Adaptive Trendfolge und Portfolioaufteilung für Kryptomärkte

Zusammenfassung

AdaptiveTrend ist eine systematische Kryptowährungsstrategie, die Trendsignale in Sechs-Stunden-Intervallen mit monatlichen Portfolioanpassungen kombiniert. Sie verwendet an die Volatilität angepasste Trailing Stops, wählt Vermögenswerte anhand rollierender Sharpe-Ratios und Filtern anhand der Marktkapitalisierung aus und verteilt Kapital asymmetrisch auf Long- und Short-Positionen. Die Autoren begründen die Long-Ausrichtung mit der positiven historischen Drift des Marktes und stellen das System als Möglichkeit dar, das Exposure an Veränderungen von Volatilität und Wertentwicklung der Vermögenswerte anzupassen.

Das Dokument berichtet über Out-of-Sample-Backtests mit mehr als 150 Kryptowährungspaaren über 36 Monate von 2022 bis 2024. Es nennt eine annualisierte Sharpe-Ratio von 2.41, einen maximalen Drawdown von -12.7% und eine Calmar-Ratio von 3.18. Laut den Autoren übertraf die Strategie Benchmarks für Zeitreihenmomentum und gleichgewichtetes Buy-and-Hold. Ebenfalls berichtet werden Parametersensitivität, Modellierung von Transaktionskosten und Marktregimeanalyse. Dies sind Backtest-Aussagen; der Auszug enthält keine Umsetzungsdetails, zugrunde liegenden Daten oder unabhängige Replikation. Live-Performance und Robustheit bleiben daher ungewiss.

Kernaussagen

• Der Ansatz kombiniert sechsstündliche Trendfolgesignale mit einer monatlichen Portfoliokonstruktion.
• Trailing Stops passen sich an Intraday-Volatilitätsregime an.
• Die Auswahl der Vermögenswerte erfolgt anhand rollierender Sharpe-Ratios und von Filtern anhand der Marktkapitalisierung.
• Das Kapital wird asymmetrisch auf Long- und Short-Positionen verteilt.
• Der berichtete Out-of-Sample-Backtest umfasst Analysen zu Transaktionskosten und Marktregimen, belegt aber keine Ergebnisse im Live-Handel.

Schlagwörter

# Systematic Trend-Following with Adaptive Portfolio Construction: Enhancing Risk-Adjusted Alpha in Cryptocurrency Markets


# Systematic Trend-Following with Adaptive Portfolio Construction: Enhancing Risk-Adjusted Alpha in Cryptocurrency Markets









Cryptocurrency markets exhibit pronounced momentum effects and regime-dependent volatility, presenting both opportunities and challenges for systematic trading strategies. We propose AdaptiveTrend, a multi-component algorithmic trading framework that integrates high-frequency trend-following on 6-hour intervals with monthly adaptive portfolio construction and asymmetric long-short capital allocation. Our framework introduces three key innovations: (1) a dynamic trailing stop mechanism calibrated to intra-day volatility regimes, (2) a rolling Sharpe-ratio-based asset selection procedure with market-capitalization-aware filtering, and (3) a theoretically motivated asymmetric 70/30 long-short allocation scheme grounded in the empirical positive drift of crypto markets. Through extensive out-of-sample backtesting across 150+ cryptocurrency pairs over a 36-month evaluation window (2022-2024), AdaptiveTrend achieves an annualized Sharpe ratio of 2.41, a maximum drawdown of -12.7%, and a Calmar ratio of 3.18, significantly outperforming benchmark trend-following strategies (TSMOM, time-series momentum) and equal-weighted buy-and-hold portfolios. We further conduct rigorous robustness analyses including parameter sensitivity, transaction cost modeling, and regime-conditional performance decomposition, demonstrating the strategy's resilience across bull, bear, and sideways market conditions.

Vollständig mit Quellenangabe unter der Lizenz der Quelle angezeigt. Lizenz: abstract CC0

Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.