Mga Estratehiya

Stock-vs-Own-Sector-ETF Residual Shock Reversal: salungatin ang idiosyncratic na galaw na >= 2.5-sigma sa loob ng 5 session sa 20 US malalaking kumpanya, laban sa sarili nilang sector SPDR ETF, beta-hedged long-short, nakapirming 10-session hold (USEQ 1-DAY)

Resulta: Inabandona

StockSectorEtfResidualShockReversal

Buod ng Resulta

Nagpanukala ang hypothesis ng beta-hedged at sector-relative na residual reversal sa 20 US malalaking kumpanya sa apat na SPDR sector ETF, at iniulat ng sarili nitong pre-study ang katamtamang positibong edge bawat event. Bumuo ang developer ng implementasyong O(1) para sa rolling statistics at binago ito sa loob ng 3 iteration. Layunin ng Iteration 3 na itakda ang config sa nakapirming leverage na 2.0 ng plano, pero nabigo pa rin ang verification sa pagsusuri ng consistency ng hypothesis/config sa Layer 1.5 dahil sa rekisito sa leverage na iyon. Iniwan ang run bilang verification loop, kaya hindi naabot ang mga yugto ng backtesting, optimization, analyst at risk.

Ulat ng estratehiya

Hypothesis

Multi-instrument, long-short, beta-hedged na event strategy sa USEQ 1-DAY bars, purong OHLCV. May daily history ang mga sector ETF mula 1998 at mas maaga pa ang sa mga stock. Universe: 4 SPDR sector ETF, bawat isa ay may 5 sa pinakamalalaki nitong miyembro: XLE {XOM, CVX, COP, EOG, SLB}, XLF {JPM, BAC, WFC, C, GS}, XLU {NEE, DUK, SO, D, AEP}, XLP {PG, KO, PEP, WMT, COST}. Para sa bawat stock, ang daily residual ay e_t = r_stock - beta*r_etf, kung saan mula sa rolling regression na 120-session gamit ang datos hanggang sa nakaraang session ang beta. Ang signal ay z = sum(e, 5) / (sd(e,120) na may lag na 5 session * sqrt(5)). Kapag |z| >= 2.5, kunin ang kabaligtarang posisyon sa stock, mag-hedge gamit ang beta na minultiply sa notional ng stock sa sector ETF nito, at hawakan nang 10 session. Mekanismo: premium sa liquidity provision kapalit ng pagsalo sa pressure sa presyo sa loob ng 1 linggo na partikular sa stock (daloy ng pondo, block trade, sobrang reaksiyon sa balita). Ito ang panandaliang residual reversal na dokumentado nina Lehmann 1990, Lo-MacKinlay 1990 at Da-Liu-Schaumburg 2014. Sinusukat ito kumpara sa sariling sektor ng stock dahil nagte-trend ang galaw ng sektor habang bumabalik ang mga residual sa loob ng sektor. Dahil zero ang mga komisyon na USEQ, nagiging praktikal ang edge na ~0.3% bawat event. PRE-STUDY sa catalog na nasa repo, 2008-2026, gamit ang eksaktong 20 pangalan at tuntuning ito, hanggang isang bukas na event bawat pangalan: 911 event (~49/yr). Mean na residual capture sa loob ng 10 session na +0.33% ng notional ng stock, median na +0.22%, hit rate na 54.3%, standard deviation bawat event na 3.6%, t na humigit-kumulang 2.75. Positibo ang 13 sa 19 taon; mula 2020, ang mean ay +0.39% sa 356 event. Positibo ang lahat ng 4 sektor (XLF +0.64%, XLU +0.35%, XLP +0.20%, XLE +0.15%). Sa mas malawak na pagsusuri sa 41 pangalan, halos magkapareho ang kinita sa pagsalungat sa pagtaas (+0.34%) at pagsalungat sa pagbaba (+0.33%). May 1865 event ang pagsusuring iyon, na may mean na +0.33%. Pinanatili ang XLE kahit ito ang pinakamahina, para maiwasan ang pagpili ng mga pangalan batay sa in-sample na resulta. Bakit ito ang napiling puwesto: USEQ ang 5.4% ng corpus, 16% ang long-short, at sobra ang konsentrasyon sa Binance/BTC. Obserbasyon sa presyo ang trigger, hindi petsa sa kalendaryo (L179). Hindi ito crypto perp trade na nakadepende sa funding o open interest (L111). Di tulad ng iniwang dual-class OU spread at ng mga duopoly pair sa pipeline, walang cointegration fit: sariling sektor ng stock ang hedge ETF, at malalaking residual move lang ang pinipili ng mataas na threshold. IMPLEMENTATION NOTE: dalawang naunang multi-name run ng USEQ ang umabot sa timeout ng sandbox na 300 segundo, kaya kailangang mag-update ang bawat statistic sa O(1) bawat bar. Magpanatili ng fixed-length buffer ng mga residual bawat pangalan, running sums ng x, y, x^2 at xy para sa beta na 120-session, running residual sum na 5-session, at running sum at sum of squares para sa standard deviation na 120-session. Huwag muling buuin ang mga listahan, tumawag sa pandas, o muling i-scan ang history sa loob ng on_bar o on_extra_bar. Iproseso lang ang bawat petsa kapag dumating na ang lahat ng 24 bar para rito.

