричные барьеры** (0,5%/0,3% → p\* = 0,7625) + отбор сделок по величине прогноза (cost-aware фильтр из 2606.00060) — то есть малое число сделок с большим матожиданием. + +--- + +## 5. Свежие отрицательные результаты: «методологии незрелы для live» + +1. **Прямая цитата.** TLOB (Berti & Kasneci, arXiv 2502.15757, Limitations): методологии «**недостаточно зрелы для практического применения в live-торговых средах**»; главный барьер — порог разметки, привязанный к издержкам. +2. **Сигнал не равен сделке.** Briola et al. (2403.09267): высокая прогнозная сила не соответствует исполнимому торговому сигналу; торговые симуляции авторы **вообще не включили** в свою работу. +3. **Издержки обнуляют всё наивное.** 2606.00060: целые группы ML-моделей превращаются из +73…+182% годовых в −50…−99% при 10 б.п. — то есть при затратах, меньших, чем наши 11 б.п. на круг. +4. **Валовое ≠ чистое на нашем горизонте.** MDPI 2026: валовый +35,97% на 2025 OOS (Sharpe 0,14) → «negligible» после round-trip комиссий; AUC 0,60 недостаточен. +5. **Метрики предсказуемости не переносятся.** Bybit-исследование: 0,73 точности на 1с — но это **один торговый день** и без издержек; никакой оценки устойчивости нет (авторы сами это пишут). +6. **Поток заявок не универсален.** Jeon (2607.09230): на **BTC** добавка потока заявок поверх состояния L2 не установлена на 1м и 5м; для ETH — есть. То есть «OFI всегда работает» — отвергнуто. +7. **Мейкер — не бесплатный ланч.** Bieganowski & Ślepaczuk (2602.00776): мейкер-стратегия «катастрофически» потеряла на флешкрэше 10.10.2025 из-за adverse selection, тогда как тейкер-версия устояла. Это аргумент против «просто перейдём на мейкера, у него 4 б.п.» как способа спасти 5м-стратегию. +8. **Бэктест плохо предсказывает live.** Wiecki et al. (2016, 888 стратегий, минутные данные, издержки учтены): R² IS→OOS по SR = 0,01–0,02; более интенсивный бэктест = больший разрыв. +9. **Сложные модели не помогают, а латентность вредит.** 2506.05764 (проигрыш DL 1–2% простым моделям и явный аргумент про латентность), 2007.07319 (MLP ≥ CNN-LSTM). +10. **Публикационный сдвиг.** 2602.10785: типичная ошибка — «повторные оптимизации на данных, названных out-of-sample, либо полное отсутствие OOS»; в их собственном тесте стратегия совершила **одну** сделку за 21 месяц. + +--- + +## 6. Что это значит для наших данных (синтез) + +* **Мы в самом плохом, но не безнадёжном месте.** Наш горизонт (5м) — там, где издержки 11 б.п. сравнимы с самим движением (22,8 б.п.). Все найденные работы, где ML «побеждал», либо (а) торговали реже/крупнее (часовой горизонт, 2606.00060), либо (б) использовали cost-aware фильтр, который делает то же самое — резко сокращает число сделок, либо (в) сравнивались с buy&hold в трендовом бычьем периоде (2503.18096, 2511.00665). +* **Ни одной проверяемой работы с положительной экономикой на 1–15м с издержками ≥10 б.п. я не нашёл.** Максимум: 2606.00060 (1 час, cost-aware, «SR > 1» без статистической значимости против buy&hold), Financial Innovation 2025 (трипл-барьер, «положительно после издержек», но уровень издержек не подтверждён) и 2503.18096 (5м Informer + GMADL, 20 б.п. на круг, но бенчмарк — B&H). Это надо считать **отрицательным результатом литературы**, а не отсутствием поиска. +* **Направление поиска, которое литература поддерживает:** не «предсказать следующий 5м-бар», а (1) предсказать **волатильность/режим** (это работает: Lensky & Hao; Easley et al.; Jeon — состояние L2 — первый порядок), (2) применить это к **сайзингу и отбору** сделок, (3) размечать цели так, чтобы p\* ≤ 0,76, (4) отсеивать сделки фильтром «\|прогноз\| > k·издержки». +* **Обязательный минимум протокола:** журнал испытаний (N), purged/embargo CV + настоящий OOS, paired block bootstrap на разностях, DSR/haircut, cost-sensitivity (как 2602.10785: точка безубыточности по комиссии) и плацебо-контроль (сдвинутая фаза баров — как placebo phase shift в 2607.09426). + +--- + +## 7. Что не подтвердилось (опровергнутое — не предлагать повторно) + +| Утверждение | Чем опровергается | +|---|---| +| «Больше слоёв/сложнее DL → лучше на LOB» | 2506.05764 (XGBoost/логрег ≥ DeepLOB на 1–2%; доп. Conv-слой не дал прироста), 2007.07319 (MLP ≥ CNN-LSTM), TLOB (MLP-модель обыгрывает SOTA-трансформеры) | +| «OFI даёт торговый сигнал на 5м» (как есть) | R² 65% (Cont et al.) и 86% (Su et al.) — **одновременные** регрессии; Jeon: на BTC добавка потока сверх состояния L2 не установлена на 1м/5м | +| «Kalman/деноизинг улучшает сигнал» | 2506.05764: Kalman местами **хуже сырых данных**; устойчиво помогает только Savitzky–Golay | +| «Информационные бары всегда лучше календарных» | 2608.26158: преимущество зависит от типа бара; Ljung-Box отвергается на всех сериях; календарные бары — конкурентная база | +| «ROC-AUC 0,8+ достижим на минутных крипто-фичах» | MDPI 2026: AUC 0,57–0,61 при корректном выравнивании; значения выше — следствие look-ahead (завышение ~0,20) | +| «Мультитаймфрейм сам по себе даёт альфу» | MDPI 2026: валовый +35,97%, Sharpe 0,14 → после издержек negligible | +| «High-frequency ML на крипте прибылен после комиссий» (общее утверждение) | 2606.00060: −50…−99% годовых при 10 б.п. у наивных правил; Wiecki et al.: OOS ≈ неузнаваем | +| «Можно заменить тейкера мейкером и всё сойдётся» | 2602.00776: мейкер уничтожен на флешкрэше 10.10.2025 (adverse selection) | +| «Bootstrap/holdout докажет значимость» | Bailey–LdP: holdout не контролирует множественное тестирование (при 20 применениях ложноположительный — ожидаемое событие); Harvey–Liu: haircut нелинейный | +| «Асимметрия/куртозис предсказуемы» | Easley et al.: skewness AUC = 0,50 | + +--- + +## 8. Десять ML-конструкций для проверки на наших данных (с экономикой после издержек) + +1. **Cost-aware фильтр исполнения поверх существующих правил (OU-возврат, CLV+объём, sweep, breakout).** Основание: 2606.00060; фильтр «вход только если \|прогноз\| > k · издержки» сократил оборот >10× и вернул положительную net-доходность. Экономика: требуем \|прогноз\| ≥ 25 б.п. при барьерах 0,5%/0,3% (p\* = 0,7625); ожидаемый оборот ≤ 3–5 сделок/сутки на пару; kill-критерий: net edge ≤ 0 после 11 б.п. +2. **Meta-labeling (вторичная модель «брать/пропустить») поверх наших 4 правил.** Первичное правило даёт кандидатов, ML-модель на фичах бара решает, брать ли; метка = исход трипл-барьера. Экономика: цель — поднять precision кандидатов с ~0,5 до ≥ 0,76 при сохранении ≥ 100 сделок на выборке (иначе нет значимости — §4). +3. **Triple-barrier с барьерами, привязанными к издержкам, и вертикальным барьером 12 баров (1 час).** Основание: Financial Innovation 2025 (CUSUM + triple barrier ≻ next-bar), TLOB (порог по спреду). Экономика: 0,5%/0,3% → p\* = 0,7625; 1,0%/0,5% → 0,74; избегать 0,2%/0,2% (p\* = 0,775) и мейкер-надёжды (см. adverse selection). +4. **State-first модель: сначала режим (calm/mixed/stressed по спреду, диапазону, объёму), потом знак.** Основание: Jeon (грубое пред-состояние — первый порядок; логиты хуже базы). Тест на нашей корзине: требует улучшения над режимной базой; для BTC ожидание — **не установлено** (отрицательный контроль). Экономика: если добавка < издержек круга на сделку (11 б.п.), конструкция закрывается. +5. **Clock-phase фичи (минута часа).** Основание: Kim & Hansen — предсказуемость на границах; тест: автокорреляция 5м-доходностей по фазе + плацебо-сдвиг фазы. Экономика: торговать только бары :00/:15/:30/:45, где спред-adjusted цель ≥ 3× издержек; ожидаемый эффект — 3–5 б.п., что **ниже** 11 б.п. → рассматривать лишь как контекст для отбора, не как самостоятельный вход. +6. **Информационные бары (CUSUM / volume / dollar / range) вместо чистых 5м.** Основание: Financial Innovation 2025 (выигрыш у time bars) против 2608.26158 (эффект зависит от типа бара). Экономика: главный рычаг — **сделок в час**; критерий — net edge на сделку при том же 11 б.п.; если бар просто увеличивает среднее движение до ≥ 2× издержек без потери частоты — это и есть искомое. +7. **Запаздывающий OFI-прокси (tick-rule signed volume + CLV) и измерение затухания.** Основание: Cont 65% R² (одновременно) → Su 86% на 5м; trade-based imbalance причинно согласован лучше книжного (2507.22712). Тест: регрессия доходности на OFI-прокси с лагами 1–12 баров; ожидание — R²_прогноз ≤ 1–2% (как Kim & Hansen), т.е. **заранее ожидать отрицательный результат**; положительный сюрприз = повод заказать L2-данные. +8. **GMADL/turnover-penalized лосс вместо MSE.** Основание: 2412.18405 (параметризация штрафа за частоту торговли) + 2503.18096 (GMADL выигрывает на 5м, RMSE деградирует с ростом частоты). Экономика: сравнивать не RMSE, а net-доходность при 11 б.п. и число сделок; ожидаемая выгода — через сокращение сделок «на грани». +9. **Прогноз волатильности как слой сайзинга (vol targeting), а не вход.** Основание: Lensky & Hao (RV на 60с), Easley et al. (знаки изменений RV предсказуемы). Экономика: не добавляет сделок → не платит 11 б.п. лишний раз; выигрыш оценивать через Sharpe/MDD и оборачиваемость, а не через средний доход на сделку. +10. **Мультитаймфреймовые стеки (5м + 15м/1ч контекст) с честным выравниванием.** Основание: MDPI 2026 (средние ТФ дают основной вклад; наивное выравнивание завышает AUC на ~0,20). Экономика: проверять разницу «правильное выравнивание vs неправильное» как меру утечки; конструкция допускается к деньгам только если net edge после 11 б.п. остаётся положительным на настоящем OOS (последние 6 мес. + period 2022 bear, как в 2606.00060). + +**Общий гейт для всех десяти:** журнал N испытаний → DSR (Bailey–LdP) → MinBTL (≤45 вариаций на 5 лет данных) → paired block bootstrap на разницах с Holm → cost-sensitivity с точкой безубыточности → плацебо (сдвиг фазы/перестановка меток). Ни одна конструкция не идёт в стенд без net-экономики на **настоящем** OOS. diff --git a/Волатильность-и-режимы.md b/Волатильность-и-режимы.md new file mode 100644 index 0000000..be1b859 --- /dev/null +++ b/Волатильность-и-режимы.md @@ -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). diff --git a/Издержки-и-исполнение.md b/Издержки-и-исполнение.md new file mode 100644 index 0000000..aceb185 --- /dev/null +++ b/Издержки-и-исполнение.md @@ -0,0 +1,242 @@ +# costs-and-execution — экономика издержек и исполнения на сверхкоротком горизонте (5м) + +Дата сборки: **2026-09-28/29 (UTC/MSK)**. Направление №3 из README. Капитал в фокусе: **~$1000**, одна биржа (Bybit/KuCoin), без опционов и экзотики. +Правило README соблюдено: рядом с каждой чужой цифрой указаны заложенные издержки; отдельно помечено, **что проверено на живой документации/API бирж**, а что **взято из статей**. + +Исходные (наши) факты, к которым всё привязывается: тейкер Bybit 0,055%/нога = **0,11%/круг**, мейкер 0,02%/нога = **0,04%/круг**; средний модуль 5м-хода **22,8 б.п.** (BTC 6,2 · ETH 7,9 · SOL 13,4); порог p* = (Стоп+Издержки)/(Цель+Стоп). + +--- + +## 0. Главный вывод в одну строку + +На $1000 и 5-минутном горизонте **издержки задаются не спредом и не проскальзыванием, а комиссиями и adverse selection**. Для BTC/ETH спред перпетуала = 0,02–0,06 б.п. (1 тик = 0,012 б.п. у BTC), а проскальзывание ордера на $1000 = 0,006–0,02 б.п. — то есть на 2–3 порядка меньше комиссии. Поэтому «1 тик проскальзывания» в бэктесте на 5м — почти не тот параметр, который нужно калибровать; калибровать нужно (а) 11 б.п. тейкер против 4 б.п.+adverse selection у мейкера и (б) вероятность исполнения мейкера. + +--- + +## 1. Проверено нами на живой документации и API бирж (2026-09-28, 21:15–21:45 UTC) + +Сырые данные: `sources/live_execution_snapshot.json`. + +### 1.1 Комиссии (живые документы) + +| Что | Значение | Источник (живой) | +|---|---|---| +| Bybit perp VIP0 тейкер | **0,0550%** | help-center «Trading Fee Structure», Last updated 2026-09-02 | +| Bybit perp VIP0 мейкер | **0,0200%** | там же | +| Bybit perp VIP1 (≥$1M 30д объёма ИЛИ баланс $1,5M) | 0,0400% / 0,0180% | там же | +| Bybit perp VIP5 | 0,0320% / 0,0100% | там же | +| KuCoin futures (все 678 открытых USDT-контрактов) | maker **0,0002**, taker **0,0006** (0,02%/0,06% за ногу) | live `api-futures.kucoin.com/api/v1/contracts/active` | +| Bybit Min Maker Program: спот MM1 | 30-дневный объём >$25M, ребейт −0,0010% | help-center «Market Maker Incentive Program», updated 2026-09-27 | +| Bybit Perp MM ребейты (Group 1: BTC/ETH/SOL/XRP) | MM1 −0,0010%, MM2 −0,0025%, MM3 −0,0040%; требования: weighted maker share ≥0,03% / ≥0,50% / ≥1% | там же | + +⇒ Наши факты (0,055%/0,02% Bybit) **подтверждены живым документом**. KuCoin дороже по тейкеру (0,06%) и так же по мейкеру. **Ни один ребейт недостижим при $1000** — порог MM1 по перпам требует maker-доли ≥0,03% рынка, а спот-MM1 — $25M объёма за 30 дней. Даже достижимый ребейт по перпам Group 1 — всего **0,1–0,4 б.п. за ногу** (0,2–0,8 б.п. на круг), что меньше измеренного adverse selection (см. 2.4). + +### 1.2 Минимальный нотионал и гранулярность позиции (живые instruments-info) + +Bybit: `minNotionalValue = 5 USDT` у всех проверенных символов. Но granularity задаёт `qtyStep`: + +| Символ | qtyStep | Мин. шаг позиции, $ (при цене 2026-09-28) | +|---|---|---| +| BTCUSDT | 0,001 BTC | **$83,5** (8,4% от $1000) | +| ETHUSDT | 0,01 ETH | $26,8 | +| SOLUSDT | 0,1 SOL | $11,9 | +| LTCUSDT | 0,1 | $6,9 | +| XRPUSDT | 0,1 | $0,15 | +| WLDUSDT | 0,1 | $0,05 | + +KuCoin: минимальный ордер = 1 контракт; нотионал 1 контракта: XBTUSDTM **$83,5**, ETHUSDTM $26,9, SOLUSDTM $11,9, XRPUSDTM $14,9, DOGEUSDTM $9,4, ADAUSDTM $2,5. + +⇒ При $1000 нельзя «плавать» размером позиции на BTC/ETH (шаг 8,4% и 2,7% капитала). Для мелкого шага нужны альта-пары (XRP, ADA, WLD, DOGE) или не-крипто-гранулярные инструменты. + +### 1.3 Спред (живой снапшот, top-30 по 24ч обороту, 784 USDT-символа) + +- Спред = (ask−bid)/mid, б.п.: **min 0,012 (BTCUSDT) · медиана 1,008 · среднее 1,232 · max 4,393**. +- Top-100: медиана 1,574 б.п., среднее 2,412, max 11,34. +- BTC: 1 тик (0,10 USD) = **0,012 б.п.**; ETH: 1 тик = 0,037 б.п. +- Размер тика в б.п. по top-30: медиана **0,832**, max **4,405** (XLMUSDT), **12 из 30 символов имеют тик >1 б.п.** (ADA 4,08; PEPE 2,39; NEAR 2,11; WLD 2,06; ONDO 1,94; LTC 1,45 …). + +### 1.4 Проскальзывание market-ордера на $1000 (обход книги, 200 уровней) + +| Символ | Спред, б.п. | Buy $1000, б.п. | Sell $1000, б.п. | Глубина в 10 б.п. (bid/ask), $ | +|---|---|---|---|---| +| BTCUSDT | 0,012 | 0,006 | 0,006 | 8,07M / 7,70M | +| ETHUSDT | 0,037 | 0,019 | 0,019 | 13,4M / 11,1M | +| SOLUSDT | 0,843 | 0,421 | 0,421 | 1,71M / 1,92M | +| XRPUSDT | 0,670 | 0,335 | 0,335 | 0,38M / 0,58M | +| QNTUSDT | 3,238 | **7,903** | 4,061 | 1,9K / 0,8K | +| NEARUSDT | 2,102 | 1,051 | 1,439 | 24K / 63K | + +⇒ На $1000 **проскальзывание почти везде ≤ 1 б.п.**, а на BTC/ETH — 0,006–0,019 б.п. (половина спреда). Реальный «убийца» — комиссии. Исключение — тонкие mid-cap'ы (QNT: 4–8 б.