Бог создал человека, а ИИ открыл для него новые возможности. Теперь любую идею можно протестировать и проверить, и надо сказать, что 99% идей откровенный шлак, который годами мог умещаться в мозгу, но не мог быть проверен, принят или опровергнут.

Итак, простая идея обогнать американский индекс SP500 — кажется простой для неискушенного инвестора, но фактически невыполнимой. Это сложно на дистанции и практически невозможно на коротком участке. Да, да — обогнать индекс SP500 — против стратегии купил и держи практически невозможно.  Эта зараза растет из любого состояния, средним темпом 7.8% в год за предыдущие 26 лет, причем после 2016 года его рост ускорился. 

Но я все-таки попытался это сделать, построив систему, которая теоретически обгоняет рынок, на дистанции. Без заглядывания в будущее. Первоначальные тесты проводились на 100 компаниях входящих в SP100 по состоянию на 2026 год. Период тестов 2016-2026. Затем к ним добавились 64 компании входящие в NQ100 по состоянию на 2026 год как неизвестные данные.

Почему цепи Маркова не помогли улучшить прибыльную торговую систему? 13 этапов исследований и закономерный результат

В портфеле CryptoGoldenAce работают три стратегии с различной торговой логикой: TREND, IMPULSE и Mean Reversion.

Они способны приносить прибыль, но обнаружилась проблема: периоды восстановления предыдущего максимума капитала достигали почти 100 дней.

Можно ли сократить это время, не уничтожив математическое ожидание портфеля?

С чего начали

Первоначальная гипотеза была достаточно простой: результаты предыдущих сделок могут содержать информацию о вероятности успеха следующих.

Мы начали с цепей Маркова и анализа последовательностей прибыльных и убыточных сделок. Если удастся обнаружить устойчивую зависимость, можно будет динамически уменьшать риск в неблагоприятных состояниях рынка.

Однако выявленные закономерности оказались нестабильными: зависимости менялись от года к году, а иногда даже меняли знак.

Исследование пришлось расширить.

Что проверяли

За 13 этапов мы последовательно исследовали:

Проверяемый журнал торговой системы: как я его сделал и где он может врать

Почти любой отчёт о торговой системе — скриншот или кривая, которые надо принять на веру. Захотелось сделать наоборот: выложить всю историю так, чтобы её можно было проверить без меня, и посмотреть, выдержит ли она местную критику.

Что за система
Крипта, часовой таймфрейм, четыре независимых модуля: импульс (BTC, ETH, SOL, LTC, IMX), возврат к среднему (AAVE, APT, BCH, DASH, REZ, ONG, WLFI), трендовый пробой с трейлингом (XRP, SUI, PEPE) и покупка капитуляции корзиной из 12 монет. Результат меряю в R — в единицах риска сделки, комиссии биржи вычтены.

Цифры как есть (модель, не реальный счёт)
— 12 109 сделок с ноября 2023
— Сумма +2433R, PF 1,50, прибыльных 49%, матожидание +0,20R на сделку
— Максимальная просадка по закрытым сделкам — 135R
— 2023 год (неполный) — около нуля, −1R. Красиво не везде.

Почему я считаю, что это не подгонка — и где это может быть не так

Месяцы поиска устойчивого преимущества на крипторынке: что я вынес из сотен тысяч бэктестов

Последние месяцы я исследую систематические стратегии для криптовалют: от гипотезы до проверки исполнения на реальных площадках. Делюсь выводами, которые, по-моему, полезны каждому, кто строит торговые системы.

🔬 Масштаб
• Сотни тысяч вариантов стратегий на часовых и минутных данных
• От десятков до почти двухсот инструментов
• Несколько лет истории, включая обвалы 2022 года
• Спот и фьючерсы на нескольких биржах

🧪 Как отличить преимущество от шума
• Отбор на одной части данных, проверка на инструментах и периодах, которых модель не видела
• Плацебо-тесты: если случайный вход с теми же фильтрами даёт тот же результат, сигнала нет
• Поправка на множественное тестирование: среди тысяч вариантов «победители» найдутся всегда
• Проверка исполнения: комиссии, проскальзывание на минутных данных, базис спот–фьючерс, различия между биржами

⚠️ Что я увидел на практике

Анатомия слива в поисках альфы: 4 жесткие истины о возврате к среднему (Mean Reversion)

Недавно провел фундаментальный аудит (Research Reset) алгоритмической цепочки после 15 неудачных шагов оптимизации. Оказалось, что рыночный феномен, который мы изучали, абсолютно реален. А вот наша математическая формализация и попытки построить на этом стратегию были методологически ошибочны.

