Lumaktaw papunta sa nilalaman
Lahat ng estratehiya

Mga Estratehiya

AVAX Hyperliquid 4H: Mga Oportunidad na Mataas ang Recall na may Naka-freeze na Meta-Label Filter

Resulta: Inabandona

AvaxFrozenOpportunityMetaLabel

Buod ng Resulta

Sinubukan ng AvaxFrozenOpportunityMetaLabel ang mga naka-freeze na two-stage classifier para sa mga trade na AVAX 4-oras, na may konteksto ng Binance at nakapirming holding period. Pagkatapos ng isang iteration, nagkaroon ang backtest nito ng 204 saradong trade, balik na -1.994%, at Sharpe na -0.143. Itinigil ito ng review sa backtest dahil negatibo ang netong inaasahang kita bago ang optimization. Dahil wala ang isinagawang primary-only control, hindi pinatutunayan ng resultang ito na pinalala ng pangalawang classifier ang performance o na palaging pumapalya ang meta-labeling.

Hypothesis

Hinango ng Research Lead ang ideya sa “Meta Labeling for trading opportunities” ni PyRsquared: subukan kung napapahusay ng pangalawang classifier ang ekonomikong precision ng pangunahing opportunity model na may mataas na recall. Ang ideya ng two-stage classification ang ibinigay ng sanggunian, hindi isang trading strategy. Kabilang sa mga pinili sa pananaliksik ang AVAX 4H na mga bar, mga directional candidate na long/short, mga regularized logistic model, chronological out-of-fold training, at nakapirming holding period. Ang AVAXUSD.HYPERLIQUID lang ang instrumentong tine-trade; nagbibigay ang AVAXUSDT.BINANCE ng magkakasabay na feature ng konteksto. Isinasagawa ang mga order sa pagsasara ng signal bar. Sinasanay ang mga modelo at threshold gamit lamang ang bawat makasaysayang training window at naka-freeze ang mga ito sa buong kasunod nitong evaluation window. Ihambing ang sinalang strategy sa kaparehong primary-only control; hindi dapat baguhin ng resulta ng alinmang control o ng mga label sa evaluation ang nakarehistrong kontrata.

10.2% ng mga eksperimento ang Hyperliquid kumpara sa target na 20%; 80.9% na ang long-only exposure, at 7.7% lang ang pananaliksik sa iba't ibang venue. Tinutugunan ng eksperimentong long/short na ito, na gumagamit ng impormasyon mula sa iba't ibang venue, ang mga puwang na iyon nang hindi inaangking nagti-trade ito ng arbitrage spread. Walang datos sa konsentrasyon ng corpus, kaya hindi mabeberipika ang kamakailang bahagi ng AVAX. Iniiwasan ng apat na oras na bar ang limitasyon ng maikling kasaysayan ng Hyperliquid sa mga sub-hourly na bar. Ang bagong tanong ay ang dagdag na halaga ng meta-labeling na kontrolado laban sa leakage, sa halip na isa na namang hindi nasalang indicator strategy. Kulang din ang representasyon ng mga option, pero magdadagdag ng komplikasyong walang kaugnayan sa eksperimento ng classifier na ito ang rolling contract at Greeks.

negative_expectancy: huwag i-optimize ang naka-freeze na operasyonal na pagpapatupad na ito ng AVAX 4H dahil negatibo at mas mababa sa review floor ng venue ang nasukat na netong kita bawat trade sa 204 trade. Sinusuri ng hatol na ito ang trading specification ng Research Lead, hindi ang pangkalahatang ideya ni PyRsquared ng two-stage classification. Dahil wala ang isinagawang primary-only control, hindi nito pinatutunayan na pinalalala ng pangalawang classifier ang performance o na palaging pumapalya ang meta-labeling.

Implementasyon

Mga long/short na oportunidad sa AVAX Hyperliquid na sinasala ng naka-freeze na pangalawang logistic classifier. Gumagamit ito ng eksaktong naka-synchronize na konteksto ng Binance AVAX, apat na purged na chronological primary fold, calibration ng secondary threshold gamit lang ang training, exposure na may badyet na ATR at limitasyong 25%, at nakapirming baseline holding period na 12 bar. Naka-freeze ang mga modelo pagkaraan ng hangganan ng evaluation.

Ipinatutupad nito ang pagtukoy ng mga oportunidad na mataas ang recall, na sinusundan ng pagsala batay sa direksiyonal na kawastuhan nang hindi nagfi-fit gamit ang mga label sa evaluation. Kailangang lumampas ang ganap na laki ng pasulong na galaw sa nakarehistrong gastos kasama ang margin para maging opportunity label; kailangang malampasan ng napiling direksiyon ang gayon ding ekonomikong hadlang para maging meta label. Sinusunod ng direksiyon ang nakarehistrong momentum batay sa side-lookback. Hiwalay na……Magpakita ng higit paMagpakita ng mas kaunti

