SOL Reversión contraria a extremos de funding en perpetuos (un solo instrumento USD-M, long-short, puntuación z del funding como señal de sentimiento)

Una estrategia direccional long-SHORT, SINGLE-INSTRUMENT y de una sola venue sobre futuros perpetuos de SOLUSDT.BINANCE USD-M, con barras de 4-HOUR, donde la tasa de funding se usa ONLY como SIGNAL de posicionamiento saturado/sentimiento (nunca se contabiliza como flujo de caja). La tesis es la reversión a la media del posicionamiento saturado: cuando la tasa de funding del perpetuo a 8h se vuelve extrema frente a su distribución reciente, señala un libro sobreapalancado y saturado (positivo extremo = largos saturados; negativo extremo = cortos saturados) que tiende a revertir en PRICE mediante un squeeze/flush durante los siguientes 1-3 días. Esto evita deliberadamente todos los modos de fallo recurrentes de esta sesión: es NOT en BINANCE_SPOT (el error de la métrica de liquidación neta CASH), NOT en BINANCE_CM (COIN-M no se puede someter a backtest), NOT entre venues y NOT Hyperliquid (artefacto del feed de base), NOT un par de varios instrumentos (el feed de la pata adicional no llega a los optimizadores) y NOT una estrategia de funding-CARRY (sus ganancias y pérdidas provienen enteramente de movimientos del precio que el motor contabiliza por completo, no de pagos de funding que ignora). También cumple la cuota de dirección long-short (actualmente solo 14.5% frente al objetivo long-only de <=55%) y usa la ruta limpia de un solo instrumento USD-M OHLCV que los analistas confirman repetidamente como fiable. Se mantuvo con pocos parámetros a propósito para resistir el patrón de sobreajuste que acabó con las hipótesis de seguimiento de tendencia.

El fallo de Layer-3 fue «Sin operaciones / should_enter devolvió un lado 0 veces en 12412 barras evaluadas» -- calculate_signal se ejecutó, pero la condición de entrada (funding no None con z >= +/-1.5) nunca se cumplió. Causa raíz: _build_funding analizó el mapa de funding con `if not isinstance(k, int): continue`, pero supplementary_data se pasa al subproceso de backtest mediante JSON, que convierte las claves del diccionario ALL en cadenas; así, la serie de funding llegó solo con claves de cadena y el filtro exclusivo para enteros descartó todas las entradas -> _fund_ts vacío -> _funding_zscore siempre devolvió None -> sin entradas. La corrección mínima reescribe el análisis de claves para aceptar claves int OR str mediante int(k) (con try/except) y eliminar duplicados por marca de tiempo con un conjunto seen (que también colapsa las claves int/str dobles presentes en el mapa en proceso). Este es el caso inverso del tipo de error de forma de datos a través del límite entre subprocesos. Toda la lógica de señales, entradas, salidas y tamaño -- que ya había superado las capas 1-2 -- es idéntica byte por byte; solo cambió _build_funding. Ahora que la serie de funding está poblada, la puntuación z de 30 observaciones alcanza +/-1.5 con suficiente frecuencia (~10% de las observaciones de funding) para activar entradas, por lo que finalmente se pone a prueba el mecanismo de reversión contraria. Los umbrales se dejaron en los valores predeterminados de la hipótesis (entry_z 1.5) en vez de relajarlos, porque el verdadero bloqueo eran los datos de funding vacíos, no unos umbrales demasiado estrictos; el analista puede explorar entry_z/funding_window durante la optimización una vez que se generen operaciones. El apalancamiento se mantiene en 1.0 (no se referencia como multiplicador en ningún lugar), estrategia de un solo instrumento y una sola venue USD-M, funding usado solo como señal (sin dependencia de carry ni de flujo de caja), y la estrategia sigue al margen cuando realmente no hay funding (sin alternativa basada solo en precios).

La reversión contraria del precio ante extremos de funding de SOL no tiene una ventaja operable y está limitada por capacidad. Es una prueba limpia (el feed de funding_rates tiene el historial completo, 531 operaciones, y el uso del funding como sentimiento es correcto: las ganancias y pérdidas provienen del precio, no del carry contabilizado), pero la señal no pronostica de forma rentable las reversiones de SOL: total_return -7.2%, Sharpe 0.12 con sharpe_ci_low -0.95 (CI abarca 0), profit_factor 1.02 (apenas equilibrio bruto), alfa negativa -0.0115, con avg_win ~ avg_loss (~$990) a una tasa de aciertos de 50%. Hay un límite crítico de capacidad: impact_cost_pct 42.15% (el impacto de mercado modelado consume 42% de las ganancias y pérdidas brutas) y capacity_usd solo $563K; por tanto, el impacto borra el ínfimo margen bruto a cualquier tamaño desplegable, razón por la cual el resultado neto es -7.2%. La estrategia es verdaderamente neutral al mercado (correlación 0.09), así que no hay beta que compense la falta de alfa, y los últimos años muestran deterioro (2023 -1.9%, 2024 -5.0%, 2026 -4.3%). No optimizar: una base PF-1.02, con pérdidas netas y limitada por capacidad, ajustaría curvas al ruido. No iterar: una señal neutral al mercado con PF ~1.0 carece de ventaja que pueda aflorar con cualquier parámetro, y el límite estructural de capacidad de $563K/42% de impacto proviene de operar entradas por extremos de la puntuación z del funding a tamaño. FAILURE PATTERN: la reversión contraria basada en funding como señal de sentimiento en un perpetuo de una altcoin genera una señal bruta prácticamente de equilibrio (PF ~1.0, Sharpe CI hasta 0) que da pérdidas netas tras el impacto de mercado, con capacidad mínima ($563K), porque el margen por operación es demasiado pequeño para superar el impacto: los extremos del funding indican posicionamiento saturado, pero no suelen preceder a un squeeze del precio operable en SOL. A diferencia de los feeds de OI/L-S/liquidaciones, los datos de funding IS se pueden someter a backtest, pero el mecanismo de reversión del posicionamiento según el funding no tiene una ventaja desplegable; el responsable de investigación no debería seguir explorando variantes de reversión del precio ante extremos de la puntuación z del funding en altcoins individuales.