Isang dollar-neutral na multi-pair na RATIO-MOMENTUM strategy na TREND-FOLLOWS sa agwat ng relative strength ng alt laban sa BTC sa piling matatag at pangunahing ratio (ETH/BTC, SOL/BTC, BNB/BTC, XRP/BTC) sa Binance USD-M. Para sa bawat alt, kinakalkula nito ang ratio na R = alt/BTC at pumuposisyon nang LONG sa alt + SHORT BTC (magkapantay ang notional) kapag nasa UPTREND ang R, at SHORT sa alt + LONG BTC kapag nasa DOWNTREND — sinasakyan ang mga rehimen ng relative strength (“alt season” = pataas ang trend ng mga alt laban sa BTC; risk-off = pababa ang trend ng mga alt laban sa BTC). Sadyang CORRECT-SIGN INVERSION ito ng pinabulaanang mean-reversion ng ratio sa iba’t ibang asset: pinatunayan ng analyst sa empirikal na pagsusuri na DRIFT-DOMINANT at NON-STATIONARY ang mga crypto ratio — TREND ang mga ito kasabay ng mga rehimen ng relatibong performance (SOL ang sistematikong nakalamang sa AVAX), kaya nalugi ang pagsalungat sa ratio (MR). Samakatuwid, ang trend-FOLLOWING ng ratio ang napatunayang direksiyon; inilalapat nito ang nag-iisang napatunayang edge ng factory (pagpapatuloy ng arawang trend, ang basket na +392% / Sharpe 2.59) sa spread ng relatibong halaga sa halip na sa tuwirang presyo. Mahigpit itong nananatili sa saklaw na napatunayan: DAILY na cadence (napabulaanan na sa parehong direksiyon ang intraday/4H na directional strategy sa iisang bar para sa mga pangunahing asset sa humigit-kumulang -98%), matatag at pangunahing asset lamang (ligtas batay sa datos — pumapalya ang malawak na alt at mga basket na HL sa data_unavailable), purong OHLCV (hindi nakadepende sa funding/basis/options/COIN-M/liquidations), at SYMMETRIC (nabigo nang mag-isa ang short-only; kapwa relatibong direksiyon ang ginagamit nito sa loob ng book na may net edge). Saklaw nito ang mga pares na kulang sa representasyon (14.9% kumpara sa iisang 72.4%); market-neutral ito (dollar-neutral ang bawat pares — pinapahusay ang pagkiling na 87%-long), at naiiba sa basket ng mga pangunahing asset na cross-sectional (tahasang ratio-trend sa bawat pares, kumpara sa cross-sectional na pagraranggo). Kaunti lamang ang mga parameter, kaya nababawasan ang panganib ng overfitting.