Ipinatutupad nito ang pagtukoy ng mga oportunidad na mataas ang recall, na sinusundan ng pagsala batay sa direksiyonal na kawastuhan nang hindi nagfi-fit gamit ang mga label sa evaluation. Kailangang lumampas ang ganap na laki ng pasulong na galaw sa nakarehistrong gastos kasama ang margin para maging opportunity label; kailangang malampasan ng napiling direksiyon ang gayon ding ekonomikong hadlang para maging meta label. Sinusunod ng direksiyon ang nakarehistrong momentum batay sa side-lookback. Hiwalay na natututuhan ang scaling sa loob ng bawat chronological fit. Kino-calibrate ng huling fold ang meta threshold batay sa hindi nagsasapawang netong kita; saka naka-freeze ang lahat ng na-fit na modelo at threshold. Ang serialization ng modelo at mga position counter ay scalar attribute na pinananatili sa restart. Kailangang hiwalay na iiskedyul ang primary-only na paghahambing sa antas ng engine gamit ang kaparehong parameter at _primary_only_control=true; inilalantad ng submission na ito ang mode na iyon pero hindi nito maiiskedyul o maiuulat ang paghahambing. Nagtatala ang hiwalay nitong shadow control ng mga hindi tinimbang na balik sa ilalim ng nakarehistrong palagay sa gastos ng label; diagnostic ito, hindi pamalit sa gastos ng engine o ulat ng performance. Walang idinagdag na stop o target dahil tinutukoy ng hypothesis ang nakapirming holding. Pamantayan sa evaluation ang limitasyon sa drawdown na 15%, hindi garantisadong hangganan ng panganib. Hindi maisulat ang hiniling na outbox file dahil read-only ang access sa filesystem sa session na ito; narito ang kumpletong bound na JSON.

Mga Resulta ng Beripikasyon

Magpatakbo ng hiwalay na primary-only evaluation sa engine gamit ang magkakaparehong makasaysayang hangganan, parameter, sizing, at gastos sa execution bago tasahin kung pinapahusay ng pangalawang classifier ang ekonomikong precision.

Nagtatala ang shadow control ng mga hindi tinimbang na balik gamit ang nakapirming bawas sa gastos ng label. Hindi nito ginagaya ang sizing ng engine, mga komisyon, impact, o accounting ng equity. Umiiral ang primary-only execution mode, pero walang magkapares na paghahambing ng engine sa ibinigay na beripikasyon, at walang nakitang gumagamit ng primary_only_control_required sa src/ o tests/.

Iniulat ng sandbox ang -0.210% average na netong kita sa bawat trade at mga gastos sa impact na katumbas ng 162% ng kabuuang kita. Dapat ihambing sa full-history evaluation ang sinalang strategy at ang primary-only control na isinagawa ng engine, gamit ang magkaparehong gastos at sizing; hindi pinatutunayan ng mga resultang ito ng smoke test na may pagkabigo sa kawastuhan.

Pagsusuri ng Backtest

Sharpe
-0.14
Kabuuang Return
-1.99%
Max Drawdown
10.83%
Kabuuang Trade
204
Win Rate
50.5%
Profit Factor
0.96

Nagbibigay ang 204 saradong trade sa loob ng 556 araw ng gumaganang sample para sa evaluation. Ipinakikita ng mga sinuring trade ang mga long/short na posisyon na AVAX lang, halos dalawang araw na holding, at pabagu-bagong laki, na tugma sa implementasyon.

Nagkakatugma ang accounting, sarado na ang lahat ng posisyon, at walang nawawalang bar ayon sa mga audit ng magkakasabay na bar.

Ang netong average na kita sa bawat trade ay -0.225% kumpara sa review floor ng Hyperliquid na +0.15%; ang PF ay 0.958, Sharpe ay -0.143, at kabuuang kita ay -1.994%. Hindi sapat ang baseline na ito para bigyang-katwiran ang optimization.

Ang tinantiyang epekto ay $8,730, iniulat bilang 184% ng kabuuang kita, na may tinantiyang kapasidad na $29,509. Napatunayan ang pang-ekonomiyang alalahanin ng QA.

Wala sa ibinigay na ulat at detalye ng file ang kinakailangang control na primary-only na pinaandar ng engine. Hindi pa nasusukat ang dagdag na benepisyo ng meta-labeling; hindi kasama sa shadow ledger ang aktuwal na execution cost, funding, at sizing na kaugnay ng kapital.

Ang forecast na IC ay -0.096 na may t=-1.3: walang naipakitang benepisyong predictive ang sumusuportang ebidensiya, pero hindi nito pinatutunayang wala ang pangkalahatang mekanismo.

Buod ng Resulta

Dapat magpakita ng positibong netong inaasahang kita ang susunod na iteration at magsama ng primary-only control na isinagawa ng engine bago iugnay ang mga resulta sa meta-labeling.

Itinigil ito ng review sa backtest dahil bumaba sa review floor ng venue na +0.15% ang negatibong netong inaasahang kita; hindi umabot sa optimization at mga susunod na yugto ng review. Wala ang kinakailangang isinagawang primary-only control, kaya hindi nasukat ang dagdag na benepisyo ng filter.

Sinubukan nito kung mapapahusay ng naka-freeze na pangalawang logistic classifier ang mga long/short na oportunidad sa Hyperliquid na AVAX 4-oras at mataas ang recall, gamit ang mga bar ng Binance AVAX bilang konteksto.

Nagtala ang backtest ng 204 saradong trade sa loob ng 556 araw, na may balik na -1.994%, Sharpe na -0.143, at maximum drawdown na 10.831%. Ang average na netong kita sa bawat trade ay -0.225% at ang profit factor ay 0.958.

Pagsusuri

Meta Labeling for trading opportunities

Ang Stratmill ay isang tool para sa pananaliksik at paper trading, hindi payo sa pananalapi o isang broker. Ang mga resulta ng backtest at paper trading ay hypothetical. May panganib ng pagkalugi ang pangangalakal.