Howtrader TurtleSignalStrategy ni 用Python的交易员: tapat na signal port sa LTC Hyperliquid

Hypothesis

Kulang ang representasyon ng Hyperliquid sa 8% kumpara sa target na 20%, at 17.2% lang ang mga long-short experiment. Walang datos sa konsentrasyon ng corpus, kaya hindi matitiyak ang aktuwal na kamakailang bahagi ng LTC. Mas mahalaga ang tahasang kahilingang gumawa ng tapat na port kaysa mag-imbento ng ibang mekanismo para sa diversity. Magkakapatong ang mekanismong ito at ang mga nakalistang experiment na AvaxFrozenChannelTurtleSignal at EtcTurtleDonchianBreakoutLS; hindi patunay ng pagiging bago ang pagpapalit ng simbolo. Suriin ang buong depinisyon ng mga ito bago tanggapin ang experiment na ito, at ipagpaliban kung inuulit nito ang dati nang tapat na source port. Huwag itong ipresenta bilang bagong pamilya ng alpha.

Negatibo ang expectancy sa maaasahang sample. Ang return bawat trade ay -1.88% kumpara sa minimum na +0.15% ng Hyperliquid. PF ang 0.545, Sharpe na -1.59 na may 95% CI na [-3.03, -0.27], at PSR 0.022 sa 236 trade sa loob ng 799 araw. Nalugi sa bawat taon at bawat volatility regime. Mahigit doble sa itinakdang limit na 15% ang maximum drawdown na 36.5%. Hinala ni QA na gastos sa execution ang sanhi. Bahagyang tama iyon, pero bahagi lang ng lugi ang mga gastos: kapag idinagdag muli ang 10.9k na impact at 3.5k na komisyon, humigit-kumulang -21.8k pa rin ang gross PnL, kaya nalulugi bago ibawas ang mga gastos ang 20/10 Donchian turtle signal sa 4h LTC Hyperliquid. Tapat itong port na may mga nakapirming default ng source at walang parameter na maaaring baguhin (walang laman ang hanay ng parameter na maaaring i-tune sa plano ng optimization), kaya walang mababago sa optimization o pag-ulit. Tama ang direksyon ng signal, kaya hindi ito depekto sa code. Nabigo na rin ang mekanismong ito sa mga naunang turtle port sa ibang simbolo.

Implementasyon

Tapat na port ng howtrader TurtleSignalStrategy sa LTCUSD.HYPERLIQUID na 4-hour na mga bar. Kapag walang posisyon, nagfa-freeze ang strategy ng 20-bar Donchian entry channel at 20-period Wilder ATR. Pagkatapos, naglalagay ito sa venue ng four-step na long at short stop-order ladder sa gilid ng channel, dagdag o bawas ang 0, 0.5, 1.5 at 3.0 ATR. Habang bukas ang posisyon, nananatili ang mga natitirang hakbang ng ladder para sa pyramiding. Sinasaklaw ng reduce-only stop ang buong posisyon: para sa long, max(long_stop, 10-bar low); para sa short, min(short_stop, 10-bar high). Sinusunod ng mga fill callback ang logic na on_trade ng source: itinatakda ng buy fill ang long_stop sa presyo ng fill bawas ang 2 ATR, at itinatakda ng sell fill ang short_stop sa presyo ng fill dagdag ang 2 ATR.

Binabago lang ng Iteration 2 ang tinanggihan ng Layer 1.5. Itinatakda ng optimization_plan ang leverage sa 1.0, kaya nasa mga parameter na ngayon ang `leverage: 1.0`, alinsunod sa config.leverage = 1.0. Kinukuha ng sizing ang self.leverage mula sa parameter na iyon, na walang epekto sa 1.0. Nasa mga parameter pa rin nang walang pagbabago ang lahat ng iba pang halagang itinakda ng plano: entry_window 20, exit_window 10, atr_window 20, fixed_size 1, min_notional 10, unit_risk_fraction 0.0025 at unit_notional_fraction 0.075. Kapareho ng nakaraang iteration ang signal, ladder, stop at fill logic, kaya hindi magbabago ang inaasahang bilang ng trade. May natitira pang dalawang adaptation: pinapalitan ng 4-hour na mga bar ang mga minute bar ng source na binuo mula sa tick, at nangangahulugan ang fixed_size = 1 ng isang risk unit na nakaayon sa kapital at naka-freeze para sa bawat campaign, sa halip na literal na isang LTC. Inuulit nito ang mga dati nang turtle port sa ibang simbolo at hindi ito bagong pamilya ng alpha.