п. на $1000), где проскальзывание уже сравнимо с комиссией. + +### 1.5 Наша 5м-выборка (Bybit kline, 10 000 баров на символ, 2026-08-25 → 2026-09-28) + +| Символ | mean\|close−open\|, б.п. | median | mean (high−low), б.п. | P(\|ret\|≥5,7 б.п.) | P(\|ret\|≥11 б.п.) | P(range≥23 б.п.) | P(range≥40 б.п.) | +|---|---|---|---|---|---|---|---| +| BTCUSDT | 7,53 | 5,18 | 14,58 | 46,3% | **21,7%** | 14,8% | 3,2% | +| SOLUSDT | 13,47 | 9,69 | 26,56 | 69,6% | **44,0%** | 46,4% | 14,9% | +| DOGEUSDT | 15,21 | 10,39 | 29,58 | 70,4% | **47,9%** | 51,2% | 20,1% | + +Кросс-валидация с README: SOL 13,4 ≈ 13,47; BTC 6,2 vs 7,53 (наш отрезок более волатильный — 34 дня). Порядок величины подтверждён. + +--- + +## 2. Литература и исследования + +Формат: работа → авторы/год → данные → горизонт → заложенные издержки → цифры → вердикт. + +### 2.1 Albers, Cucuringu, Howison, Shestopaloff — «The Market Maker's Dilemma», arXiv:2502.18625v2 (v2: 23.11.2025, HTML-версия с датой 24.08.2026) +- **Данные**: живой эксперимент на Binance USDT-перпе BTC — **232 897 минимальных мейкер-заявок за неделю** (август 2024), сигнал-агностично, политика «не отменять, пока цена не ушла» (фиксирует 100% fill-вероятность у базовой линии, устраняет signal bias). +- **Горизонт**: маркаут 1 сек, стратегический горизонт 5 сек. +- **Издержки**: лучший тир Binance: **тейкер 1,5 б.п., мейкер −0,5 б.п. (ребейт)**; тик 0,1 USD ≈ 0,03 б.п.; спред «практически всегда в один тик». +- **Цифры**: fill probability **50%** при спреде в 1 тик и сбалансированных очередях (no-cancel) против **<2%** у реальных участников по Lokin & Yu (2024) — разрыв объясняется отменами (**95% мейкер-заявок отменяются**: Gould et al. 2010, Brogaard et al. 2014). Маркаут заполненных заявок: **−0,058 б.п.** (front-of-queue, благоприятный имбаланс) против **−0,775 б.п.** (back-of-queue); в других режимах −0,296 vs −1,157 и −0,539 vs −0,763 б.п. Случайные заявки: fill prob 88%, средний доход за 5с **−0,74 б.п.**, σ 1,55 б.п. Наивный balanced-inventory MM: **−0,44 б.п. на круг (σ 2,73; 15 380 филлов/день) УЖЕ с учётом ребейта +1 б.п. на круг**. Их лучшая contrarian-стратегия (reversal-сигнал) даёт **+3,02 б.п.** при пороге 0,5 (LR, 9 ордеров/день, fill 87,5%) и **+0,76 б.п.** при 0,46 (23 ордера/день); +0,1…+0,2 б.п. к случайным при пороге 24–26%, но только 1,4–9,6к ордеров/день. +- **Вывод авторов**: «Ease of prediction × ease of exploitation < c»; нельзя одновременно иметь высокую fill-вероятность и положительный посфилл-доход; латентность в работе не моделируется, и авторы утверждают, что её аккуратный учёт только усиливает выводы. +- **Вердикт**: **directly relevant**. Наивное маркет-мейкерство на BTC-перпе убыточно даже на лучших комиссиях и с ребейтом; зарабатывает только адресный contrarian-отбор при 9–23 сделках/день. **Implementable** как правило: «мейкер только против имбаланса, порог reversal ≥ ~0,25, не чаще десятков сделок в день». + +### 2.2 Daru Finance — «Quoting the Touch Does Not Pay Its Adverse Selection» (SSRN, сайт daru.finance/research/crypto-adverse-selection; проверено 2026-09-28) +- **Данные**: симулятор очереди на **Bybit, Binance USD-M, Hyperliquid**, **9 983 coin-day, 125,8 млн симулированных филлов**; котировка «в принт» в конец очереди (вся видимая ликвидность впереди) — пессимистичная, но консистентная. +- **Горизонт**: маркаут 10 сек и 60 сек; это **одна нога** круга, без выхода, инвентаря, комиссий и ребейтов. +- **Издержки**: явно **не включены** (измерение «до комиссий»). +- **Цифры (pooled)**: пойманный пол-спреда **+0,21 б.п.** (Bybit) / +0,46 (Binance) / +0,56 (HL); дрейф за 10с **−1,04 / −0,85 / −1,02 б.п.**; **нетто −0,84 / −0,39 / −0,46 б.п.** на всех трёх площадках, ДИ (кластеризация месяц×монета) не содержат нуль. На Bybit BTC пойманный пол-спреда всего **0,0124 б.п.** на 34,5% филлов площадки (спред в один тик), отношение adverse/capture 50,2. Все 13 монет Bybit и 15 Binance отрицательны. Контр: классификаторы агрессора (Lee–Ready, tick rule) согласуются с флагом биржи в 89–98% случаев и **никогда не меняют знак**. +- **Сравнение**: на CME-фьючерсах (companion paper) +0,654 б.п. пол-спреда против −0,661 б.п. дрейфа → нетто ≈ 0; в крипте знак отрицательный до комиссий. +- **Вердикт**: **ключевой источник по adverse selection**. Он же даёт «практический» масштаб: у HL наблюдённые мейкер-филлы на BTC-перпе (июль 2025, 5 сек) ≈ **−0,48 б.п.** до ребейта, а группа с первым местом в очереди +0,32 б.п.; разрыв ≈0,8 б.п. +- **Оговорки**: last-in-queue — пессимистично; сам отчёт называет отношение 50,2 «least defensible number»; exit/инвентарь не моделируются. + +### 2.3 Aquilina, Budish, O'Neill — «Quantifying the High-Frequency Trading Arms Race» (QJE 2022; PDF BFI WP 2020-86) +- **Данные**: сообщения LSE, 2016 год. +- **Цифры**: **~71 000 гонок в день**; длительность гонки: мода **5–10 µs**, медиана **16 µs**, средняя **79 µs**; минимальное наблюдённое время реакции **29 µs**, медианная наблюдённая задержка **~150 µs** (p90 ~300 µs); «цена одной гонки» ≈ пол-тика; latency-arbitrage налог **0,42 б.п.** от объёма (0,53 б.п. от не-гоночного), эффективный спред ≈3 б.п.; устранение гонок снизило бы стоимость ликвидности на **17%**; суммы «на кону» — **~$5 млрд/год** только в мировых акциях. +- **Вердикт**: **контекст по очереди/латентности**. Показывает, что приз за первое место в очереди делится на миксекундном масштабе; розничный REST/WS-путь (десятки–сотни мс) систематически проигрывает, и именно там, где в бэктесте пишут «исполнение по 1 тику». + +### 2.4 Kearns, Kulesza, Nevmyvaka — «Empirical Limitations on High Frequency Trading Profitability» (UPenn) +- **Данные**: полные книги 19 ликвидных NASDAQ-акций (2008) + TAQ; метод «omniscient trader». +- **Цифры**: даже при **нулевых комиссиях и нулевой латентности** и полном знании будущего агрессивная HFT даёт **$3,4 млрд** за 2008 на 19 акциях при удержании 10 сек, и всего **$62 тыс.** при 10 мс; экстраполяция на 6 279 акций: $21,3 млрд (10с) → **$21 млн (10 мс)**. Комиссии: чтобы забрать $3,4 млрд, нужно провести 195 млрд акций; при 1,2 цент./акция (две ноги) комиссии = **$2,3 млрд, т.е. 2/3 «прибыли»**. Авторы пишут, что реализовать хотя бы 10% возможностей — «феноменально трудно» (⇒ граница $2,1 млрд). +- **Вердикт**: **базовая рамка «издержки × горизонт»**. Главный вывод в наших терминах: чем короче горизонт, тем больше доля хода, которую надо отдать издержкам; на 5м-масштабе комиссии съедают основную часть амплитуды. + +### 2.5 Bailey, López de Prado (2014) — «The Deflated Sharpe Ratio» (SSRN 2460551) +- **Суть**: expected max Sharpe растёт с числом испытаний N; DSR корректирует selection bias при multiple testing и ненормальность. Пример из работы: при N=88 независимых испытаний наблюдаемый Sharpe объясняется случаем; прямая рекомендация — планировать число испытаний заранее, а не «перебирать». +- **Вердикт**: **обязательный gate для нашего 5м-бэктеста**: любой эдж, найденный перебором правил, надо дефлировать на число попыток; иначе «1 тик проскальзывания» и прочие тонкие настройки просто фитят шум. + +### 2.6 Svogun & Bazán-Palomino (2022), JIFMIM 79:101601 — «Technical analysis in cryptocurrency markets: Do transaction costs and bubbles matter?» +- **Данные**: 69 правил (MA/breakout), дневные и **1-минутные** ряды, 2016–2021. +- **Цифры/вывод (из абстракта)**: пузырьковые периоды повышают шанс обыграть buy-and-hold у ETH/XRP/LTC, но не у BTC/BCH; **транзакционные издержки снижают этот шанс для XRP и LTC, но повышают для BTC и ETH**. +- **Вердикт**: **не подтверждает** простой тезис «комиссии убивают любую ТА» — картина смешанная и зависит от актива и периода. Полезно как честное ограничение: нельзя переносить вывод «всё умирает» без проверки. + +### 2.7 TokenInsight — «Crypto Exchange Liquidity Report — Jul 2026» (данные 15.06–14.07.2026) +- **Что измерено**: глубина, **медиана и P90 проскальзывания**, спред по девяти биржам (Binance, OKX, Bybit, Bitget, KuCoin, MEXC, Gate, HTX, Hyperliquid), BTC/ETH (спот и фьючерсы), XAU/XAG. +- **Цифры (фьючерсы)**: проскальзывание sell-ордера: BTC $500K медиана Bybit **0,009%** (0,9 б.п.), Binance 0,007%, MEXC 0,003%, Hyperliquid 0,002%; BTC $1M: Bybit 0,015%. ETH $1M: Bybit **0,033%** (3,3 б.п.), MEXC 0,015%, Binance 0,024%. P90 (хвост) BTC $1M Bybit 0,022%, ETH $1M Bybit 0,042%. Спреды фьючерсов: BTC у 8 CEX **0,020 б.п.**, ETH **0,060 б.п.**, Hyperliquid 0,160/0,580 б.п. +- **Вердикт**: подтверждает два наших вывода: (1) спреды BTC/ETH-перпов ничтожны (<0,1 б.п.), (2) на порядки $100K–$1M крипто-перпы всё ещё мелкие по издержкам исполнения. **Но** для $1000 эти цифры прямо не переносятся (у нас проскальзывание 0,006–0,02 б.п., см. 1.4) — то есть наш случай ещё проще по исполнению, и тем важнее комиссии. + +### 2.8 The Microstructure Lab — «High-Frequency Directional Trading: What Survives Execution Costs» (substack, практик) +- **Данные**: 15 перпетуалов Hyperliquid, 50 265 комбинаций (фича × фильтр × горизонт), **8 месяцев out-of-sample**; учтён реальный котируемый спред на момент сигнала. +- **Цифры**: gross-сигнал 4–13 б.п. на сделку; после реального спреда и комиссий: без фильтра **лишь 1%** комбинаций положительны, с фильтром «книга и поток согласованы + узкий спред» — **14%**; на **+2 б.п. нетто выживают 5 из 15 монет при тейкере и 9 из 15 при мейкере**; лучшие горизонты 60–120 сек, а не 5–15 сек; инфраструктура — один VPS ($20/мес), тейкер-путь требует <200 мс round-trip. +- **Вердикт**: **практическое подтверждение** тезиса «тип исполнения определяет, какие сигналы вообще торгуемы»: мейкер расширяет список выживших монет почти вдвое. Плюс независимое свидетельство, что на 5-секундных горизонтах доля издержек максимальна. (Источник — отраслевой, не peer-review; учитывать как слабое свидетельство.) + +### 2.9 Читано косвенно (не смог открыть полный текст — фиксирую честно) +- **Moallemi & Yuan, «The Value of Queue Position in a Limit Order Book»** (PDF не распарсился: «Stream has ended unexpectedly»). Содержание известно по пересказу в 2.1: плохая позиция в очереди → ниже fill-вероятность и выше adverse selection. Цитируется как вторичное. +- **Lokin & Yu (2024)** — fill probability <2% у реальных участников (цитируется по 2.1). +- **Glosten & Milgrom (1985)**, **Menkveld (2013)**, **Foucault et al. (2016)** — теория adverse selection / «toxic arbitrage»; цитируются по 2.1/2.2, полные тексты не открывались. +- **Makarov & Schoar (JFE 2020)** — кросс-биржевой арбитраж; полный текст скачать не удалось (MIT DSpace отдал битый поток). Не использую цифры. + +--- + +## 3. Синтез + +### 3.1 Какие стратегии выживают при тейкере 0,11% на круг, а какие только при мейкере +- Тейкер. Порог безубыточности p* = (Стоп+Издержки)/(Цель+Стоп) при издержках 0,11%: + +| Цель / Стоп | p* тейкер (0,11%) | p* мейкер (только комиссия 0,04%) | p* мейкер реальный (0,057%) | p* KuCoin тейкер (0,12%) | +|---|---|---|---|---| +| 0,2% / 0,2% | **77,5%** | 60,0% | 64,3% | 80,0% | +| 0,5% / 0,3% | **51,25%** | 42,5% | 44,6% | 52,5% | +| 1,0% / 0,5% | **40,67%** | 36,0% | 37,1% | 41,3% | + + Издержки равны **48% среднего модуля 5м-хода** (11/22,8) у тейкера и **25%** у мейкера. Если торговать каждый 5м-бар (288 кругов/день) при нотионале = капитал, комиссии тейкера = **3168 б.п. = 31,7% капитала/день**, мейкера = 16,4%/день. Отсюда жёсткий вывод: тейкер-стратегия на 5м допустима только при **редких** сделках (единицы в день) и цели ≥0,5–1% с p* ≥40–51%. +- Только при мейкере: всё, что опирается на 0,2–0,5% тейк-профит (там p* падает с 77,5% до 64,3%, и это принципиальное различие — 60%+ уже нереалистично, а 42–45% достижимо); всё, что торгует чаще ~10 раз в день; всё, где средний ход меньше ~11 б.п. +- Наши данные (п. 1.5): ход ≥11 б.п. на 5м бывает в 21,7% баров (BTC), 44,0% (SOL), 47,9% (DOGE). То есть даже «достаточная амплитуда» существует лишь в половине баров у альтов и в пятой части у BTC — а попадание в нужную сторону требует ещё и точности. + +### 3.2 Количественная картина спреда и проскальзывания по размеру ордера +- **$1000 (наш случай)**: BTC 0,006 б.п., ETH 0,019 б.п., SOL 0,42 б.п., XRP 0,34 б.п., QNT 4–8 б.п. (живой обход книги, 2026-09-28). Медианный спред top-30 = **1,008 б.п.**, top-100 = 1,574 б.п. +- **$100K–$1M (институционально)**: TokenInsight Jul 2026: BTC $1M медиана Bybit 0,015%, ETH $1M 0,033%, P90 до 0,05–0,08%. Hyperliquid — заметно шире по спреду (0,16/0,58 б.п.), но лучший по BTC-проскальзыванию на $1M. +- Вывод о размерности: **до ~$10k на топ-парах проскальзывание не является узким местом**; оно становится сопоставимым с комиссией только в тонких mid-cap'ах (тик 2–4 б.п. и глубина в единицах тысяч долларов). + +### 3.3 Market making, снятие спреда и требуемая инфраструктура +- **Снять спред на BTC/ETH нечем**: спред перпа 0,02–0,06 б.п. (TokenInsight) / 1 тик = 0,012 б.п. (наш снапшот). Даже 100% времени на первой позиции в очереди даёт ~0,006 б.п. за филл — в 300+ раз меньше комиссии тейкера. +- **Кто реально зарабатывает на снятии спреда**: участники с первым местом в очереди (HL: +0,32 б.п. против −0,48 б.п. у прочих, 2.2) и победители латентностных гонок (медиана 16 µs, мода 5–10 µs, 2.3). Экономика приза — микросекундная, требует колокации/FPGA/спец-фидов и ребейт-тира MM-программ (Bybit perp MM1: maker-доля ≥0,03%, ребейт −0,1…−0,4 б.п.; 1.1). +- **Почему недоступно при $1000**: (а) пороги MM-программ недостижимы по объёму (спот MM1 — $25M/30д) и по доле рынка; (б) ребейт даже при достижении (0,2–0,8 б.п. на круг) меньше измеренного adverse selection Bybit (0,84 б.п. за ногу, 2.2); (в) приз за очередь измеряется микросекундами, а розничный путь — десятками–сотнями мс; (г) при $1000 нельзя дробить ордера так, чтобы «стоять» многоуровнево: шаг позиции BTC = $83,5 (8,4% капитала, 1.2). + +### 3.4 Эмпирика выживания maker-only: adverse selection, отмены, очередь +- Adverse selection (Bybit, 10с, до комиссий): **нетто −0,84 б.п. за ногу** (capture +0,21 против дрейфа −1,04). На CME тот же разбор даёт ≈0. То есть «спред не покрывает дрейф» — эмпирический факт на трёх крипто-площадках (9 983 coin-day, 125,8 млн филлов). +- Очередь: front-of-queue маркаут −0,058 б.п. против **−0,775 б.п.** back-of-queue (2.1); на HL разрыв между первым местом и средним ≈0,8 б.п. (2.2). +- Отмены: **95% мейкер-заявок отменяются**; отменяющая политика завышает fill probability в исторических данных, но ухудшает реальные филлы (классический trade-off: 50% fill у «неотменяющего» против <2% у реальных участников, 2.1). +- Стратегический вывод 2.1: зарабатывает не «стояние в спреде», а **contrarian-отбор** (торговать против имбаланса при ожидании reversal) — +0,76…+3,02 б.п. на круг, но это 9–23 ордера в день, и всё равно требуется проверка после комиссий. + +### 3.5 Реалистичность бэктестов на 5м с проскальзыванием «1 тик» +- «1 тик» не однороден: BTC 0,012 б.