Seguimiento adaptativo de tendencias y asignación de carteras cripto

Resumen

AdaptiveTrend es una estrategia sistemática de criptomonedas que combina señales de tendencia en intervalos de seis horas con actualizaciones mensuales de cartera. Utiliza stops dinámicos ajustados por volatilidad, selecciona activos con ratios de Sharpe móviles y filtros de capitalización de mercado, y asigna capital de forma asimétrica entre posiciones largas y cortas. Los autores justifican el sesgo hacia posiciones largas por la deriva histórica positiva del mercado y presentan el sistema como una forma de adaptar la exposición a medida que cambian la volatilidad y el rendimiento de los activos.

El documento informa de backtests fuera de muestra en más de 150 pares de criptomonedas durante 36 meses, desde 2022 hasta 2024. Presenta un ratio de Sharpe anualizado de 2.41, un drawdown máximo de -12.7% y un ratio de Calmar de 3.18, y afirma que la estrategia superó a las referencias de momentum de series temporales y de compra y mantenimiento con ponderación equitativa. También informa de análisis de sensibilidad de parámetros, modelización de costes de transacción y regímenes de mercado. Son afirmaciones basadas en backtests; el fragmento no aporta detalles de implementación, datos subyacentes ni replicación independiente, así que el rendimiento en trading en vivo y la robustez siguen siendo inciertos.

Ideas clave

• El marco combina señales de seguimiento de tendencias de seis horas con una construcción mensual de la cartera.
• Los stops dinámicos se ajustan a los regímenes de volatilidad intradía.
• La selección de activos utiliza ratios de Sharpe móviles y filtros de capitalización de mercado.
• El capital se asigna de forma asimétrica entre posiciones largas y cortas.
• El backtest fuera de muestra descrito incluye análisis de costes de transacción y regímenes, pero no demuestra resultados en trading en vivo.

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# 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.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.