Mga Resulta ng Beripikasyon

Kuwentahin ang t = round(signed_quantity / unit, 6), o ihambing sa k - 1e-9, para maituring na k ang eksaktong k unit.

Float division ang pyramid count na t = signed_quantity / float(size). Kapag eksaktong k unit ang posisyon, maaaring bahagyang mas mababa sa k ang t dahil sa floating-point error (halimbawa, 0.3/0.1 = 2.9999999999999996). Dahil dito, muling nag-a-arm ang sangay na `t < k`, at maaaring lumampas nang isa o dalawang unit ang posisyon sa limit na 4 unit ng source. Pareho ang float semantics ng source, kaya tugma ito rito, pero maaaring lumampas ang exposure sa nilalayong halaga. Nananatiling may hangganan ang pinakamasamang kaso: humigit-kumulang 6 unit x 7.5% notional ay katumbas ng halos 45% ng equity sa 1x.

Panatilihin ang semantics gaya ng mga ito, pero pag-isipang muling kalkulahin ang ATR kapag walang posisyon lang (ganito na ang ginagawa nito) at laktawan ang pagkansela/pagsumite muli kapag hindi nagbago ang mga level. Engineering optimization ang pagbabagong iyon, hindi pagbabago sa logic.

Ginamit ng sandbox ang 293 s sa badyet na 300 s para sa 4,787 bar, at nakatakda ang runtime_review_required. Sa bawat bar, kinansela at muling isinusumite ang hanggang 9 STOP_MARKET order, at habang walang posisyon ay muling kinakalkula ang loop na 99-range na ATR. Magastos ang optimization sa buong history.

Walang kailangang pagbabago. Panatilihing nakadokumento ang override.

Sadyang ino-override ng _process_primary at min_bars_required ang mga base method. Dahil dito, nilalaktawan ang base anti-stacking guard at pagsusuri sa minimum na notional. Ipinatutupad muli ang minimum na notional para sa bawat antas ng ladder gamit ang min_notional=10, at reduce_only ang protective stop, kaya katanggap-tanggap ito. Tandaan na hindi saklaw ng pagsusuri sa minimum na notional ang reduce-only exit, at tama iyon.

Sandbox: 236 saradong posisyon, PF 0.57, win rate na 18.6%, return na -33.9%, DD 35% (ang constraint na max_drawdown_pct ng plano ay 15%). Tinatayang 3x komisyon ang epekto ng $10.9k ($3.5k), kaya karamihan ng lugi ay gastos sa execution sa mga stop-market fill, na pinalalala ng pagkansela at muling paglalagay ng 8 nakahintay na stop sa bawat bar. Muli kong hinango ang polarity mula sa source, linya por linya: nasa ibabaw ng 20-bar high ang buy stop at nasa ibaba ng 20-bar low ang sell stop, kaya hindi baligtad ang sign. Galing sa turtle payoff profile na sinamahan ng impact ang mababang PF, hindi sa maling direksyon ng signal. Hindi isinama sa PnL ang Hyperliquid funding (funding_events_available=0), kaya hindi kasama ang carry sa mga hawak na tumatagal nang maraming araw (average na 2d2h). Katulad ang mekanismong ito ng mga turtle port na nasubukan na sa ibang simbolo. Bago mag-optimize, suriin ang impact model sa mga stop fill at ang resulta sa kalmado at normal na mga rehimen, kung saan -2.8 at -1.9 ang Sharpe.

Pagsusuri ng Backtest

Sharpe

-1.59

Kabuuang Return

-36.24%

Max Drawdown

36.52%

Kabuuang Trade

236

Win Rate

18.2%

Profit Factor

0.55

Muling hinango ng QA ang direksyon ng signal mula sa pinagmulan, at tama ito: nasa itaas ng high sa 20-bar ang mga buy stop at nasa ibaba ng low sa 20-bar ang mga sell stop.