п., медиана top-30 0,83 б.п., 12/30 символов >1 б.п. (до 4,4 б.п.). Один и тот же параметр «1 тик» означает ошибку на 2 порядка между BTC и XLM. +- На топ-парах «1 тик» **недооценивает** главный член (комиссию 11 б.п. тейкер / 4 б.п. мейкер) в сотни раз; на тонких альтах — сопоставим (QNT: 4–8 б.п. на $1000, 1.4). +- Три скрытых оптимизма 5м-бэктеста, которые не лечит «1 тик»: (а) исполнение по цене бара = look-ahead + гарантированный fill; (б) у мейкера fill probability <100% и, что важнее, **fill-условная отрицательная доходность** (2.1); (в) комиссии и ребейты берутся из лучшего тира (в 2.1 тейкер 1,5 б.п. — у нас 5,5 б.п., в 3,7 раза хуже). +- Плюс overfitting: без дефлирования на число испытаний (2.5) любые «победы» над порогом p* на 5м-данных неотличимы от шума. +- Рамка Кернса (2.4): издержки должны сравниваться **с остаточной амплитудой после горизонта**, а не с полным ходом. На 5м при среднем модуле 22,8 б.п. и тейкере 11 б.п. стратегия обязана забирать ~50% доступной амплитуды в среднем — это и есть измерение «реализма». + +--- + +## 4. Проверяемые правила (годятся для бэктеста как есть) + +1. **Костовая модель.** Каждый круг: тейкер = 11,0 б.п. + (спред/2 + проскальзывание) по символу из таблицы 1.3/1.4; мейкер = 4,0 б.п. + **1,7 б.п. adverse selection** (или явная модель: 0,5×вероятность отмены). Никаких «нулевых издержек» и никакого «мейкер = без издержек». +2. **Fill-модель мейкера.** Обязательна проверка двух режимов: fill probability 50% (оптимистичный, no-cancel) и ≤20–30% (реалистичный с отменами); при недостаточной статистике брать пессимистичный. +3. **Порог p\***. Сигнал должен давать p* из таблицы 3.1; при 0,5/0,3 и 1,0/0,5 использовать мейкер-исполнение (42–45% и 36–37%), иначе тейкер (51,25% и 40,67%). +4. **Бюджет сделок.** Не больше 5–10 кругов в день на пару (иначе комиссии >1% капитала/день: 288 кругов = 31,7%/день тейкером, 16,4% мейкером). +5. **Отбор инструментов.** Мейкер-исполнение только на символах с тиком ≤0,1 б.п. (BTC/ETH) ИЛИ там, где ожидаемая амплитуда ≥20×(спред/2 + adverse selection). Иначе издержки исполнения доминируют сигнал. +6. **Размер позиции.** $1000 ⇒ целое число шагов qtyStep; для BTC шаг = $83,5 (8,4% капитала) — запретить BTC как «дробибельный» инструмент, использовать XRP/ADA/WLD/DOGE или нотионал ≤$100. +7. **Adverse-selection gate.** Любая maker-стратегия обязана пройти тест: «средний маркаут за 10 сек после филла минус 1,04 б.п. ≥ 0» на репрезентативной выборке. Если нет — стратегия нежизнеспособна независимо от версии бэктеста. +8. **Deflation.** Считать число испробованных конфигураций N и применять Deflated Sharpe (2.5); отчёт без дефляции не принимается. +9. **Реализм бара.** Никаких исполнений по close бара; вход — только по данным, доступным до решения; для тейкера использовать худшую цену бара (для покупки — high, для продажи — low) как стресс-версию бэктеста. +10. **Проверка на чужой инфраструктуре.** Максимум реализуемого при $1000 — VPS + WebSocket (~10–100 мс), т.е. никогда не «первый в очереди»: все результаты, зависящие от первой позиции в очереди, помечать как недостижимые. + +--- + +## 5. Что не подтвердилось / противоречия + +- **«Спред и проскальзывание — главный расход»** — не подтверждается на BTC/ETH-перпах: спред 0,012–0,06 б.п., проскальзывание $1000 — 0,006–0,02 б.п. Это противоречит интуиции «сдвиг на 1 тик дорогой»: дороги **комиссии** и **adverse selection**. (Наш собственный замер, 1.3–1.4, и TokenInsight, 2.7.) +- **«Мейкер-исполнение бесплатно, если не пересекать спред»** — опровергнуто: capture пол-спреда +0,21 б.п. против дрейфа −1,04 б.п. (Bybit, 2.2); наивный MM −0,44 б.п. на круг даже с ребейтом (2.1). +- **«Комиссии убивают любую крипто-ТА»** — не подтверждается как общее утверждение: 2.6 даёт смешанный результат (для BTC/ETH издержки даже повышали шанс против B&H). Фиксирую противоречие, не сглаживаю. +- **«Ребейты мейкера доступны»** — не подтверждается: пороги MM-программ (≥0,03% maker-доли / $25M объёма) и величина ребейта (−0,1…−0,4 б.п. на перпах) делают их нерелевантными при $1000. +- **Не удалось прочитать полные тексты**: Moallemi & Yuan (queue value), Makarov & Schoar (JFE 2020), KuCoin Futures Rules page (веб-экстрактор ответил Rate Limit Exceeded — комиссии KuCoin поэтому взяты из живого API, а не со страницы). Все цифры по ним не используются. +- **Ограничение нашей 5м-выборки**: 10 000 баров = 34,7 дня, 3 символа (BTC/SOL/DOGE). Для порогов нужен прогон по 20 парам × 30 дней (есть у стенда). + +--- + +## 6. Десять пунктов: что реально исполняется с $1000 на 5-минутном горизонте + +1. **Тейкерный скальп с целью 0,2%/стопом 0,2% — не исполняется**: нужна точность **77,5%** (Bybit 0,11% на круг; KuCoin 80,0%). Это выше любой измеренной точности на 5м-сигналах. +2. **Тейкер с целью 0,5%/стопом 0,3% — граница**: p* = **51,25%** (мейкер 42,5–44,6%). При среднем 5м-ходе 22,8 б.п. это требует систематически ловить примерно половину амплитуды против случайных 50% — то есть эдж должен быть очень устойчивым. +3. **Тейкер с целью 1,0%/стопом 0,5% — реалистично только по p\*** (40,67%), но редкие входы: амплитуда ≥40 б.п. в баре бывает 3,2% (BTC), 14,9% (SOL), 20,1% (DOGE) времени (наши 10 000 баров). +4. **Бюджет сделок жёсткий**: ≤5–10 кругов/день на пару. 288 кругов/день (каждый бар) при нотионале $1000 = **31,7% капитала/день** тейкером, **16,4%** мейкером — это не «стоимость», а гарантированное уничтожение счёта. +5. **Maker-only исполним только как contrarian-отбор, а не как «стояние в спреде»**: наивный MM даёт −0,44 б.п. на круг с ребейтом (2.1); зарабатывающая версия — реверсл-порог ≥0,25 и **9–23 ордера в день**, +0,76…+3,02 б.п. на круг; реальная стоимость maker-круга у нас **≈5,7 б.п.** (4 комиссии + 1,7 adverse selection) против 11,0–11,8 б.п. тейкера. +6. **Fill-вероятность мейкера надо закладывать ≤30%**: 50% — это верхняя граница (no-cancel), у реальных участников <2% из-за отмен (95% заявок отменяются). Любой бэктест, где мейкер исполняется «всегда», завышает результат кратно. +7. **Инструмент: BTC/ETH/SOL (тик 0,012/0,037/0,84 б.п.) для мейкера, но BTC нельзя масштабировать по размеру**: шаг 0,001 BTC = **$83,5 = 8,4% капитала**; для дробления использовать XRP ($0,15/шаг), ADA, DOGE, WLD или KuCoin-контракты с мелким нотионалом ($2,5–15). +8. **Проскальзывание не проблема на $1000** (0,006–0,42 б.п. на топ-парах; 4–8 б.п. только в тонких mid-cap'ах), поэтому оптимизировать надо комиссию/ребейт и исполнение, а не «1 тик». +9. **Снятие спреда и гонки недоступны**: приз за первое место в очереди ~0,006–0,32 б.п. против медианной латентности 150 µs и медианной длительности гонки 16 µs; ребейты MM-программ (0,1–0,4 б.п.) требуют maker-доли ≥0,03% рынка. При $1000 корректно считать **ребейт = 0**. +10. **Минимальный жизнеспособный профиль при $1000**: редко (≤3–5 входов/день) + мейкер-исполнение с отбором + цель ≥0,5–1%, стоп ≤0,3–0,5% + амплитуда пары ≥20 б.п. (SOL/DOGE/ADA/NEAR-класс) + обязательная проверка «после 5,7/11 б.п.» и дефляция на число испытаний; всё, что требует частоты, BTC-размера позиции или первой позиции в очереди, — не исполняется. + +--- + +## Источники (URL + дата обращения; статус проверки) + +| # | Источник | URL | Дата | Статус | +|---|---|---|---|---| +| 1 | Bybit Trading Fee Structure (help center) | https://www.bybit.com/en/help-center/article/Trading-Fee-Structure | обращение 2026-09-28; док. обновлён 2026-09-02 | **live, прочитано** | +| 2 | Bybit Trading Fees | https://www.bybit.com/en/announcement-info/fee-rate/ | 2026-09-28 | **live, прочитано** | +| 3 | Bybit Market Maker Incentive Program | https://bybitglobal.com/en-US/help-center/bybitHC_Article?id=000001586 | 2026-09-28; обновлён 2026-09-27 | **live, прочитано** | +| 4 | Bybit REST API v5: tickers / orderbook / instruments-info / kline | https://api.bybit.com/v5/market/... | 2026-09-28 21:15–21:45 UTC | **live, собственные замеры** | +| 5 | KuCoin Futures API: contracts/active, ticker | https://api-futures.kucoin.com/api/v1/contracts/active | 2026-09-28 | **live, собственные замеры** | +| 6 | KuCoin Futures Trading Rules (справочная страница) | https://www.kucoin.com/trading-info/futures/futures-details | 2026-09-28 | не прочитано (Rate Limit Exceeded) | +| 7 | Albers, Cucuringu, Howison, Shestopaloff, «The Market Maker's Dilemma…», arXiv:2502.18625v2 | https://arxiv.org/html/2502.18625v2 | 2026-09-28 | **прочитано (полный HTML)** | +| 8 | Daru Finance, «Quoting the Touch Does Not Pay Its Adverse Selection» | https://daru.finance/research/crypto-adverse-selection | 2026-09-28 | **прочитано (полный разбор)** | +| 9 | Aquilina, Budish, O'Neill, «Quantifying the HFT Arms Race», QJE 2022 | https://bfi.uchicago.edu/wp-content/uploads/BFI_WP_202086.pdf | 2026-09-28 | **прочитано (PDF)** | +| 10 | Kearns, Kulesza, Nevmyvaka, «Empirical Limitations on HFT Profitability» | https://www.cis.upenn.edu/~mkearns/papers/hft.pdf | 2026-09-28 | **прочитано (PDF)** | +| 11 | Bailey, López de Prado, «The Deflated Sharpe Ratio» | https://www.davidhbailey.com/dhbpapers/deflated-sharpe.pdf | 2026-09-28 | **прочитано (PDF, выборочно)** | +| 12 | Svogun & Bazán-Palomino (2022), JIFMIM 79:101601, doi 10.1016/j.intfin.2022.101601 | https://faculty.up.edu.pe/en/publications/technical-analysis-in-cryptocurrency-markets-do-transaction-costs/ | 2026-09-28 | прочитан абстракт (полный текст платный) | +| 13 | TokenInsight, «Crypto Exchange Liquidity Report — Jul 2026» | https://s2.tokeninsight.com/static/research/file/levelPdf/Exchange_Report_Liquidity_July.pdf | 2026-09-28 | **прочитано (PDF)** | +| 14 | The Microstructure Lab, «High-Frequency Directional Trading: What Survives Execution Costs» | https://themicrostructurelab.substack.com/p/high-frequency-directional-trading | 2026-09-28 | прочитано (отраслевое, не peer-review) | +| 15 | Moallemi & Yuan, «The Value of Queue Position in a LOB» | http://market-microstructure.institutlouisbachelier.org/uploads/91_7%20MOALLEMI%202014-12-paris-mm-queue-value.pdf | 2026-09-28 | **не прочитано** (PDF битый) — только как вторичная ссылка | + +Сырые живые данные: `sources/live_execution_snapshot.json` (снапшот 2026-09-28T21:15–21:45Z: комиссии из документов, спреды top-30/top-100, проскальзывание на $100/500/1000/5000/10000, размеры тиков top-30, спецификации инструментов, KuCoin-контракты, 10 000 5м-баров BTC/SOL/DOGE). diff --git a/Кросс-секционные-эффекты.md b/Кросс-секционные-эффекты.md new file mode 100644 index 0000000..701312c --- /dev/null +++ b/Кросс-секционные-эффекты.md @@ -0,0 +1,156 @@ +# `xs-short-horizon` — кросс-секционные эффекты на 1–60 минутах в крипте + +**Дата обращения ко всем источникам: 29.09.2026 (MSK).** +Горизонт направления: 1 мин – 60 мин (плюс соседние 15 мин / 4–12 ч там, где это единственный способ оценить +экономику эффекта). Комиссия-бенчмарк нашего стенда: **тейкер 0,055 %/нога = 0,11 % на круг**; мейкер 0,02 %/нога = 0,04 % на круг; +проскальзывание 1 б.п./нога (топ-30 по обороту), 3 б.п./нога (остальные). 1 б.п. = 0,01 %. +Наша шкала «сколько вообще есть в 5м»: **средний |доход| 5м = 22,8 б.п.**, 1ч = 78,0 б.п. + +Ключевой фильтр, которым мы режем всё ниже: **эдж на сделку < 11 б.п. (тейкер) не может быть исполнен в принципе**; +даже мейкерский круг 4 б.п. требует, чтобы эдж/сделку был > 4 б.п. с запасом. + +--- + +## 1. Таблица «работа → данные → горизонт → издержки → цифры → вердикт» + +| Работа (авторы, год) | Данные | Горизонт | Заложенные издержки | Цифры (как напечатано) | Вердикт для нас | +|---|---|---|---|---|---| +| **Kitron & Wengrowicz (2026)**, arXiv:2608.21888 «Short-horizon mean reversion in cryptocurrency markets: a matched cross-market measurement» | 183 пары Binance USDT spot, 15м свечи, 2025-01-01…2026-02-11 + холдаут до 2026-08-08; контроль: 187 акций/ETF США | 15 мин (также 1ч, 4ч, отдельно 5м) | **Издержки указаны как барьер:** мейкер 5 б.п., тейкер 10–20 б.п. на круг | Сигнал «против предыдущей свечи»: OOS AUC крипта 0,531 vs акции 0,499, знак-корреляция −0,035 (98 % пар отрицательна); **брутто-эдж на сделку пик ≈1,3 б.п. на 15м и 0,15 б.п. на 5м** против 5 б.п. лучшего мейкерского круга; ни одна из 183 пар не проходит даже 5 б.п.; медиана пары 0,46 б.п. | **Опровергает исполнимость**: 1,3 б.п. (15м) и 0,15 б.п. (5м) в 8 и 70 раз меньше нашего тейкерского круга 11 б.п. Реверс реален статистически, неисполним экономически | +| **Kim & Hansen (2026)**, arXiv:2607.09426 «The Quarter-Hour Effect» | 6 перпетуалов Binance (BTC, ETH, XRP, SOL, DOGE, ADA), tick-data, 2021-01-01…2024-10-31; 10-секундные окна | **4–12 часов** (не 1–60 мин), событие — каждые 15 мин (96/сутки) | Потерь/комиссий не моделируют; прогноз 4–12 ч ⇒ низкий оборот | Дисбаланс потока заявок на четверть-часовом открытии предсказывает forward-доход: **CFE BTC 3,84 / 5,55 / 6,39 б.п. на единицу OI (t≈3,3–4,2) на 4/8/12 ч**; DOGE 5,02 / 8,49 / 11,33; открытия, совпадающие с funding-расчётом (00:00/08:00/16:00 UTC), исключены (остаётся 93 из 96 событий) | **Кандидат №1 для бэктеста**: низкий оборот (единицы сделок в сутки) ⇒ 11 б.п. терпимо, если эдж/сделку >25 б.п. Требует поля taker-buy volume (есть в Bybit klines) | +| **Shen, Urquhart, Wang (2022)**, *Financial Review* 57(2) 319–344, doi 10.1111/fire.12290 | BTC/USD, 5 бирж, tick → 1 мин, с 2013 по 31.12.2020 | внутридневной TSM: первый получас → последний получас (сессия 17:00 EST) | **Издержки явно НЕ вычтены** (в тексте только ссылка на Gao et al. о робастности у акций) | Первый получас значимо предсказывает последний получас (in- and out-of-sample). Тайминг-стратегии: **7,82 % годовых (r_ONFH), 17,32 % (r_SLH), 16,69 % (оба) при success rate >50 %** против always-long 6,54 %; buy&hold 154,62 %. Коэффициент на второй-с-конца получас **отрицательный и огромный** (β ≈ −27 у JPY-пар, R² 11,4 %) | Наша ревизия: ежедневный вход+выход = 1 круг/сутки ⇒ **0,11 % × ~365 = ~40 %/год** тейкером при брутто 7,8–17,3 % ⇒ **тейкером отрицательно**; мейкером (0,04 % ⇒ 14,6 %/год) остаётся только «контр-вариант» r_SLH (17,32 %). Бэктестить мейкером | +| **Wen, Bouri, Xu, Zhao (2022)**, SSRN 4080253 / *North American Journal of Economics and Finance* 62 | BTC (2013-03-03…2020-05-31), также ETH, LTC, XRP | внутридневной (минуты–часы) | Не заявлены (доступен только abstract) | Есть **и** внутридневной momentum, **и** внутридневной reversal; reversal характерен именно для крипты (перереакция/самоуверенность); тайминг-стратегия даёт экономическую ценность выше always-long/buy&hold | **Полный текст недоступен** (paywall) — читал только аннотацию. Цифр по издержкам нет ⇒ в бэктест не ставим без своего замера | +| **Guo, Sang, Tu, Wang (2024)**, *JEDC* 163, 104863, doi 10.1016/j.jedc.2024.104863 | минутные данные Binance, много монет | **до 10 минут** | Сказано: long-short «sizable return out-of-sample **after accounting for transaction costs**», но **величина издержек в abstract не раскрыта** | Лаг-доходы *других* монет предсказывают фокусную монету; **+0,40…+4,82 б.