MoscowTrades, если хочется не «на глаз», а автоматизации и портфельной истории, то тренд/не тренд можно пытаться определять через рыночные режимы.
Вариантов много с разной эффективностью, но, например:
1.Кластеризация. Сначала группируете тикеры/ботов/стратегии по поведению (волатильность, трендовость, ликвидность и т.д.), хоть простым k‑means, хоть rule‑based. Внутри каждого кластера уже считаете режим «тренд/флэт» по общим метрикам кластера, а не по одному инструменту/стратегии. Это удобно для портфельной торговли и «зоопарка» ботов.
2.Regime‑адаптивный выбор стратегий. Задаёте несколько режимов (LowVol‑Flat, HighVol‑Trend и т.п.), для каждого заранее смотрите, какие стратегии в целом или версии внутри одного алго исторически лучше работают. В онлайне режим определяется по набору простых фич (отношение ATR short/long, R² регрессии цены, частота обновления хай/лоу), и под текущий режим бот сам переключает веса трендовых/контртрендовых систем или просто снижает/увеличивает долю трендовых.
3.Режим по волатильности и трендовости. На каждом тикере/системе/стратегии считаете:
– отношение краткосрочного ATR к долгосрочному (HighVol/LowVol),
– коэффициент «чистого движения» (модуль разницы между ценой сейчас и N баров назад) / (сумма модулей всех ценовых изменений за эти N баров) и/или R² линейной регрессии цены (HighTrend/LowTrend).
Дальше простая сетка правил: HighVol+HighTrend → даём зелёный свет трендовым ботам, HighVol+LowTrend → больше mean‑reversion/volatility‑based стратегий, LowVol+LowTrend → минимум активности трендовиков и т.п.
В стратегии данного топика используется volatility‑based подход через управление размером позиции. Это хорошо видно по графику просадки ближе к концу теста, когда сумма уже достаточная, чтобы варьировать объём в процессе. Это помогает снижать просадку.