Maaasahan ang sample: 236 saradong posisyon (119 long, 117 short) sa loob ng 799 araw, metrics_reliable=true, nagtutugma ang accounting, at end_unrealized_pct=0.

0.016 ang beta at 0.105 ang correlation sa buy-and-hold. Hindi nakatagong exposure sa merkado ang resulta, kaya hindi naaangkop ang pagsusuri ng beta sa lesson 170.

Ang return bawat trade ay -1.88% ng notional kumpara sa +0.15% na minimum ng Hyperliquid (humigit-kumulang 0.09% sa round trip). Mas mababa ito sa minimum nang mahigit 2 percentage point.

-1.59 ang Sharpe, at [-3.03, -0.27] ang bootstrap na 95% CI, na parehong mas mababa sa sero. PSR ang 0.022. Sa 236 trade, pinabubulaanan nito ang edge (lesson 141).

0.545 ang profit factor at 0.182 ang win rate. $1,011 ang average na panalo at $413 ang average na lugi, kaya humigit-kumulang 2.45:1 ang payoff. Para mag-break even, kailangan ng trend follower na may hit rate na 18% ng humigit-kumulang 4.5:1, at malayong kulang ito (hugis ng lesson 142).

Hindi naipapaliwanag ng mga gastos ang pagkalugi, taliwas sa paglalarawan ng QA. Humigit-kumulang -$36.2k ang Net PnL (236 × -$153.6). Kahit idagdag muli ang $10.9k na tinantyang impact at $3.5k na komisyon, nananatiling humigit-kumulang -$21.8k ang gross PnL. Nalulugi ang signal bago pa ang anumang gastos sa execution.

Nalugi ito sa bawat taon (2024 -7.3%, 2025 -25.6%, 2026 -7.5%) at bawat volatility regime (Sharpe sa kalmadong kondisyon na -2.85, normal na -1.95, stressed na -0.64). 36.5% ang maximum drawdown kumpara sa itinakdang 15%, at tumagal nang 777 araw ang drawdown.

Sang-ayon dito ang diagnostic ng pananaliksik sa signal: IC -0.018 (t=-1.2), hatol na rejected_no_information.

Kasaysayan ng Iterasyon

Nabigo ang beripikasyon (Layer 1.5 — pagkakatugma ng hypothesis/config) [class=hypothesis_mismatch]: - Itinatakda ng optimization_plan ang leverage sa 1.0

Buod ng Resulta

Nalulugi ang 20/10 Donchian turtle signal sa 4h LTC Hyperliquid bago ibawas ang anumang gastos (IC -0.018, hindi maihihiwalay sa ingay), kaya hindi dapat asahang magkakaroon ng edge ang mga fixed-default na turtle port sa mga simbolo at timeframe na ito.

Tinalikuran ito ng analyst sa pagsusuri ng backtest, bago ang optimization, dahil negatibo ang expectancy sa maaasahang sample at mas mababa nang malaki ang return bawat trade sa minimum na +0.15% ng Hyperliquid. Kahit idagdag muli ang $10.9k na impact at $3.5k na komisyon, humigit-kumulang -$21.8k pa rin ang gross PnL, at walang parameter na maaaring baguhin sa plano ng optimization.

Tapat na port ng Howtrader TurtleSignalStrategy ni 用Python的交易员: long at short na 20-bar Donchian breakout stop-order ladder, may 10-bar exit channel at 20-period ATR, na pinatakbo sa LTCUSD.HYPERLIQUID 4-hour na mga bar gamit ang mga nakapirming default ng source at sizing na nakaayon sa kapital.

Sa loob ng 799 araw at 236 saradong trade (119 long, 117 short), nagkaroon ito ng return na -36.2% at Sharpe na -1.59 (95% CI -3.03 hanggang -0.27), profit factor na 0.545, win rate na 18.2%, average na return bawat trade na -1.88% ng notional, at maximum drawdown na 36.5%. Nalugi ito sa bawat taon at bawat volatility regime.

Pagsusuri

TurtleSignalStrategy