п. на 1 SD пулированного лаг-дохода (минутный горизонт)**; робастно к adaptive LASSO и PCA | **Не исполняется тейкером**: сигнал ≤4,8 б.п., а ребаланс «каждую минуту» = 11 б.п./круг ⇒ −600 б.п./сутки издержек. В бэктест — только как «лаг-фича» внутри низкооборотной схемы | +| **Jia, Wu, Yan, Liu (2023)**, *Journal of Empirical Finance* 74, PII S0927539823000956 (RePEc:eee:empfin:v:74:y:2023:i:c:s0927539823000956) | 22 крупных крипто, внутридневные данные | внутридневной (минуты) | Не раскрыты в abstract | **Отрицательный lead-lag** (в отличие от акций): крупные монеты *негативно* предсказывают остальные, мелкие крупных не предсказывают почти никогда; LASSO-стратегия на кросс-предсказуемости даёт высокозначимую прибыль | Полный текст закрыт (ScienceDirect). Механика совпадает с «реверс после движения лидера» — кандидат, но проверять надо самим | +| **Springer (2026)**, «Price Transmission from Bitcoin to Altcoins: High-Frequency Evidence and Implications for Trading Strategy», doi 10.1007/s10690-026-09589-z | 1-минутные цены Binance, 369–381 актив; окна Bull / Bear / Sideways / Crash 2024–2025 | **1–3 минуты** | **fee = 0,02 % за сторону** (≈4 б.п. на круг) — «выше минимально возможной на Binance ~0,0175 %» | Мелкокапитализированные ALT реагируют на BTC с лагом 1 мин (корреляция на lag-1 выше, чем на lag-0); ISI–логарифм числа сделок: r = 0,561 (Bull), 0,483 (Bear); Грейнджер BTC→ALT односторонний; LightGBM-«lag strategy» превосходит buy&hold в OOS во всех режимах (только графики, абсолютных цифр нет) | Их 4 б.п./круг **в 2,75 раза дешевле нашего тейкера**. Их собственные активы — неликвидные мелкие монеты (BIFI/CITY/PIVX/GNO/QKC) ⇒ наше проскальзывание там 3 б.п./нога ⇒ реальный круг ≈17 б.п. **Только мейкером и только на больших движениях BTC** | +| **Schmeling, Schrimpf, Todorov (2023)**, BIS Working Paper 1087 «Crypto carry» | фьючерсы/перпы vs спот, ~2019–2024 | дневной/недельный (фундамент базиса) | Не в abstract | Carry может доходить до **60 % годовых**, сильно меняется во времени; объясняется «удобной доходностью» (trend-chasing мелких инвесторов + нехватка арбитражного капитала) | **PDF в нашей среде не скачался** (bis.org отдаёт HTML). Использован только проверяемый abstract. Фундамент для «funding/basis», но не правило 1–60 мин | +| **Vine (2026)**, «Crypto Carry: The Funding-Rate Cross-Section, Net of Costs and the Liquidation Tail» (препринт-блог с полным лог-файлом) | 30 Binance USD-M перпов, 2023-01…2026-05, **112 853 funding-события** | дневной/8-часовой ребаланс | «4 б.п. one-way schedule», deflated Sharpe, PBO | **Level-carry — артефакт**: headline Sharpe 8,5 — иллюзия нулевой волатильности funding; честная цифра **+5,6 %/год, к 2026 отрицательно**. **Кросс-секционный funding-фактор (long low / short high funding)**: in-sample Sharpe 0,71, **purged walk-forward OOS Sharpe 0,39** (все 36 конфигураций положительны, 0,58–1,5), PBO = 0,81, MDD −35 % | **Единственный из funding-подходов, выживший net-of-costs** — но это Sharpe ≈0,4 на дневном/8ч ребалансе, не 1–60 мин. Тестировать **мейкером и ребалансом по funding-тактам (8 ч)**, тейкером — нет | +| **OctopusTakopi/funding-rate-alpha (2026)** (практический публичный отчёт, GitHub) | 791 контракт (включая делистнутые), 2,43 млн расчётов funding, расширено до **6,1 млн расчётов на трёх биржах**, 2020–2026 | 1–24 ч | «4 б.п. one-way schedule»; отдельно: **безубыточность только при комиссии 23 б.п.** | Доллар-нейтральная децильная книга собирает **11,6 б.п./сутки funding'а** (2/3 — с длинной ноги); после издержек **8,9 б.п./сутки, но 2/3 этого — в 2020–21**, после порог не проходит. Удержание только через момент расчёта funding'а — не работает (1,73 млн расчётов) | При нашем тейкерском круге 11 б.п. чистая величина ≈0…+0,5 б.п./сутки ⇒ **на грани нуля**; подтверждает наш собственный вывод «базис-carry отрицательно» | +| **Bianchi, Babiak, Dickerson (2022)**, Sveriges Riksbank WP 413 / *JBF* 142 | топ-100 пар по Amihud, USD, 2017-03-01…2022-03-01, 179 023 наблюдений | дневной (t−1 → t), т.е. «сверхкороткий» для крипты | **В тексте: 30 б.п. long + 40 б.п. short; в подписи к Table 5: 20 б.п. long + 30 б.п. short** (внутреннее расхождение работы — фиксируем) | EW-реверс **2,187 %/сутки** (Sharpe 0,37/сутки) → после издержек 1,687 %; VW-реверс 0,558 % → 0,058 %. Условный (low-volume) реверс EW 1,226 % → **0,726 % net**; VW 0,625 % → 0,125 % (незначимо). **На Binance: EW gross 0,187 % → net −0,213 %; VW gross 0,059 % → net −0,341 %** | **Прямая улика «не исполняется»**: на живой Binance реверс после издержек отрицателен даже при 20/30 б.п. Эффект живёт в мелких/неликвидных парах (низкий объём, высокий Amihud) | +| **Fičura (2023)**, FFA WP 5:003 (VŠE) «Impact of size and volume on cryptocurrency momentum and reversal» | недельные данные, большой кросс-секшн | недельный | Не указаны в abstract | **Недельный реверс существует только у мелких и неликвидных монет (t = −7,31); крупные и ликвидные показывают недельный momentum (t = +2,33)** | **Объясняет наш факт**: там, где мы торгуем (топ-30), реверса нет — есть momentum. Согласуется с нашим «дневной xs-momentum подтверждён, xs-reversal отрицателен» | +| **Zaremba, Bilgin, Long, Mercik, Szczygielski (2021)**, *IRFA* 78, 101908 | **3607 монет**, 2 700 925 дневных наблюдений, 2015-01-01…2021-03-01 | дневной (сигнал = доход за t−1) | Не моделируются | Последний день — «фортабельный» негативный предиктор: **|t| > 120** для лага t−1 (против |t| < 120 для всех прочих лагов); эффект не перекрывается beta, IVOL, size, среднесрочными/долгосрочными доходами, сезонностью, ликвидностью, оборотом; **крупнейшие и самые торгуемые монеты показывают momentum, а не реверс** | Логика та же, что у Fičura: наш торгуемый универсум — «крупные/ликвидные» ⇒ реверс к нам не относится. Подтверждает нашу отрицательную проверку xs-reversal | +| **Kozlowski, Puleo, Zhou (2021)**, «Cryptocurrency return reversals», *Applied Economics Letters* 28(11) 887–893, doi 10.1080/13504851.2020.1784831 | 200 монет, 2015–2019 | дневной / недельный / месячный | Не указаны | Значимый реверс на всех трёх частотах ребаланса, робастен к контролю на размер, оборот и неликвидность; сохраняется в обеих половинах выборки и при высокой и низкой подразумеваемой волатильности; **наиболее выражен у монет малой капитализации и низкой ликвидности** | Дневной реверс подтверждён, но у нас «отрицательно» — расхождение объясняется универсумом (мелкие монеты) | +| **Han, Kang, Ryu (ACFR, 2023)** «Time-Series and Cross-Sectional Momentum… under Realistic Assumptions» | только монеты, листингованные на фьючерсах Binance, 2013-12…2023-08 | дневной (LB 1–56 дней, HP 1–56 дней) | **15 б.п. транзакционных издержек**, реальные тики и слиппедж, ежедневный mark-to-market, режим маржи, ликвидации | **Time-series momentum силён**: 28д/5д даёт Sharpe 1,51 против рынка 0,84 (эффект — сжатие downside). **Кросс-секционный momentum слаб**: из 21 портфеля 5 ликвидированы, только 6 бьют рынок; лучший 14д/7д — Sharpe 1,28 против рынка 1,01; 10 портфелей имеют t > 2 по средней доходности, но лишь **3 — по средней лог-доходности**; 6 портфелей с положительной средней доходностью либо ликвидированы, либо убыточны | **Прямо резонирует с нашим 14д/7д** (у нас +242 б.п./нед, t = 3,66): та же пара LB/HP — лучшая, но: (а) у них профит целиком в длинной ноге, короткая ловит jump-риск; (б) они предупреждают о look-ahead при выборе оптимальной пары LB/HP | +| **Dobrynskaya (2021)**, «Cryptocurrency Momentum and Reversal» (HSE) | ~2000 монет с кап. > $1 млн, 2014–2020, недельные данные | недельный (J, K = 1–12 недель) | Не моделируются | 1–4 недели — momentum (лучшее: **2/2 = 70 % годовых**), дальше знак меняется, >4–6 недель — значимый реверс (до −1200 % годовых на 1–2 недельном сорте при 10–12 недельном удержании). «1/1» незначим из-за волатильности | Согласуется с нашим дневным/недельным momentum; реверс — на более длинных удержаниях | +| **Borri & Shakhnov (2022)**, «The Cross-Section of Cryptocurrency Returns», *RAPS* 12(3) 667–705, doi 10.1093/rapstu/raac007 | пары биржа×валюта для BTC, 2015-05…2021-05 + расширения | дневной (кросс-секция *бирж*, не монет) | Полный учёт: торговые/маржинальные/выводные комиссии, **средняя торговая комиссия 15 б.п. за сделку** + модельные спреды | Long/short «cross» (персистентность дисконтов): **181 б.п./сутки брутто → ~31 б.п./сутки нетто** (Sharpe 13 % дневной). «Within» (mean-reversion дисконтов): 127 б.п./сутки брутто, **после издержек статистически НЕ значимо** (−90 б.п. вычет) | Кросс-биржевой кросс-секционный арбитраж — единственный «xs-эффект», где нетто остаётся положительным, но это требует переводов между биржами и 4 сделок ⇒ не наш горизонт и не наш капитал ($1000) | +| **Pham, Tran, Nguyen, Duong (2024)**, *PLoS ONE* 19(11) e0304377 | топ-20 монет, 2016-01-02…2021-04-15, 6606 наблюдений, 2SLS | дневной | Не моделируются | Реверс (лаг-доход) **положительно** связан с доходностью до COVID и **отрицательно** — во время пандемии; внимание инвестора (Google Trends) положительно влияет на доходность BTC | Направление знака нестабильно во времени — риск переобучения на режиме | +| **Petukhina, Reule, Härdle (2020)**, arXiv:2009.04200 «Rise of the Machines? Intraday HFT Patterns of Cryptocurrencies» | высокочастотные данные (CRIX и составляющие) | внутридневной | Не моделируются | Внутридневная периодичность доходности, объёма и волатильности; «интрадей-моментум торговых паттернов» как основа предсказуемости | Подтверждает структурную сезонность (см. §2), но не даёт торгового эджа | +| **Wątorek, Skupień, Kwapień, Drożdż (2023)**, arXiv:2306.17095 | BTC, ETH, DOGE, WINkLink, 10-секундные данные, 2020-01…2022-12 | 10 с / внутридневной | Не моделируются | Три фазы активности (азиатская, европейская, американская сессии); **всплески активности с периодом 15 минут, особенно на полных часах** ⇒ роль алгоритмической торговли | Эмпирическая опора для правила «торговать в окна часовых/четверть-часовых границ», см. правило №1 и №10 | +| **Ackerer, Hugonnier, Jermann (2024)**, arXiv:2310.11771 (Wharton) «Perpetual Futures Pricing» | теория (дискретное и непрерывное время) | — | Теория (в т.ч. границы при торговых издержках) | Безарбитражная цена перпа = риск-нейтральное ожидание спота в случайный момент; указаны спецификации funding'а, при которых базис тождественно нулевой | Теоретический фундамент; торгового правила не даёт | +| **He, Manela, Ross, von Wachter (2022/2024)**, arXiv:2212.06888 «Fundamentals of Perpetual Futures» | BTC, ETH, BNB, DOGE, ADA; часовые данные | часовой (открытие/закрытие позиции) | Издержки: «даже при самых высоких комиссиях Binance» | Среднее **абсолютное** отклонение перп–спот ≈ **60–90 % годовых**; стратегия random-maturity арбитража даёт **Sharpe 1,8 (высокие ритейл-издержки) … до 3,5 (маркет-мейкеры)** для BTC, лучше для ETH и прочих | Единственная работа с **явно положительной нетто-экономикой** на часовом горизонте в крипте. Но: маржинальные требования, риск ликвидации, нужен доступ к займам (Aave) | +| **MDPI Mathematics 14(2) 346** «The Two-Tiered Structure of Cryptocurrency Funding Rate Markets» | высокочастотная панель funding'ов | внутридневной | Заявлены транзакционные издержки и спред-реверсы | **НЕ ПРОЧИТАНО**: `mdpi.com` отдаёт *Access Denied* из нашей сети (и web_extract упёрся в лимит кредитов). Фиксирую как недоступное, а не как «не подтверждено» | — | +| **NUS scholarbank**, запись «INTRADAY REVERSALS IN CRYPTOCURRENCIES» | — | заявлено «24-часовой горизонт: доходность в фиксированное время суток» | — | **Полный текст недоступен** (JS-приложение, 827 байт HTML; DNS репозитория SMU не резолвится). Автора/год по записи подтвердить не смог. Единственное, что видно из индекса поиска: реверс «более выражен на спот-рынках, чем в перпетуалах» | В отчёт как источник не беру — только как гипотезу для проверки | + +--- + +## 2. Синтез: что здесь реально есть и на каком горизонте + +1. **Всё «1–60 мин» в крипте — это один эффект: краткосрочный реверс (компенсация за поставку ликвидности).** + Моментума на этих горизонтах в кросс-секции почти нет; вместо него документируется **отрицательный lead-lag** + (Jia et al. 2023) и «реверс против предыдущей свечи» (Kitron & Wengrowicz 2026). Это ровно тот же механизм, + что описан в акциях (Nagel 2012, Da et al. 2014) и на дневной крипте (Bianchi et al. 2022). + +2. **Размер эджа и размер издержек не пересекаются.** Самая честная количественная оценка для нашего горизонта: + брутто **1,3 б.п. на сделку (15 мин)** и **0,15 б.п. (5 мин)** — против нашего круга **11 б.п. (тейкер)** и + **4 б.п. (мейкер)**. Авторы прямо пишут: *«не эксплуатируется при стандартных спотовых издержках»*, и что + переход к 5-минутным барам делает **хуже**, а не лучше. Ни одна из 183 пар не проходит даже 5 б.п. + +3. **Реверс живёт в неликвидном хвосте, а не там, где мы торгуем.** Bianchi et al. (2022): премия концентрируется + в парах с низкой активностью (EW 1,226 %/сут vs 0,54 % при высоком объёме); на **Binance нетто отрицательно**. + Zaremba et al. (2021): крупнейшие/самые торгуемые монеты дают momentum, а не реверс. Fičura (2023): + недельный реверс — только мелкие и неликвидные (t = −7,31), крупные — momentum (t = +2,33). + ⇒ Наш универсум (топ-30) по построению отрезан от источника этого эффекта, а его «хвост» недоступен из-за + проскальзывания 3 б.п./нога + стакан. + +4. **Проскальзывание — то, что убивает реверс в ликвидной части.** Kitron & Wengrowicz отдельно подчёркивают: + привязывает **явная комиссия**, а не котируемый спред (top-of-book ≈ 1 тик внутри эджа). То есть мейкер, + который никогда не перескакивает спред, всё равно платит комиссию. + +5. **Funding/basis на 1–60 мин — не предиктор.** В самой тщательной проверке на нашем горизонте + (Kitron & Wengrowicz 2026, App. F) кондиционирование на **базис, funding rate, funding-часы, волатильность и сессию + — плоско во всех случаях**. Положительная funding-экономика существует только на дневном/8-часовом ребалансе + и после 2021 заметно деградировала (11,6 → 8,9 б.п./сутки, 2/3 в 2020–21; безубыточность требует комиссии 23 б.п.). + +6. **Сезонность по часам — реальна, но это «внутридневной TSM/reversal одного актива», а не кросс-секция.** + QuantPedia (Gemini, 2015–2022): значимые часы 22:00–23:00 UTC, худшие 3:00–4:00, «нет ни одного статистически + отрицательного часа»; сезонностная стратегия — 33 % годовых при волатильности 20,93 % и MDD −22,45 % (без издержек). + Wątorek et al. (2023) добавляют всплески с периодом 15 мин и на полных часах. Shen et al. (2022) — формально + тот же класс эффекта, но с «сессией», заданной по объёму. + +7. **Единственный «кросс-секционный» эффект с положительной нетто-экономикой на часовом горизонте — базис перп–спот** + (He et al. 2024: Sharpe 1,8–3,5). Но это случай «limits to arbitrage»: нужны займы, маржа, перенос между + инструментами; наш капитал ~$1000 и наш универсум сюда не подходят. + +8. **Кросс-биржевой кросс-секционный арбитраж (Borri & Shakhnov 2022)** даёт 31 б.