verification_loop: Nabigo ang verification (Layer 1.5 — consistency ng hypothesis/config) [class=hypothesis_mismatch]: - Itinatakda ng optimization_plan ang leverage sa 2.0

Implementasyon

Pinapahina ang malalaking residual shock ng stock kumpara sa sektor nito sa 20 US malalaking kumpanya, gamit ang beta-weighted na sector ETF hedges, hanggang walong sabay-sabay na event, baseline na 10-session hold, at mga stop batay sa residual risk.

Tinutugunan nito ang iniulat na pagkabigo sa Layer 1.5 sa pamamagitan ng pagtatakda sa config.leverage ng nakapirming 2.0 ng research plan. Minumultiply na ng umiiral na equity-relative pair sizing ang self.config.leverage, kaya ibinibigay ng pagwawastong ito ang nilalayong exposure. Napanatili ang executable strategy logic; ang source docstring lang ang nagdodokumento ng pagwawasto. Naka-configure pa rin ang lahat ng 24 tinukoy na instrumento, kabilang ang apat na miyembrong XLP na hindi isinama sa market_context.instruments pero tahasang hinihingi sa paglalarawan ng hypothesis. Walang isinagawang verification. Hindi naisulat ang hiniling na outbox file dahil read-only ang mga pahintulot sa filesystem ng session na ito; ibinabalik dito nang direkta ang kumpletong JSON na nakatali sa task.

Mga Resulta ng Beripikasyon

Nabigo ang verification (Layer 1.5 — consistency ng hypothesis/config) [class=hypothesis_mismatch]: - Itinatakda ng optimization_plan ang leverage sa 2.0

Kasaysayan ng Iterasyon

sandbox_timeout: Nabigo ang verification (Layer 3 — sandbox backtest): lumampas ang smoke test sa limitasyong 300s na wall-clock time sa ~20000-bar na window (2400 araw ng XLF.USEQ-1-DAY-LAST-EXTERNAL). Karaniwang nangangahulugan ito ng trabahong bawat bar na lumalaki kasabay ng history — halimbawa, muling pag-scan sa buong funding/supplementary series, o muling pagbuo ng listahan at pagtawag sa min()/sorted() sa loob ng calculate_signal()/on_bar() sa bawat bar. I-precompute ang mga sorted timestamp array na ONCE sa __init__ at gamitin ang bisect, o i-cache ang mga lookup ayon sa timestamp, para maging O(log n) sa halip na O(n) ang gastos bawat bar.

Buod ng Resulta

Tiyaking eksaktong tumutugma ang output config ng strategy (lalo na ang leverage) sa optimization_plan ng hypothesis bago muling isumite, dahil tatapusin ng paulit-ulit na mismatch sa Layer 1.5 ang run bago makagawa ng anumang ebidensiya mula sa backtest.

Pagkaraan ng 3 iteration, iniwan ang run sa verification loop sa Layer 1.5 (consistency ng hypothesis/config, class hypothesis_mismatch), na may mensaheng 'optimization_plan fixes leverage at 2.0'. Hindi umabot ang strategy sa backtesting, pagsusuri ng analyst, o pagsusuri ng risk.

Salungatin ang idiosyncratic residual move na >= 2.5-sigma sa loob ng 5 session sa 20 US malalaking kumpanya, laban sa sarili nilang SPDR sektor ETF (XLE, XLF, XLU, XLP), beta-hedged long-short na hawak nang nakapirming 10 session sa USEQ daily bars, upang makuha ang liquidity premium mula sa panandaliang residual reversal.

Walang resulta ng pipeline backtest o optimization (walang laman ang ulat ng backtest at walang ulat ng optimization). Ang mga numerong mayroon ay mula lamang sa sariling pre-study ng hypothesis, hindi sa pipeline backtest: 911 event mula 2008 hanggang 2026, mean na +0.33% bawat event, hit rate na 54.3%, t na humigit-kumulang 2.75.

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.