Адаптивное следование за трендом и распределение портфеля на рынках криптовалют

Сводка

AdaptiveTrend — систематическая криптовалютная стратегия, сочетающая сигналы тренда на шестичасовых интервалах с ежемесячным обновлением портфеля. В ней используются трейлинг-стопы с поправкой на волатильность, активы отбираются по скользящим коэффициентам Шарпа с фильтрами по рыночной капитализации, а капитал распределяется асимметрично между длинными и короткими позициями. Авторы объясняют перекос в пользу длинных позиций положительным историческим дрейфом рынка и описывают систему как способ менять экспозицию вслед за изменениями волатильности и динамики активов.

В документе представлены вневыборочные бэктесты более чем 150 криптовалютных пар за 36 месяцев с 2022 по 2024. Указаны годовой коэффициент Шарпа 2.41, максимальная просадка -12.7% и коэффициент Кальмара 3.18; авторы сообщают, что стратегия превзошла бенчмарки моментума временных рядов и равновзвешенной стратегии «купи и держи». Также представлены анализ чувствительности параметров, моделирование транзакционных издержек и анализ рыночных режимов. Это результаты бэктеста; во фрагменте нет деталей реализации, исходных данных или независимого воспроизведения, поэтому эффективность в реальной торговле и устойчивость остаются неопределёнными.

Ключевые идеи

• Система сочетает шестичасовые сигналы следования за трендом с ежемесячным формированием портфеля.
• Трейлинг-стопы подстраиваются под внутридневные режимы волатильности.
• Для отбора активов используются скользящие коэффициенты Шарпа и фильтры по рыночной капитализации.
• Капитал асимметрично распределяется между длинными и короткими позициями.
• В описанном вневыборочном бэктесте анализируются транзакционные издержки и рыночные режимы, но он не устанавливает результаты реальной торговли.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.