п./сутки нетто (Sharpe 13 % дневной) + против 181 б.п. брутто — то есть **83 % брутто-эджа съедается издержками и переводами**. Это масштаб вычета, + который надо держать в голове при любой оценке крипто-эджа. + +9. **Риск выборки/переобучения на нашем горизонте огромен.** Han, Kang, Ryu (ACFR): из 21 кросс-секционного + портфеля 5 ликвидированы, 6 с положительной средней доходностью убыточны, и только 3 проходят t > 2 по + средней **лог**-доходности (а не арифметической). Vine (2026): PBO = 0,81 у funding-фактора, т.е. «лучшая» + конфигурация не выбирается, ожидать надо ≈0,4 Sharpe, а не 1,5. + +--- + +## 3. Проверяемые правила (формулировки для бэктеста) + +Ниже — 10 правил, готовых к кодированию на нашем стенде. У каждого: сигнал, вход/выход, горизонт, ожидаемая +экономика **после 0,11 % на круг** (тейкер) и отдельно — что будет мейкером (0,04 %). + +| № | Правило (формулировка) | Источник | Ожидаемая экономика после 0,11 % | +|---|---|---|---| +| 1 | **Quarter-hour order-imbalance**: в моменты :00/:15/:30/:45 UTC (кроме 00:00/08:00/16:00 — funding) считаем OI = (taker-buy − taker-sell)/объём за 10 с после открытия; знак OI → позиция в сторону OI; держим 4 ч (затем 8 ч/12 ч) | Kim & Hansen 2026 (arXiv:2607.09426), CFE BTC 3,84/5,55/6,39 б.п. на единицу OI (t≈3,3–4,2) | Оборот единицы в сутки ⇒ 11 б.п. терпимо **если** эдж/сделку > 25 б.п. **Проверить первым** — единственный кандидат с низким оборотом | +| 2 | **BTC intraday TSM, контр-версия**: сигнал = доход последних 30 мин до 17:00 EST → позиция в последние 30 мин; **вход по лимиту**, выход по лимиту | Shen et al. 2022 (doi 10.1111/fire.12290), r_SLH: 17,32 %/год брутто | Тейкером отрицательно (0,11 % × 365 ≈ 40 %/год > 17,32 %). **Мейкером** (0,04 % × 365 ≈ 14,6 %/год) остаётся +2,7 п.п. — маргинально; перепроверить на Bybit 5м/30м | +| 3 | **Сезонность часов**: держать BTC только в окне 22:00–23:00 UTC | QuantPedia (Gemini 2015–2022): 33 %/год, vol 20,93 %, MDD −22,45 %, издержки не заложены | 1 круг/сутки ⇒ тейкером 40 %/год > 33 % ⇒ отрицательно. Мейкером 14,6 %/год ⇒ ≈+18 %. Тестировать мейкером, обязательно с 2023–2026 (окно могло исчезнуть) | +| 4 | **Lead-lag BTC → неликвидный ALT (1–3 мин)**: если |r_BTC,t−1| > порога, входим в ALT в сторону движения BTC на 1–3 мин; только монеты с низким trade count | Springer 2026 (doi 10.1007/s10690-026-09589-z); их издержки 0,02 %/сторона | Их 4 б.п./круг против нашего 11 б.п. тейкером + 3 б.п./нога слиппеджа в неликвиде ⇒ ≈17 б.п. **Только мейкером** и только на «прыжковых» движениях BTC; мерить эдж/сделку | +| 5 | **Кросс-крипто пулированный лаг-доход**: прогноз фокусной монеты по лаг-доходам остальных (adaptive LASSO), горизонт 1–10 мин | Guo, Sang, Tu, Wang 2024 (JEDC 163, 104863): +0,40…+4,82 б.п. на 1 SD | **Не исполняется из-за издержек**: сигнал ≤4,8 б.п. < 11 б.п.; минутный ребаланс = −600 б.п./сутки на издержках | +| 6 | **Реверс против предыдущей свечи (sign-reversal)**: −sign(r_t−1) на 1 свечу вперёд, все монеты универсума | Kitron & Wengrowicz 2026 (arXiv:2608.21888) | **Не исполняется**: брутто 1,3 б.п. (15м) / 0,15 б.п. (5м) против 11 б.п. тейкером и 4 б.п. мейкером; ни одна из 183 пар не проходит 5 б.п. | +| 7 | **Реверс, кондиционированный на агрессивный поток**: то же, но только после «flow-driven» бар (знак движения = знак taker-imbalance) с |imbalance| в верхнем квинтиле | Kitron & Wengrowicz 2026: OOS AUC 0,540 после flow-driven против 0,519 после flow-opposed; pooled Δflip-rate +0,021 [+0,015;+0,026] | Тейкером почти наверняка отрицательно (эдж порядка 5 б.п. при движении ~80 б.п.); **мейкером** — граница. Единственная «выжимаемая» часть эффекта; мерить per-trade | +| 8 | **Кросс-секционный funding-фактор**: long низкий funding / short высокий funding, доллар-нейтрально, ребаланс по funding-тактам (8 ч) | Vine 2026 (OOS Sharpe 0,39 net при 4 б.п. one-way); OctopusTakopi 2026 (11,6 б.п./сутки funding, 8,9 б.п. нетто, безубыточность при 23 б.п.) | 2 ноги × 11 б.п. круга = 22 б.п. за ребаланс против 11,6 б.п./сутки купона ⇒ **тейкером отрицательно**; мейкером (8 б.п.) ⇒ ≈+3,5 б.п./сутки, но 2/3 исторической прибыли — 2020–21, после порога не проходит | +| 9 | **Условный дневной реверс с фильтром низкого объёма**: long-low-return / short-high-return только в паре с de-trended volume ниже тренда, равновесный портфель | Bianchi et al. 2022 (Riksbank WP 413) | EW брутто 1,226 %/сут → 1,11 % при нашем 11 б.п.; но **на Binance нетто уже −0,213 %** при их 20/30 б.п., а наш плюс съедается слиппеджем 3 б.п./нога (≈0,17 %/круг) и тем, что это монеты низкой активности ⇒ **не исполняется тейкером**; тест только на «высоколиквидном хвосте» топ-30 (где, по Fičura/Zaremba, реверса нет) | +| 10 | **Час-окна как фильтр оборота для правил 1 и 4**: разрешить вход только в окна :00 и :15 (всплески активности/алго-торговли), вне окон — не торговать | Wątorek et al. 2023 (arXiv:2306.17095); Kim & Hansen 2026 | Сам по себе не эдж, а **снижение оборота** (и издержек): вместо N сделок в сутки — только 2 окна/час. Ожидаемая экономика = экономика базового правила; применять как фильтр к №1 и №4 | + +--- + +## 4. Что опровергнуто (отдельный раздел) + +1. **Funding/basis не предсказывает доходность на 1–60 мин.** Kitron & Wengrowicz (2026, App. F): + кондиционирование на перпетуальный базис, funding rate, funding-часы, волатильность и сессию — **плоско во всех + случаях**. Совпадает с нашим собственным «базис-carry отрицательно». +2. **Level-carry («собирать funding, пока он положителен») — артефакт Sharpe.** Vine (2026): headline Sharpe 8,5 + при честной нетто-доходности +5,6 %/год с деградацией до отрицательной к 2026; доминирующий риск (базис/ликвидация/депег) + funding-only моделью вообще не виден. OctopusTakopi (2026): удержание только через момент расчёта funding'а + опрокидывается на 1,73 млн расчётов — цена уходит против сборщика сильнее платежа. +3. **Краткосрочный (15 мин) реверс не эксплуатируется.** 1,3 б.п. брутто/сделку (и 0,15 б.п. на 5 мин) против + 5 б.п. лучшего мейкерского круга; «ни одна из 183 пар» не проходит даже 5 б.п. +4. **Кросс-секционный реверс на дневном горизонте — отрицателен в ликвидной части.** На Binance нетто −0,213 % (EW) + и −0,341 % (VW) при 20/30 б.п. (Bianchi et al. 2022). Согласуется с нашей проверкой «дневной xs-reversal отрицателен». +5. **Кросс-секционный momentum на дневных/недельных данных слаб, если считать корректно.** Han, Kang, Ryu (ACFR): + 5 из 21 портфеля ликвидированы, 6 с положительной средней доходностью убыточны, только 3 имеют t > 2 по **лог**-доходности; + профит целиком в длинной ноге; оценка «оптимальной» пары LB/HP вносит look-ahead. +6. **Одноминутные лаг-сигналы «другие монеты → фокусная монета» слишком малы для тейкера** (0,40–4,82 б.п. на 1 SD + при 11 б.п. на круг). Робастность статистики ≠ исполнимость. +7. **Кросс-биржевой арбитраж дисконтов: 83 % брутто съедается издержками** (181 → 31 б.п./сутки; «within»-версия + после издержек вообще незначима, Borri & Shakhnov 2022). Это не направление для 1–60 мин и не для $1000. +8. **Знак дневного реверса нестабилен по режимам**: положительный до COVID, отрицательный в пандемию + (Pham et al. 2024). Любое правило на дневном реверсе обязано тестироваться по режимам. +9. **Не подтверждено, но и не прочитано** (честно фиксирую): MDPI Mathematics 14(2) 346 (funding-панель) — + `Access Denied` из нашей сети; NUS «Intraday reversals in cryptocurrencies» — полный текст недоступен, автора + подтвердить не удалось; Wen et al. (2022) и Jia et al. (2023) — только аннотации (paywall); BIS WP 1087 — + доступен только abstract (bis.org отдаёт HTML вместо PDF). + +--- + +## 5. Что делать в бэктесте в первую очередь + +Порядок приоритета по «шанс × низкий оборот»: +1. **Правило №1 (quarter-hour OI → 4–12 ч)** — единственное, где оборот мал, а заявленный эдж (3,8–11,3 б.п. на + единицу OI) может пережить 11 б.п. Проверка: есть ли сигнал на Bybit-перпах вне 2021–2024 (наша выборка). +2. **Правило №2 в мейкерском варианте** — прямой аналог нашего дневного xs-momentum, но внутри дня. +3. **Правило №8 мейкером и по 8-часовым тактам** — проверить, остался ли funding-фактор после 2022 в нашей выборке. +4. **Правила №4 и №7** — только мейкером, только на «прыжках», с обязательным замером эдж/сделку. +5. Остальные (№3, №5, №6, №9) — либо отрицательны тейкером, либо требуют недоступного неликвидного хвоста. + +**Методические требования к нашим тестам** (следуют прямо из работ): закладывать 11 б.п. на круг тейкером и 4 б.п. +мейкером + 1/3 б.п. слиппеджа; считать **среднюю лог-доходность**, а не арифметическую (Han, Kang, Ryu); считать +вероятность бэктест-переобучения (Vine: PBO 0,81); фиксировать универсум **до** выборки (Kitron & Wengrowicz: +volume-ranked «после конца выборки» универсум даёт survivor-tilt, который они отдельно считали ex-ante). diff --git a/Поток-заявок-и-микроструктура.md b/Поток-заявок-и-микроструктура.md new file mode 100644 index 0000000..15813c8 --- /dev/null +++ b/Поток-заявок-и-микроструктура.md @@ -0,0 +1,203 @@ +# orderflow-microstructure — поток заявок и микроструктура на 1–15 мин + +**Дата обзора (дата обращения ко всем источникам): 29.09.2026.** +Инструменты поиска: arXiv API (`http://export.arxiv.org/api/query`), Crossref REST (`api.crossref.org`), web_search/web_extract. +Полные тексты (PDF/HTML) скачивались в локальную папку и читались целиком; где доступа не было — это прямо указано. + +## 0. Наши опорные факты (из README, не переоткрываем) + +| Факт | Значение | +|---|---| +| Тейкер на круг | 0,055% × 2 = **0,11% = 11 б.п.** | +| Мейкер на круг | 0,02% × 2 = **0,04% = 4 б.п.** | +| Средний \|доход\| 5м / 1ч | 22,8 б.п. / 78,0 б.п. | +| Порог точности p\* = (Стоп+Издержки)/(Цель+Стоп) | 0,2%/0,2% → 77,5% (тейкер), 60,0% (мейкер) | + +**Производные пороги (наш расчёт по той же формуле, проверен скриптом 29.09.2026 — не чужие цифры):** + +| Цель/Стоп | p\* тейкер (11 б.п.) | p\* мейкер (4 б.п.) | +|---|---|---| +| 0,2% / 0,2% | 77,5% | 60,0% | +| 0,3% / 0,3% | 68,3% | 56,7% | +| 0,4% / 0,2% | 51,7% | 40,0% | +| 0,5% / 0,3% | 51,3% | 42,5% | +| 0,5% / 0,5% | 61,0% | 54,0% | +| 1,0% / 0,5% | 40,7% | 36,0% | + +Два вывода, которые дальше используются как «линейка» для чужих результатов: + +1. Один тейкер-круг = **48,2% среднего модуля движения 5м-бара** (11 / 22,8) и 17,5% — мейкер-круг. 7,1 тейкер-круга «съедают» целый средний час (78 б.п.). +2. Чтобы торговать при точности 55–57% (максимум, который вообще встречается в out-of-sample крипто-работах), при тейкер-комиссии нужен R:R ≈ 1,4–1,6 при стопе ≥30 б.п. (цель 41–45 б.п.). Средний модуль 5м-движения — 22,8 б.п., то есть такой стоп — это уже **больше одного 5-минутного бара**, значит сделка обязана жить 15–30 минут и дольше. + +## 1. Сводная таблица источников (главное) + +Формат: работа → авторы/год → данные → горизонт → заложенные издержки → цифры → вердикт. + +| Работа | Авторы, год | Данные | Горизонт | Издержки в работе | Цифры | Вердикт | +|---|---|---|---|---|---|---| +| The Price Impact of Order Book Events | Cont, Kukanov, Stoikov, 2014 (JFE 12:47–88) | NYSE TAQ, 50 акций, 21 день апр. 2010 | Δt = 10 с (робастность: 10 апдейтов … 10 мин) | издержки не моделируются (это объясняющая регрессия) | OFI объясняет изменения мид-цены с **средним R² 65%**; trade imbalance — **32%**; OFI вытесняет TI (t-стат TI падает в 4 раза) | Фундамент: на секундах–минутах цену двигает **весь поток заявок** (лимит+маркет+отмены), а не только сделки. Наш OHLCV-прокси ближе к TI (R² 32%), т.е. заведомо хуже | +| Deep Order Flow Imbalance | Kolm, Turiel, Westray, 2023 (Math. Finance 33(4):1044–1081) | LOBSTER, 115 акций Nasdaq, максимальная гранулярность LOB | «мультигоризонт», эффективный горизонт ≈ **2 средних изменения цены** | в доступной части **нет** PnL/Sharpe и нет описания издержек | модели на **стационарных OFI-фичах** превосходят модели на «сырых» стаканах; «information-rich» акции предсказуемее | Полный текст за пейволом Wiley — читалась только аннотация + SSRN-страница. Ключевой рецепт (OFI вместо сырого стакана) подтверждён; прибыльность после издержек **не заявлена** | +| The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance | Su, Sun, Li, Yuan, 2021 (arXiv 2112.02947) | CSI 500, 10 акций, снапшоты стакана | 30 с, 1 мин, **5 мин** | издержки не моделируются | out-of-sample R² (объяснение изменения цены): 30 с/1 мин/5 мин OFI = 32,89/38,13/**42,57%** → log-GOFI = 83,57/85,37/**86,01%** | На 5-минутном горизонте OFI-семейство почти «механически» объясняет цену. Это **contemporaneous**, а не прогноз: как торговый сигнал бесполезно, но как напоминание «сначала убери механику» — обязательно | +| Cross-impact of Order Flow Imbalance in Equity Markets | Cont, Cucuringu, Zhang, 2023 (Quant. Finance 23:1373–1393) | метаданные проверены в Crossref | — | — | — | Не читалось (только метаданные/DOI). Включено как ориентир для будущего разбора направлений `xs-short-horizon` | +| Order flow analysis of cryptocurrency markets | Silantyev, 2019 (Digital Finance 1:191–218) | крипто (Kraken/bitcoin) | внутридневной | — | числовых результатов извлечь не удалось: Springer отдаёт только вводную часть (JS-пейвол, PDF недоступен) | **Доступа нет** — цифр не приводим (правило 4 README). Считается «первой работой по OFI в крипте», но без доступа к таблицам | +| Order Flow and Cryptocurrency Returns | Anastasopoulos, Gradojevic, Liu, Maynard, Tsiakas, 2024 (EFMA 2025) | кросс-секция крипто, «мировой» поток заявок в 11 валютах | **дневной и недельный** (не 5 мин!) | Явно: **break-even transaction cost** (BETC) | contemporaneous R² 11% (день) / 19,9% (неделя); предиктивный R² 1,3%/3,1%; long-short недельный 1,61%/нед, t=2,13, Sharpe 1,68; ML long-only α 0,81%/день, Sharpe 1,88, **BETC 1,02% в день** (LS: 0,48%/день) | Единственная найденная работа по OFI в крипте **с честным учётом издержек**: сигнал выживает только на дневном обороте (наш круг 11 б.п. = 9% от их BETC). На 5 мин неприменимо напрямую | +| Microstructure and Market Dynamics in Crypto Markets | Easley, O'Hara, 2024 (SSRN 4814346) | 5 крупных крипто, Roll-мера и VPIN | внутридневной, для MM/хеджа/прогноза волатильности | в доступной части нет | «микроструктурные метрики ликвидности и price discovery обладают предсказательной силой для MM, динамического хеджа и оценки волатильности»; эффекты own- и cross-market для BTC/ETH устойчивы (в т.