Вот 4 канонические истины, которые мы вывели после анализа 711 событий пробоя на 7 ликвидных крипто-парах (таймфрейм H1):
1. Возврат к границе — это статистический факт, а не магия
Вероятность того, что цена вернется к пробитой динамической границе (ATR-канал), составляет ~90% (по закрытию свечи) и ~95% (внутрибарный фитиль). Это железобетонный феномен. Он стабильно работает в 2024, 2025 и 2026 годах, на всех 7 инструментах и в обоих направлениях (UP и DOWN).

2. Возврат к «справедливой стоимости» (центру канала) — это статистический шум
Классическая розничная идея «цена вернется к середине канала» для этой геометрии не работает. Вероятность достижения центра за 14 суток составляет всего ~35%. Ставить тейк-профит на центр канала в таких сделках — грубая методологическая ошибка, которая убивает математическое ожидание. Единственная валидная цель здесь — граница.

Сейчас почему-то все резко побежали ставить локальные LLM. Главный аргумент — «я не хочу отдавать свой код в облако, вдруг украдут алгоритм».

Я тоже об этом задумался и полез смотреть, что вообще нужно, чтобы локальная модель была не игрушкой. И тут начинается самое интересное.

Чтобы нормально гонять хотя бы приличную 30–32B модель, желательно иметь 24 ГБ видеопамяти. То есть условно RTX 3090/4090 или что-то аналогичное. Нормальная машина вокруг этого — уже примерно €1500–2000, а если хочется 70B и выше, бюджет улетает ещё дальше.

И вот у меня возникает простой вопрос. Если меня не устраивает по качеству какой-нибудь облачный DeepSeek-Flash (кстати новый DeepSeek-flash 4.1 прямо скажем очень хорош), с чего вдруг локальная модель на домашнем железе должна оказаться умнее?

Она может быть удобнее. Может быть приватнее. Можно не платить за токены (Хотя мне лично $100 мозгов для агента Hermes хватает с достатком). Можно кормить ей свой репозиторий, документацию, результаты тестов. Но умнее от того, что она стоит у меня под столом, она не становится.

Опыт показывает, что upgrade машины это последний шаг перед тем как отнести ее на свалку, если ее вообще можно апгрейдить. Условно обновить RAM + SSD — это минимум 300 евро, при этом процессор остается тем, чем был. Поэтому выбрал не обновление, а добавление. Провел небольшое исследование вот, что получилось.

Домашний вычислительный сервер вместо апгрейда старого ноутбука и аренды VPS
Для трейдера или разработчика торговых алгоритмов есть довольно интересная альтернатива бесконечному апгрейду основного компьютера: не менять рабочую машину, а добавить отдельный вычислительный модуль.

В итоге выбрал
ARCTIC Senza 5700G:
Ryzen 7 5700G — 8 ядер / 16 потоков
32 ГБ RAM
1 ТБ NVMe
2.5 GbE
Windows 11 HOME
полностью пассивное охлаждение
цена около €624

Не самая мощная машина, но шапка по Сеньке. По сути это небольшой выделенный сервер, который можно закрепить под столом и оставить работать 24/7.

Идея простая: старый ноутбук или основной ПК остаётся терминалом — браузер, IDE, Claude/Codex, графики, управление. А всё тяжёлое уезжает на Senza:

🤓 Век живи, век учись. В ходе тестирования алгоритма @CryptoGoldenAce_bot впервые в своей жизни столкнулся со многими вещами, но одна просто поразительная. Т.е. все мы знаем про то, что рынки медленно растут (Long) и быстро падают (Short), но то, что симметричные условия алгоритма, могут так критически воспроизводится в режиме реальной торговли стало для меня полным откровением.

📈 Что я имею ввиду? При общем условном винрейте 100%, шорт в любом режиме приносит 80% прибыли, а лонг всего 20%. Казалось бы, одни и те же условия, но вне зависимости от того, растет рынок или падает, сделок в шорт больше, и их винрейт часто выще.

📉Неважно, это шорт против долгосрочной тенденции или по долгосрочной тенденции, результат не меняется. Три ИИ + моя голова, так и не нашли ответа на этот вопрос. При бычьей ассиметрии крипторынка, на часовом тайме, продажи идут чаще чем покупки, а их результативность, при постоянном одинаковом размере стопа и профита часто выше. LTC в этом смысле можно сказать исключение из правил.