ч. «крипто-зимой») | Читалась только аннотация (PDF Cornell не отдался, SSRN блокирует полный текст). Цифр нет. Направление «VPIN → волатильность/MM», а не «→ направление на 5 мин» | +| **The Quarter-Hour Effect** | Kim, Hansen, 2026 (arXiv 2607.09426v2) | **tick-данные сделок, 6 перпетуалов Binance** (BTC/ETH/XRP/SOL/DOGE/ADA), 01.01.2021–31.10.2024 | 10-секундные окна; границы 1/5/15 мин; предиктивный горизонт для imbalance — 4–12 ч | Явно: taker Binance **5,0 б.п.**, maker **2,0 б.п.**; авторы **отказываются** считать net-of-cost стратегию | R²_OOS открывающей 10-сек доходности: лаг-модель 2,464% (среднее), лаг+TI28 3,37%, AUC 0,6011, точность **57,12%**; **валовые 0,375–0,775 б.п. на сделку (среднее 0,510 б.п.)**; «предсказуемая компонента ≈ в 10 раз меньше одной тейкер-комиссии и в 20 раз меньше круга» | **Главный источник для 5-мин темы.** Предсказуемость на границах 15-мин есть и устойчива, но валовый эдж 0,51 б.п. против нашего круга 11 б.п. → **net ≈ −10,5 б.п. на сделку**. Годится для исполнения (мейкер/тайминг), а не как тейкер-стратегия | +| Short-horizon mean reversion in cryptocurrency markets | Kitron, Wengrowicz, 2026 (arXiv 2608.21888v1) | 183 пары Binance USDT (свечи), 2025-01-01…2026-02-11 + 187 акций/ETF как контроль; шесть лет фокус-панели | 15 мин — основной; 1 ч, 4 ч; **отдельно 5 мин** | Явно: полосы круговых издержек ≈**5 б.п. (мейкер)**, **10–20 б.п. (тейкер)** спот | 90% из 183 пар дают значимый OOS **разворот** на 15 мин (у акций 2,7%); AUC крипто 0,536/0,521/0,496 на 15м/1ч/4ч; валовая прибыль на сделку пик ≈**1,3 б.п.** (15 мин) и **0,15 б.п. на 5-мин барах**; медиана по парам 0,46 б.п.; «ни одна из 183 пар не пробивает даже 5-б.п. мейкер-полосу ни при каком пороге»; разворот концентрируется после движений, вызванных **агрессивным тейкер-потоком**, и растёт с его интенсивностью, а съеденная глубина стакана **ни на что не влияет** | Прямой ответ на наш вопрос для 5 мин: **эдж разворота сжимается с ростом частоты** (1,3 б.п. → 0,15 б.п.), т.е. net на 5 мин ≈ **−10,9 б.п.** при тейкере и −3,9 б.п. при мейкере. Механика («после тейкер-импульса») — лучший из найденных кандидатов для OHLCV-прокси | +| Explainable Patterns in Cryptocurrency Microstructure | Bieganowski, Ślepaczuk, 2026 (arXiv 2602.00776v1) | Binance **perpetual** order book + trades, 1 с, BTC/LTC/ETC/ENJ/ROSE, 01.01.2022–12.10.2025 | цель — **3-секундная** доходность мид-цены; удержание по событиям | «taker fee» применяется, но **численное значение комиссии в работе не указано**; задержка не моделируется («верхняя оценка») | Тейкер-IR: BTC 0,25 · ENJ 6,58 · ETC 8,97 · LTC 0,07 · ROSE 5,28; статистически значимы (t-тест) только ETC/ENJ/ROSE (по ROSE — в основном из-за флеш-крэша 10.10.2025). Мейкер: **ни одна** p-value не ниже 0,05. SHAP: OFI — главная фича, эффект монотонный с уплощением на краях; **широкий спред → предсказуемость падает**; VWAP−mid → короткий возврат | Экономическая значимость «на грани»: подтверждается только на альткоинах и только на 3-секундном горизонте, причём бóльшая часть PnL — событийная. Перенос на 5 мин не доказан; уровень комиссии не указан → сопоставить с нашими 11 б.п. по цифрам работы **невозможно** | +| Deep Learning for Digital Asset Limit Order Books | Jha, De Paepe, Holt, West, Ng, 2020 (arXiv 2010.01241) | Coinbase BTC-USD, L2 стакан | **2 секунды** | нет | walk-forward точность 71% (down 61%, up 66%, stable 73%); **precision по направленным классам 0,40–0,42**; «предсказуемость держится до минуты» | 71% — это точность по трём классам, а не эдж. Precision 0,40 значит: когда модель кричит «вверх», она чаще ошибается. PnL/издержки не считались | +| Ascertaining price formation in cryptocurrency markets with DeepLearning | Fang, Chung, Ventre, Basios, Kanthan, Li, Wu, 2020 (arXiv 2003.00803) | BTC-USD, LOB, живые 1-мин данные 2018 | 1 мин | Идея: **порог = комиссия** — движения меньше комиссии помечаются «buffer area» (нейтрально) | 78% точность бинарного направления движения мид-цены; на живых данных качество модели **«медленно сползает почти к случайному угадыванию»**, требуется walk-forward переобучение | Полезен методологически (лейблинг «только движения выше комиссии»), но 78% получены без учёта PnL и деградируют в live | +| Trading in the Sunshine or in the Shade (Hyperliquid) | Barone, Lillo, 2026 (arXiv 2606.15715) | Hyperliquid (on-chain стакан перпетуалов): 4,3 млн скрытых метаордеров + 465 тыс. TWAP | метаордера (минуты–часы) | Явно: издержки через **временнóе влияние в б.п.** | видимые TWAP имеют ≈**9 б.п.** меньший временный импакт; ≈**5 б.п.** меньший пост-исполнительный сдвиг; скрытые ордера, идущие в сторону видимого потока, платят +0,8–0,9 б.п. за каждые 10 п.п. доминирования видимой стороны; глубина растёт во время TWAP | Эмпирика по издержкам/неблагоприятному отбору на крипто-перпетуалах. Масштаб эффектов (1–9 б.п.) — того же порядка, что наш круг 11 б.п., т.е. тайминг/видимость ордера сопоставимы по важности с самим сигналом | +| Temporal mixture ensemble models for intraday volume forecasting in crypto | Antulov-Fantulin, Guo, Lillo, 2020 (arXiv 2005.09356) | Bitfinex + Bitstamp, фичи стакана и сделок | **1 / 5 / 10 мин** | нет (прогноз объёма, не PnL) | ансамбль (TME) и ML превосходят эконометрические модели на 1/5/10-минутных горизонтах по объёму | Предсказуем **объём**, а не направление. Прямо подтверждает гипотезу «на 5 мин прогнозируется активность, а не знак доходности» | +| Rise of the Machines? | Petukhina, Reule, Härdle, 2020 (arXiv 2009.04200) | крипто (CRIX), высокочастотные данные | внутридневная периодичность | нет | внутридневные паттерны волатильности/объёма, связанные с алгоритмической торговлей | Описательная база; торговых выводов нет | +| Periodicity in Cryptocurrency Volatility and Liquidity | Hansen, Kim, Kimbrough, 2024 (J. Financial Econometrics 22:224–251) | BTC, ETH; Coinbase Pro, Binance, Uniswap V2 | внутричасовые регулярности (**в т.ч. 5-мин отметки**) | нет | систематические паттерны волатильности и объёма по дню недели / часу / внутри часа; усиливаются со временем | Первоисточник «календарной» периодичности. Для 5-мин стратегии означает: волатильность и объём **нестационарны по фазе часа** — бэктест обязан это учитывать | +| Anomaly detection in European cryptocurrency ETPs | Kończal, Połoczański, 2026 (arXiv 2608.09576) | 4 BTC/ETH ETP на Xetra и Nasdaq Stockholm, **1-минутные бары**, 01.2024–12.2025 | 1 мин, прогноз на 1 бар вперёд | нет (в аннотации издержки не заявлены) | аномалий <1% баров; в аномальных барах **выше эффективный спред и сильнее дисбаланс потока заявок**; 4 классификатора предсказывают аномалию на бар вперёд с **AUC до 0,82**; важнее всего краткосрочная волатильность и просадка, а не микроструктурные переменные | Лучше предсказываются **аномальные/экстремальные** бары, чем направление; «сначала волатильность, потом микроструктура». Прямо поддерживает правило R9 | +| Decomposing cryptocurrency high-frequency price dynamics | Wątorek, Skupień, Kwapień, Drożdż, 2023 (arXiv 2306.17095) | BTC, ETH, DOGE, WIN, 10-секундная выборка, 2020–2022 | 10 с | нет | динамика делится на **рекуррентную (детерминированную) и шумовую** компоненты; направление живёт в шумовой части | Формализует «где тонет сигнал»: у доходности есть периодический каркас (его можно моделировать) и шум (для направления) | +| Boosting Bitcoin Minute Trend Prediction Using the Separation Index | Shahsafdari, Kalhor, 2024 (arXiv 2406.17083) | BTC, минутные данные | 1 мин | нет | заявляется «unprecedented accuracy» для минутного тренда через отбор информативных наблюдений | **Не подтверждаемо**: нет ни протокола out-of-sample, ни PnL, ни издержек; заявка не сопоставима с порогом 77,5%. Не использовать как основание | +| The Red Queen's Trap | Chen, 2025 (arXiv 2512.15732) | крипто, HFT-среда, 500 автономных агентов (DRL + эволюция) | высокочастотный | Явно: раздел «Friction Barrier», формула EV = W·(R·Risk) − (1−W)·Risk − C_trans | вал. APY на валидации **>300%**, live-просадка капитала **>70%**; «Cost-Blind Hallucination»: агенты показывают «зелёный» PnL, а эквити падает | Крупнейший найденный отрицательный результат: «математическая невозможность HFT-скальпинга при данной структуре издержек». Совпадает с нашими порогами | +| DeepLOB | Zhang, Zohren, Roberts, 2019 (arXiv 1808.03668v6) | FI-2010 + LSE (5 акций, 2017, 10 уровней) | k = 10/20/50/100 апдейтов | **Явно: «trading takes place at mid-price», «gross profits before fees»** | FI-2010 (k=10): accuracy 78,91%, F1 78,47%; LSE: F1 70,17/63,49/60,65 при k=20/50/100; «чем длиннее горизонт, тем хуже точность, но выше накопленная прибыль» | Классический бенчмарк, но прибыльность измерена **без стакана и без комиссий**, при исполнении по мид-цене. Ни одна цифра DeepLOB не переносится на наши издержки | +| Deep Limit Order Book Forecasting (LOBFrame) | Briola, Bartolucci, Aste, 2024 (arXiv 2403.09267v4) | 15 акций NASDAQ (small/medium/large tick), 2017–2019, LOB | H10/H50/H100 апдейтов | нет (зато есть явный тезис о разрыве «метрика → сделка») | F1 > 0,45 без порогов и >0,7 с порогами у large-tick; accuracy >0,7 / >0,9; но: «**высокие значения традиционных ML-метрик не обязательно транслируются в действенные торговые сигналы**» | Ключевая работа-предупреждение: F1 ≠ деньги. Large-tick предсказуемее — механика тика, а не альфа | +| HLOB | Briola, Bartolucci, Aste, 2024 (arXiv 2405.18938v3) | 15 акций NASDAQ | H10 (и H50/H100) | нет | F1 лучших моделей **0,31–0,43**, MCC 0,05–0,17, вероятность корректно закрыть круговую сделку **p_T = 0,03–0,06** | Самая жёсткая цифра раздела: даже у лучших LOB-моделей шанс «сделать полный круг в плюс» — единицы процентов | +| Deep Learning modelling of the LOB: a comparative perspective | Briola, Turiel, Aste, 2020 (arXiv 2007.07319v3) | LOBSTER | внутридневной | нет | архитектуры (MLP, LSTM, attention, CNN-LSTM) кластеризуются по поведению и неразличимы по качеству; «naive/random» модели — база сравнения | Полезно как «что не работает»: рост сложности не даёт прироста над простыми моделями | +| Extending Deep Learning Models for LOB to Quantile Regression | Zhang, Zohren, Roberts, 2019 (arXiv 1906.04404) | LSE, миллионы апдейтов | k = **100 шагов** | нет | квантильная регрессия (6 квантилей) + комбинация прогнозов устойчивее точечной | Идея полезна для разметки/риск-контроля, экономики после издержек нет | +| The Short-Term Predictability of Returns in Order Book Markets | Lucchese, Pakkanen, Veraart, 2022 (arXiv 2211.13777v3) | LOBSTER (ATVI и др.) | 1–300 апдейтов стакана | нет | предсказуемость держится до **50–300 апдейтов** вперёд; представление данных (L1 vs L2 vs L3, объёмы) важнее архитектуры | «Дальнобойность» эджа измеряется в апдейтах, не в минутах; в минутах это секунды–десятки секунд | +| Multi-Horizon Forecasting for LOB (IPU) | Zhang, Zohren, 2021 (arXiv 2105.10430v2) | FI-2010/LSE | k = 10…100 | нет | seq2seq+attention лучше на длинных горизонтах (k=100) | Метод; торговых цифр нет | +| An Efficient DL Model to Predict Stock Price Movement Based on LOB | Yang, Fang, Zhang, Zhou, 2025 (arXiv 2505.22678) | A-share + LOBSTER | малый горизонт | нет | OFI-фичи; улучшение сильных бейзлайнов в >75% случаев | Подтверждает рецепт «OFI + сильный бейзлайн»; PnL нет | +| BDLOB (Bayesian) | Zhang, Zohren, Roberts, 2019 (arXiv 1811.10041) | LOB | k апдейтов | нет | dropout-инференс даёт **неопределённость**, которая корректирует предсказания | Полезно как механизм отказа от сделок (что и предлагает R6) | +| Deep Learning for Limit Order Books (spatial NN) | Sirignano, 2016/2019 (arXiv 1601.01987) | LOB, большие данные | секунды–минуты | нет | универсальные пространственно-временные зависимости LOB across assets | Теоретико-методологическая основа «универсальных» фич | +| Deep RL in Cryptocurrency Market Making | Sadighian, 2019 (arXiv 1911.08647) | крипто, LOB в наблюдении агента | внутридневной | нет | PPO/DDPG; награда в виде **Sharpe** обучает лучше, чем PnL | Практический рецепт для RL (если вообще идти в RL): риск-метрика в функции награды | +| LOB Simulation and Trade Evaluation with KNN Resampling | Giegrich, Oomen, Reisinger, 2024 (arXiv 2409.06514) | исторические LOB | — | **да, off-policy оценка с учётом исполнения** | K-NN ресемплинг для симуляции стакана и калибровки стратегий | Единственный найденный инструмент «как честно оценить стратегию без живых денег»; кандидат в `costs-and-execution` | +| Flow Toxicity and Liquidity (VPIN) | Easley, López de Prado, O'Hara, 2012 (RFS 25:1457–1493) | фьючерсы CME, тиковые данные | объёмные «корзины» | нет | VPIN строится на **bulk volume classification** — разбиении объёма бара на покупки/продажи по распределению доходностей | Ключ к OHLCV-прокси: если у нас есть только бар, сторону агрессора **оценивают**, а не читают. Точность оценки — источник шума | +| Inferring Trade Direction from Intraday Data | Lee, Ready, 1991 (J. Finance 46:733–746) | NYSE, тиковые данные | сделки | нет | классическое правило тика/котировки для определения стороны сделки | База для OHLCV-прокси, когда тейкер-объём недоступен | +| Trading and Arbitrage in Cryptocurrency Markets | Makarov, Schoar, 2020 (JFE 135:293–319) | крипто-биржи, арбитраж | минуты–дни | да (спреды/арбитражные издержки) | значимые межбиржевые арбитражные возможности и их исчезновение | Контекст: наши издержки 11 б.п. — не «пол»; спреды между площадками исторически были кратными этому | +| How to measure the liquidity of cryptocurrency markets? | Brauneis, Mestel, Riordan, Theissen, 2021 (JBF 124:106041) | крипто-биржи | внутридневной | да (метрики ликвидности как прокси издержек) | сравнение метрик ликвидности для крипты | Не читалось (метаданные). Полезно для калибровки модели проскальзывания в `costs-and-execution` | +| Order-Flow Imbalance and Short-Horizon Return Predictability in Cryptocurrency Markets | Vafin, 2026 (SSRN 6938742) | — | — | **явно: «realistic transaction-cost model»** | Публикации цифр нет: это **обзор + план** («does not report new empirical estimates») | Полезен как протокол: OOS-оценка + модель издержек + контроль data-snooping; отдельно отмечает, что в крипте **сторона агрессора сообщается биржей**, а не оценивается. Полный текст SSRN недоступен (403) — читалась аннотация через Crossref | +| How and When are High-Frequency Stock Returns Predictable? | Ait-Sahalia, Fan, Xue, Zhou (SSRN) | акции США, тики | миллисекунды–секунды | нет | большая предсказуемость, но требует ультра-свежих данных и co-location (цитируется по Kim & Hansen, 2026) | Только метаданные/cross-ref и цитирование. Полезно как граница: наша инфраструктура заведомо не конкурентна на мс-горизонте | + +## 2. Синтез + +**2.1. Фундамент подтверждён: OFI — главный драйвер микроструктуры, но это «механика», а не альфа.** +Cont–Kukanov–Stoikov (2014) на Δt = 10 с получают R² = 65% для OFI против 32% для дисбаланса сделок. Su et al. (2021) на **5-минутных** интервалах: OFI объясняет 42,57% out-of-sample, улучшенный log-GOFI — 86,01%. Это contemporaneous объяснение: цена и поток синхронны. Любой наш сигнал, вычисленный на 5-мин барах (CLV, объём, дисбаланс), будет коррелирован с той же механикой — значит, для честной оценки надо тестировать **лаг-1 или лаг-2**, а не «предсказание текущего бара». + +**2.2. Ключевая цифра по 5-минутному горизонту в крипте — 1,3 б.п. → 0,15 б.п.** +Kitron & Wengrowicz (2026) — лучшая найденная работа именно по «около 5 минут»: 183 пары Binance, строго OOS. Разворот на 15 мин: валовая прибыль ≈1,3 б.п. на сделку; на **5-мин барах — 0,15 б.п.**; ни одна пара не пробивает даже 5-б.п. мейкер-полосу. Наш круг по тейкеру 11 б.п. → **net ≈ −10,9 б.п./сделку**. Вывод: с ростом частоты эдж сжимается быстрее, чем издержки (прямое утверждение авторов: «higher frequency shrinks each opportunity faster than it shrinks costs»). + +**2.3. Вторая по важности цифра — 0,51 б.п. против 5,0 б.п. одной комиссии.** +Kim & Hansen (2026), 6 перпетуалов Binance, 2021–2024: открывающая 10-секундная доходность на 15-минутных границах предсказуема OOS (AUC 0,6011, точность 57,12%, R²_OOS до 3,37%), но валовая прибыль на сделку 0,375–0,775 б.п. (среднее 0,510). Авторы считают явно: Binance taker 5,0 б.п., maker 2,0 б.п.; предсказуемая компонента ≈ «одна десятая одной тейкер-комиссии и одна двадцатая круга». И отдельно: **горизонт предсказуемости от order imbalance — 4–12 часов**, на более частых календарных частотах эффект слабее. Это не наша 5-минутная ниша. + +**2.4. ML-литература по стакану: точность без денег.** +Сводка по DeepLOB → HLOB → LOBFrame: +* DeepLOB (LSE): F1 0,60–0,70 при k = 20–100, но симуляция — **исполнение по мид-цене и прибыль до комиссий**; +* HLOB: F1 0,31–0,43, вероятность завершить круговую сделку p_T = 0,03–0,06; +* LOBFrame (Briola и др.): прямая формулировка «высокие F1/accuracy не обязательно превращаются в действенные торговые сигналы»; +* Jha et al. (Coinbase, 2 с): 71% accuracy на трёх классах, но precision направленных классов 0,40–0,42. +Ни одна LOB-DL работа не демонстрирует положительной экономики после реалистичных комиссий. Единственная крипто-работа с явным taker-бэктестом (Bieganowski & Ślepaczuk, цель — **3 секунды**) получает значимость лишь на ETC/ENJ/ROSE и **не указывает численное значение комиссии**, что делает сопоставление с нашими 11 б.п. невозможным. + +**2.5. Где OFI действительно выживает после издержек — дневной/недельный горизонт.** +Anastasopoulos et al. (2024): единственная работа с корректным понятием break-even transaction cost. ML long-only по «мировому потоку заявок»: α 0,81%/день, Sharpe 1,88, **BETC 1,02% в день**; long-short: BETC 0,48%/день. Наш круг 11 б.п. — в 9,3 раза внутри их BETC, то есть на дневном обороте издержки не являются барьером. Это подтверждает логику: **OFI-информация монетизируется при низком обороте**, а не на 5-минутных барах. + +**2.6. Что реально переносимо на 5-мин свечи Bybit — это (а) прокси-поток и (б) тайминг исполнения.** +* Из механики Kitron: разворот следует за движениями, вызванными **агрессивным тейкер-потоком**, и растёт с его интенсивностью, тогда как съеденная глубина стакана не значит ничего. На свечах это выражается через **тейкер-объём** (в klines Binance есть `takerBuyBaseVolume`; у Bybit v5 в kline его нет — потребуется trades-фид или оценка стороны агрессора по Lee–Ready / bulk volume classification (Easley–López de Prado–O'Hara 2012)). CLV (close location value) — самый дешёвый прокси: CLV = ((C−L)−(H−C))/(H−L)·2 ≈ нормированное положение закрытия в баре. +* Из Kim & Hansen и Barone & Lillo: границы времени и **видимость** потока двигают издержки на 1–9 б.п. — сопоставимо с нашим кругом. То есть тайминг входа (не внутри первых 10 секунд границы) и мейкер-исполнение сами по себе стоят столько же, сколько «средний» сигнал из литературы. +* Из Bieganowski & Ślepaczuk: **широкий спред убивает предсказуемость** — фильтр «не торговать при спреде выше порога» имеет эмпирическое подтверждение. + +## 3. Десять правил-кандидатов для бэктеста на 5-мин свечах Bybit + +Все «ожидаемые экономики» ниже — **наша арифметика** от круга 11 б.п. (тейкер) / 4 б.п. (мейкер); чужие валовые цифры подписаны. Проверено скриптом 29.09.2026. + +1. **R1. Разворот после «тейкер-импульса»: если на баре t доля тейкер-покупок |2·V_buy/V − 1| ≥ порог τ, входить против направления бара на баре t+1; выход по симметричной цели/стопу в пределах одного–двух баров.** + Источник: Kitron & Wengrowicz 2026 (arXiv 2608.21888v1), §5.1–5.2. Ожидаемая экономика: их собственный замер на 5-мин барах — 0,15 б.п./сделку валовыми → **−10,85 б.п.** за тейкер-круг и −3,85 б.п. за мейкер-круг. Правило бесперспективно само по себе; **ценность — как фильтр-условие к другим правилам** (какие бары вообще склонны к возврату). + +2. **R2. Убрать contemporaneous-механику: сигнал строить только на лаге ≥1 бара (лаг-1 тейкер-imbalance и CLV), иначе «предсказание» — это та же синхронная корреляция.** + Источники: Cont–Kukanov–Stoikov 2014 (R² 65% на 10 с), Su et al. 2021 (на 5 мин contemporaneous R² 42,57% для OFI и 86,01% для log-GOFI). Ожидаемая экономика: прямо не измеряется; служит **обязательным условием допуска** любого 5-мин правила к бэктесту (иначе результат будет артефактом синхронности). + +3. **R3. Пороговый вход: торговать только при |предсказание| > τ, где τ откалиброван на ex-ante сетке, и проверять, что точность растёт с сокращением покрытия.** + Источник: Kitron & Wengrowicz 2026, §5.2 (у них точность «пробивает 56% на самых уверенных барах», но эдж всё равно не покрывает издержки). Наш порог: при стопе 30 б.п. и цели 45 б.п. p\* = 54,7% (тейкер) / 45,3% (мейкер) — то есть порог должен давать **точность ≥55%**, иначе правило отрицательно по построению. + +4. **R4. Фильтр спреда/ликвидности: не торговать, когда спред (или прокси спреда через (H−L)/C и объём) выше квантиля q; предсказуемость при широком спреде падает.** + Источник: Bieganowski & Ślepaczuk 2026 (arXiv 2602.00776v1, раздел 6.1: «spreads are associated with diminished predictability»). Ожидаемая экономика: не измерена в работе; влияние на нашу экономику — через избегание сделок с повышенным проскальзыванием (по нашим оценкам стенда +1…3 б.п. на ногу). + +5. **R5. Разметка по порогу комиссии (buffer area): не считать движением всё, что меньше 11 б.п. (тейкер) или 4 б.п. (мейкер) — такие бары помечать нейтрально и не торговать.** + Источник: Fang et al. 2020 (arXiv 2003.00803, «transaction fee as a threshold… Buffer area»). Экономика: при симметричных 0,2%/0,2% порог точности 77,5%, при 0,3%/0,3% — 68,3%, при 0,5%/0,5% — 61,0%. То есть мелкие цели физически не проходят наш порог — этот фильтр отсекает заведомо убыточную геометрию. + +6. **R6. Геометрия сделки: при реалистичной точности 55–57% требовать R:R ≥ 1,4–1,6 (стоп ≥30 б.п., цель 41–45 б.п.), сознательно принимая, что сделка выходит за пределы одного 5-мин бара.** + Источники точности: Kim & Hansen 2026 (AUC 0,6011; точность 57,12%), Kitron & Wengrowicz 2026 (~56% на самых уверенных барах). Наш расчёт: S=30 б.п., P (55%) → T = 45 б.п.; S=30, P (57,5%) → T = 41 б.п. Средний модуль 5м-движения 22,8 б.п. → стоп 30 б.п. = 1,3σ. Требуется проверка удержания эджа на 15–30 мин (см. R10). + +7. **R7. Использовать 5-мин модель для размера позиции и стопов (волатильность/объём), а не для направления.** + Источники: Antulov-Fantulin–Guo–Lillo 2020 (объём на 1/5/10 мин прогнозируется лучше эконометрических моделей), Kończal & Połoczański 2026 (AUC до 0,82 для «аномального бара» на 1 бар вперёд, причём важнее всего волатильность и просадка, а не микроструктура), Wątorek et al. 2023 (рекуррентная vs шумовая компоненты). Ожидаемая экономика: прямого PnL нет; выигрыш в том, что цель/стоп калибруются под 22,8 б.п. среднего 5м-хода (24% шире/уже — уже меняет p\* на несколько п.п.). + +8. **R8. Правило исполнения: не входить и не выходить внутри первых 10 секунд минутных/5/15-минутных границ; сдвигать исполнение на 10–30 с после границы.** + Источники: Kim & Hansen 2026 (пик активности в первые 10 с границы; вклад лаг-потока 5–6 б.п. в горизонтах 4–12 ч), Hansen–Kim–Kimbrough 2024 (периодичность волатильности/объёма), Barone & Lillo 2026 (видимость потока = −9 б.п. временного импакта, −5 б.п. пост-исполнительного сдвига, +0,8–0,9 б.п. штраф за игру вместе с видимым потоком). Ожидаемая экономика: экономия издержек 1–9 б.п. на круг — сопоставимо со всем «валовым» сигналом из литературы (0,15–0,51 б.п.). + +9. **R9. Мейкер-режим как основной режим для 5-мин правил, но с честной проверкой: круг 4 б.п., плюс неблагоприятный отбор и пропущенные филлы.** + Источники: Kitron & Wengrowicz 2026 (мейкер-полоса 5 б.п.; «explicit fees, not the quoted spread, are what bind… a maker who never crosses still pays the fee schedule»), Bieganowski & Ślepaczuk 2026 (мейкер-стратегия: **ни одна** p-value < 0,05, тогда как тейкер значим на ETC/ENJ/ROSE; но их цель — 3 сек, а не 5 мин). Ожидаемая экономика на нашей линейке: Kitron 15 мин мейкер → 1,3 − 4 = **−2,7 б.п.**; Kim & Hansen QH мейкер → 0,51 − 4 = **−3,5 б.п.**; вывод: даже мейкер-круг не спасает сигналы такого масштаба — мейкер нужен для правил с валовым эджем >4 б.п. + +10. **R10. Гейт допуска (go/no-go) для любого кандидата: (а) OOS-точность направления ≥55% при R:R ≥1,4 со стопом ≥30 б.п.; (б) эдж сохраняется на 15–30 мин, а не только на 5; (в) положительный net при 11 б.п. и при 4 б.п. на round-trip по фактическим филлам; (г) контроль data-snooping (число проверенных правил).** + Источники протокола: Vafin 2026 (SSRN 6938742 — OOS + реалистичная модель издержек + контроль data-snooping, «aggressor side is reported rather than estimated» в крипте), Kitron & Wengrowicz 2026 (эдж разворота падает с ростом частоты; AUC крипто 0,536 → 0,521 → 0,496 на 15м/1ч/4ч — то есть удержание дольше не помогает), Briola et al. 2024 (F1 ≠ торговый сигнал), Kim & Hansen 2026 (R²_OOS 2–3% — «скромные, но не нулевые»). Наша арифметика: ни один найденный в литературе сигнал на 5-мин горизонте в крипте не даёт валового эджа >1,3 б.п. на сделку, а нужно >11 б.п. при тейкере и >4 б.п. при мейкере. + +## 4. Что опровергнуто / не подтвердилось + +1. **«LOB-дипломные модели дают альфу»** — опровергнуто: лучшие архитектуры (DeepLOB, HLOB, LOBFrame) либо измеряют прибыль по мид-цене до комиссий (DeepLOB), либо показывают вероятность полного круга в плюс 3–6% (HLOB), либо прямо пишут, что метрики не транслируются в сделки (LOBFrame). Колм и др. (2023) сообщают «state-of-the-art predictive accuracy», но PnL/Sharpe после издержек в доступной части не приводят. +2. **«Точность 71–78% = торгуемая стратегия»** — не подтверждено. Jha et al.: 71% по трём классам, но precision направленных классов 0,40–0,42. Fang et al.: 78% на BTC-USD, но с деградацией к случайному угадыванию в live и без PnL. +3. **«На 5-минутном горизонте разворот в крипте торгуем»** — опровергнуто количественно: Kitron & Wengrowicz прямо измеряют 0,15 б.п. на сделку на 5-мин барах против 5 б.п. мейкер-круга; «ни одна из 183 пар не пробивает мейкер-полосу при любом пороге». +4. **«Предсказуемость на границах 15 мин можно взять тейкером»** — опровергнуто авторами: Kim & Hansen считают предсказуемую компоненту ≈0,51 б.п. против 5 б.п. одной комиссии Binance, и сознательно отказываются считать нетто-стратегию. +5. **«Чем больше признаков/сложнее модель, тем лучше»** — не подтверждено: Briola–Turiel–Aste (2020) показывают, что архитектуры кластеризуются и неразличимы; Lucchese et al. (2022) — представление данных важнее архитектуры; Bieganowski & Ślepaczuk — интерпретируемый CatBoost на 8–10 фичах устойчив across assets. +6. **«Условие по глубине стакана предсказывает возврат»** — опровергнуто: Kitron & Wengrowicz: «съеденная глубина не обуславливает ничего», значимо только conditioning по интенсивности агрессивного потока. +7. **«Depth/направление стакана как единственный сигнал»** — опровергнуто ещё на акциях: Cont et al. — trade imbalance (то, что доступно с OHLCV) объясняет 32% против 65% у полного OFI; значит, наш прокси **заведомо слабее**. +8. **«DRL/эволюция адаптируются к режимам и дают APY»** — опровергнуто: Chen 2025 — валидация >300% APY, live-просадка >70%, отдельный раздел «Cost-Blind Hallucination» и «Friction Barrier». +9. **Публикация с «unprecedented accuracy» на минутном BTC (arXiv 2406.17083)** — не подтверждается: нет OOS-протокола, нет PnL, нет издержек; в список правил не берём. +10. **Наши собственные повторы не нужны:** тезис «на 30 мин классические правила отрицательны» (наш факт) согласуется с Kitron (AUC 0,496 к 4 часам) — повторно не переоткрывать. + +## 5. Пробелы, доступность и что осталось непроверенным + +* **Полный текст не читался (доступ закрыт), цифр не приводим:** + * Kolm, Turiel, Westray 2023 — Wiley paywall (есть аннотация + SSRN-страница; PnL/Sharpe в аннотации нет); + * Silantyev 2019 — Springer отдаёт только вводную часть, PDF недоступен; + * Easley & O'Hara 2024 (SSRN 4814346) — только аннотация (PDF Cornell не отдался, тайм-аут); + * Vafin 2026 — SSRN 403; аннотация получена через Crossref API; + * Ait-Sahalia et al. — только метаданные/цитирование; + * Brauneis et al. 2021, Cont–Cucuringu–Zhang 2023 — только метаданные (DOI/год/страницы). +* **Чего в литературе не нашлось (и мы это фиксируем, а не додумываем):** ни одной работы, где 5-минутное правило в крипте даёт положительную экономику **после** комиссии 0,055% на ногу. Все найденные «положительные» результаты либо (а) на 2–10-секундном горизонте без корректных издержек, либо (б) на дневном/недельном обороте с BETC-анализом. +* **Инфраструктурный пробел:** Bybit v5 klines не отдают `takerBuyVolume` (в отличие от Binance). Чтобы воспроизвести R1 (тейкер-impulse) на нашем стенде, нужно либо тянуть trades-фид, либо использовать оценку стороны агрессора (Lee–Ready / bulk volume classification из Easley–López de Prado–O'Hara 2012) и отдельно измерить её шум. Это стоит проверить до бэктеста правил R1/R3. +* **Не измерено никем (ниша):** условная точность 5-мин разворота **внутри** окон повышенной алгоритмической активности (первые 10 с после границы) — Kim & Hansen измеряют эффект только для 10-секундной доходности на границе, Kitron — только для 5/15-мин баров целиком. Стык этих двух постановок не исследован. + +## 6. Источники (URL + дата обращения 29.09.2026) + +1. Cont R., Kukanov A., Stoikov S. *The Price Impact of Order Book Events* // Journal of Financial Econometrics. 2014. 12(1). P. 47–88. DOI: 10.1093/jjfinec/nbt003. Препринт: https://arxiv.org/abs/1011.6402 (обращение 29.09.2026). +2. Kolm P., Turiel J., Westray N. *Deep Order Flow Imbalance: Extracting Alpha at Multiple Horizons from the Limit Order Book* // Mathematical Finance. 2023. 33(4). P. 1044–1081. DOI: 10.1111/mafi.12413. Аннотация: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/mafi.12413 ; SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3900141 (обращение 29.09.2026). +3. Su Y., Sun Z., Li J., Yuan X. *The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance*. 2021. arXiv:2112.02947. https://arxiv.org/abs/2112.02947 (обращение 29.09.2026). +4. Cont R., Cucuringu M., Zhang C. *Cross-impact of order flow imbalance in equity markets* // Quantitative Finance. 2023. 23(10). P. 1373–1393. DOI: 10.1080/14697688.2023.2236159 (обращение 29.09.2026, только метаданные). +5. Silantyev E. *Order flow analysis of cryptocurrency markets* // Digital Finance. 2019. 1(1). P. 191–218. DOI: 10.1007/s42521-019-00007-w. https://link.springer.com/article/10.1007/s42521-019-00007-w (обращение 29.09.2026; полный текст недоступен). +6. Anastasopoulos A., Gradojevic N., Liu F., Maynard A., Tsiakas I. *Order Flow and Cryptocurrency Returns*. EFMA Annual Meeting 2025 (Greece), Working paper, November 2024. http://www.efmaefm.org/0EFMAMEETINGS/EFMA%20ANNUAL%20MEETINGS/2025-Greece/papers/OrderFlowpaper.pdf (обращение 29.09.2026). +7. Easley D., O'Hara M. *Microstructure and Market Dynamics in Crypto Markets*. 2024. SSRN 4814346. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4814346 (обращение 29.09.2026; только аннотация). +8. Kim C., Hansen P. R. *The Quarter-Hour Effect: Periodic Algorithmic Trading and Return Predictability in Cryptocurrency Futures*. 2026. arXiv:2607.09426v2. https://arxiv.org/abs/2607.09426 (обращение 29.09.2026). +9. Kitron N. A., Wengrowicz J. M. *Short-horizon mean reversion in cryptocurrency markets: a matched cross-market measurement*. 2026. arXiv:2608.21888v1. https://arxiv.org/abs/2608.21888 (обращение 29.09.2026). +10. Bieganowski B., Ślepaczuk R. *Explainable Patterns in Cryptocurrency Microstructure*. 2026. arXiv:2602.00776v1. https://arxiv.org/abs/2602.00776 (обращение 29.09.2026). +11. Jha R., De Paepe M., Holt S., West J., Ng S. *Deep Learning for Digital Asset Limit Order Books*. 2020. arXiv:2010.01241. https://arxiv.org/abs/2010.01241 (обращение 29.09.2026). +12. Fang F., Chung W., Ventre C., Basios M., Kanthan L., Li L., Wu F. *Ascertaining price formation in cryptocurrency markets with DeepLearning*. 2020. arXiv:2003.00803. https://arxiv.org/abs/2003.00803 (обращение 29.09.2026). +13. Barone D., Lillo F. *Trading in the Sunshine or in the Shade: Market Impact and Adverse Selection on Hyperliquid*. 2026. arXiv:2606.15715. https://arxiv.org/abs/2606.15715 (обращение 29.09.2026). +14. Antulov-Fantulin N., Guo T., Lillo F. *Temporal mixture ensemble models for intraday volume forecasting in cryptocurrency exchange markets*. 2020. arXiv:2005.09356. https://arxiv.org/abs/2005.09356 (обращение 29.09.2026). +15. Petukhina A., Reule R. C. G., Härdle W. K. *Rise of the Machines? Intraday High-Frequency Trading Patterns of Cryptocurrencies*. 2020. arXiv:2009.04200. https://arxiv.org/abs/2009.04200 (обращение 29.09.2026). +16. Hansen P. R., Kim C., Kimbrough W. *Periodicity in Cryptocurrency Volatility and Liquidity* // Journal of Financial Econometrics. 2024. 22(1). P. 224–251. DOI: 10.1093/jjfinec/nbac034 (обращение 29.09.2026). +17. Kończal J., Połoczański R. *Anomaly detection in European cryptocurrency exchange-traded products*. 2026. arXiv:2608.09576. https://arxiv.org/abs/2608.09576 (обращение 29.09.2026). +18. Wątorek M., Skupień M., Kwapień J., Drożdż S. *Decomposing cryptocurrency high-frequency price dynamics into recurring and noisy components*. 2023. arXiv:2306.17095. https://arxiv.org/abs/2306.17095 (обращение 29.09.2026). +19. Shahsafdari Z., Kalhor A. *Boosting Bitcoin Minute Trend Prediction Using The Separation Index*. 2024. arXiv:2406.17083. https://arxiv.org/abs/2406.17083 (обращение 29.09.2026). +20. Chen Y. *The Red Queen's Trap: Limits of Deep Evolution in High-Frequency Trading*. 2025. arXiv:2512.15732. https://arxiv.org/abs/2512.15732 (обращение 29.09.2026). +21. Zhang Z., Zohren S., Roberts S. *DeepLOB: Deep Convolutional Neural Networks for Limit Order Books*. 2019. arXiv:1808.03668v6. https://arxiv.org/abs/1808.03668 (обращение 29.09.2026). +22. Briola A., Bartolucci S., Aste T. *Deep Limit Order Book Forecasting: A microstructural guide*. 2024. arXiv:2403.09267v4. https://arxiv.org/abs/2403.09267 (обращение 29.09.2026). +23. Briola A., Bartolucci S., Aste T. *HLOB — Information Persistence and Structure in Limit Order Books*. 2024. arXiv:2405.18938v3. https://arxiv.org/abs/2405.18938 (обращение 29.09.2026). +24. Briola A., Turiel J., Aste T. *Deep Learning modeling of the Limit Order Book: a comparative perspective*. 2020. arXiv:2007.07319v3. https://arxiv.org/abs/2007.07319 (обращение 29.09.2026). +25. Zhang Z., Zohren S., Roberts S. *Extending Deep Learning Models for Limit Order Books to Quantile Regression*. 2019. arXiv:1906.04404. https://arxiv.org/abs/1906.04404 (обращение 29.09.2026). +26. Lucchese L., Pakkanen M. S., Veraart A. E. D. *The Short-Term Predictability of Returns in Order Book Markets: a Deep Learning Perspective*. 2022. arXiv:2211.13777v3. https://arxiv.org/abs/2211.13777 (обращение 29.09.2026). +27. Zhang Z., Zohren S. *Multi-Horizon Forecasting for Limit Order Books*. 2021. arXiv:2105.10430v2. https://arxiv.org/abs/2105.10430 (обращение 29.09.2026). +28. Yang J., Fang R., Zhang M., Zhou J. *An Efficient deep learning model to Predict Stock Price Movement Based on Limit Order Book*. 2025. arXiv:2505.22678. https://arxiv.org/abs/2505.22678 (обращение 29.09.2026). +29. Zhang Z., Zohren S., Roberts S. *BDLOB: Bayesian Deep Convolutional Neural Networks for Limit Order Books*. 2018. arXiv:1811.10041. https://arxiv.org/abs/1811.10041 (обращение 29.09.2026). +30. Sirignano J. *Deep Learning for Limit Order Books*. 2016. arXiv:1601.01987v7. https://arxiv.org/abs/1601.01987 (обращение 29.09.2026). +31. Sadighian J. *Deep Reinforcement Learning in Cryptocurrency Market Making*. 2019. arXiv:1911.08647. https://arxiv.org/abs/1911.08647 (обращение 29.09.2026). +32. Giegrich M., Oomen R., Reisinger C. *Limit Order Book Simulation and Trade Evaluation with K-Nearest-Neighbor Resampling*. 2024. arXiv:2409.06514. https://arxiv.org/abs/2409.06514 (обращение 29.09.2026). +33. Easley D., López de Prado M., O'Hara M. *Flow Toxicity and Liquidity in a High-frequency World* // Review of Financial Studies. 2012. 25(5). P. 1457–1493. DOI: 10.1093/rfs/hhs053 (обращение 29.09.2026, метаданные; PDF-версия: https://www.stern.nyu.edu/sites/default/files/assets/documents/con_035928.pdf ). +34. Lee C. M. C., Ready M. J. *Inferring Trade Direction from Intraday Data* // Journal of Finance. 1991. 46(2). P. 733–746. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1991.tb02683.x (обращение 29.09.2026, метаданные). +35. Makarov I., Schoar A. *Trading and arbitrage in cryptocurrency markets* // Journal of Financial Economics. 2020. 135(2). P. 293–319. DOI: 10.1016/j.jfineco.2019.07.001 (обращение 29.09.2026, метаданные). +36. Brauneis A., Mestel R., Riordan R., Theissen E. *How to measure the liquidity of cryptocurrency markets?* // Journal of Banking & Finance. 2021. 124. 106041. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2020.106041 (обращение 29.09.2026, метаданные). +37. Vafin R. *Order-Flow Imbalance and Short-Horizon Return Predictability in Cryptocurrency Markets*. 2026. SSRN 6938742. DOI: 10.2139/ssrn.6938742 (обращение 29.09.2026, аннотация; полный текст недоступен). +38. Ait-Sahalia Y., Fan J., Xue L., Zhou Y. *How and When are High-Frequency Stock Returns Predictable?* 2022. SSRN. DOI: 10.2139/ssrn.4196310 (обращение 29.09.2026, метаданные; цитируется по Kim & Hansen, 2026). diff --git a/Что-брать-в-бэктест.md b/Что-брать-в-бэктест.md new file mode 100644 index 0000000..7600596 --- /dev/null +++ b/Что-брать-в-бэктест.md @@ -0,0 +1,70 @@ +# Что брать в бэктест: сводка по 133 источникам + +Разобраны 5 направлений (133 источника: научные статьи, препринты, документация бирж, живые замеры). +Ниже — итог одной страницей: что литература говорит про 5-минутный горизонт, что из этого проверяемо +у нас и какие пороги считать приёмкой. + +## Главный вывод + +**Ни одной работы, где стратегия на 1–15 минутах даёт положительный результат ПОСЛЕ издержек +уровня нашего круга (11 б.п. тейкер / 4 б.п. мейкер), не найдено.** Это не пробел поиска, а +отрицательный результат литературы, и он совпадает с нашими прогонами. + +Самая честная количественная оценка (Kitron & Wengrowicz 2026, arXiv 2608.21888, 183 пары Binance): +валовой эдж на сделку — пик **≈1,3 б.п. на 15м** и **0,15 б.п. на 5м**, против лучшего мейкерского +круга 5 б.п. и тейкерского 10–20 б.п. Ни одна из 183 пар не проходит даже мейкерскую планку, а +переход с 15м на 5м делает результат **хуже**. На нашей линейке издержек это −10,85 б.п. (тейкер) +и −3,85 б.п. (мейкер) на сделку. + +## По направлениям — что важно + +| Направление | Что нашли | Что это значит для нас | +|---|---|---| +| **Поток заявок и микроструктура** | Полный OFI (лимиты + маркеты + отмены) объясняет движение мид-цены на 10 секундах с R² = 65%, а trade imbalance (то, что видно из свечей) — только 32% (Cont, Kukanov, Stoikov 2014). На 5м contemporaneous R² для OFI 42–86% — то есть «предсказуемость» в основном синхронная, а не торгуемый лаг | Со свечами мы видим лишь слабую проекцию силы. Любой 5м-сигнал обязан строиться на **лаге ≥ 1 бара**, иначе это артефакт. Данных стакана у нас нет — направление закрыто, кроме OHLCV-прокси (Lee-Ready для стороны агрессора, VPIN) | +| **Кросс-секционные эффекты 1–60 мин** | Документирован практически один эффект — краткосрочный **реверс** (компенсация за поставку ликвидности) и его зеркало, отрицательный lead-lag. Моментума в кросс-секции на этих горизонтах нет. Funding/basis на 1–60 мин плоские во всех кондиционированиях (App. F той же работы) | Ежедневный кросс-секционный momentum 14д/7д (наш подтверждённый) — **не тот же эффект**; переносить его на 5м нельзя. Реверс на 5–15м у нас не исполнится по издержкам | +| **Издержки и исполнение (живые замеры)** | Bybit VIP0 подтверждён: taker 0,055%, maker 0,020% на ногу. KuCoin дороже (taker 0,06%). Наш обход книги на **$1000**: проскальзывание BTC 0,006 б.п., ETH 0,019, SOL 0,42, XRP 0,34, QNT 7,9 б.п.; медианный спред top-30 = 1,0 б.п., top-100 = 1,6 б.п. Гранулярность: qtyStep даёт шаг позиции BTC $83,5 при $1000 (нельзя дробить) | **Спред и проскальзывание — не узкое место. Узкие места — комиссия (11 б.п. на круг) и неблагоприятный отбор.** «Проскальзывание 1 тик» различается на два порядка между BTC и альтом. Для $1000 BTC/ETH не дробятся → нужны альты с мелким шагом | +| **ML на 5м** | Ни одной работы с net-плюсом на 1–15м при издержках ≥10 б.п. Ближайшая по честности (arXiv 2606.00060, часовые бары, walk-forward, 10 б.п./сделку): XGBoost +73,5% годовых **без** издержек → −64,0% с ними; iTransformer +181,8% → −83,9%. Cost-aware фильтр (вход только при \|прогноз\| выше порога, пропорционального издержкам) сокращает оборот в 10+ раз и возвращает ARC > 65% и SR > 1 у отдельных конфигураций, но paired block bootstrap с Holm-коррекцией превосходство над buy&hold **не подтверждает** | Оборот убивает сильнее, чем качество модели. Первое, что стоит перенести к нам — **cost-aware порог входа**, а не новая архитектура. Метрика «точность» без денег ничего не значит | +| **Волатильность и режимы** | Волатильность предсказуется: на 5-мин горизонте R² = 0,73–0,75 против 0,41 у AR1-RV и 0,42–0,43 у GARCH (Orebro WP 14/2025, 5-мин доходности, OOS 2022–2024). Но экономическая ценность мала: лучшая модель риска даёт **+8…+19 б.п./год** против простых альтернатив (Bollerslev et al. 2018, RFS) — меньше одного тейкер-круга. Направление предсказывается несравнимо хуже: R² ≈ 1,6% на 30-мин горизонте (Gao et al. 2018) | Волатильность — **фильтр и сайзинг, не сигнал**. Практично: торговать только когда ожидаемая амплитуда ≥ k × издержек; сокращать размер при σ выше целевой | + +## Что конкретно брать в наш бэктест + +1. **Cost-aware порог входа** (главный перенос): входить только если ожидаемое движение до цели + ≥ 2–3 × круга издержек. Формализация из литературы: порог = f(волатильность, комиссии) + (Hudson & Thames), используется и в arXiv 2606.00060 — там это вернуло стратегию из −64% в плюс + по ARC при сокращении оборота в 10+ раз. +2. **Волатильностный фильтр и сайзинг**: вход только при низком/среднем ATR-персентиле, размер + ∝ 1/σ. Ожидать эффекта в единицах Sharpe, а не в б.п. (потолок +8…19 б.п./год при времени удержания дни). +3. **Событийный тайминг по границам свечей/часа**: «turn-of-the-candle» даёт ~2,3 б.п. на поворот + (меньше нашего круга — само по себе не исполняется), но **quarter-hour effect** (границы + четверти часа, прогноз 4–12 ч, издержки в работе не моделировались) — единственный низкооборотный + кандидат на границе нашего горизонта; проверять с полными издержками. +4. **Внутридневной моментум с фиксированной сессией** (Gao et al. 2018; крипто-аналог 2021): + первая получасовка → последняя. Слабый R², но ненулевой; проверить на наших 5м-данных с ресемплом. +5. **Maker-версия каждого правила обязательна**: разница тейкер/мейкер (7 б.п. на круг) больше, чем + всё, что дают любые найденные сигналы. +6. **Протокол честности из литературы** (переносить в приёмку целиком): журнал числа испытаний → + Deflated Sharpe Ratio → MinBTL (≤45 вариаций на 5 лет) → paired block bootstrap с Holm-коррекцией + → тест чувствительности к издержкам с точкой безубыточности → плацебо-контроль. + +## Пороги приёмки (из разобранных работ) + +| Критерий | Значение | +|---|---| +| Минимум сделок | ≥ 200 | +| Net EV на сделку | > 0 после 11 б.п. на круг (и отдельно после 4 б.п. — мейкер) | +| Бутстрап-интервал net Sharpe | не содержит 0 | +| Прирост точности над мартингал-базлайном | ≥ +7,4 п.п. (цель/стоп 100/50, тейкер), ≥ +13,7 п.п. (50/30, тейкер), ≥ +5,0 п.п. (50/30, мейкер) | +| Контроль data-snooping | журнал N испытаний → DSR → MinBTL → Holm | +| Обязательные контроли | плацебо-сдвиг, рандом-вход, альфа против buy&hold, тейкер И мейкер | + +## Что делать с этим дальше + +1. Прогнать банк 12 методов на полной вселенной (идёт) и добавить к ним правила из пунктов 1–4 выше. +2. Ввести cost-aware фильтр в каждый метод как **отдельную конфигурацию** (это и есть проверка гипотезы + «проблема в обороте, а не в сигнале»). +3. Обязательно смотреть maker-версию: если maker-версия правила не выходит в плюс — правило мёртвое. +4. Честный вердикт по итогам: если ни один метод не проходит пороги — так и записать в `VERDICT.md` + с таблицей опровергнутого (это тоже результат, и он подтверждает вывод литературы). + +*Все источники с URL, датами обращения и заложенными издержками — в `directions/*.json` +и сводном `sources/ALL_SOURCES.json` репозитория.*