Hyperliquid Downside-Beta Risk Premium: Mag-long sa mga Alt na Sensitibo sa Pagbagsak at Mag-short sa mga Kaparis na Alt na Hindi Gaanong Sensitibo

Hypothesis

Subukan kung humihingi ang mga investor ng kabayaran para sa di-pantay na pagkalantad sa pagkalugi ng crypto market. Gumamit ng magkakasabay na 4-HOUR bar sa LINK, AVAX, XRP at DOGE perpetual, at pumili ng isang long-short pair na magkahawig ang ordinaryong market beta ngunit magkaiba ang downside beta. Mag-long sa asset na mas sensitibo sa downside; mag-short sa asset na hindi gaanong sensitibo. Sadyang tinatanggap nito ang downside risk sa halip na hulaan ang pagbabalik ng presyo o rangguhan ang momentum.……Magpakita ng higit paMagpakita ng mas kaunti

Subukan kung humihingi ang mga investor ng kabayaran para sa di-pantay na pagkalantad sa pagkalugi ng crypto market. Gumamit ng magkakasabay na 4-HOUR bar sa LINK, AVAX, XRP at DOGE perpetual, at pumili ng isang long-short pair na magkahawig ang ordinaryong market beta ngunit magkaiba ang downside beta. Mag-long sa asset na mas sensitibo sa downside; mag-short sa asset na hindi gaanong sensitibo. Sadyang tinatanggap nito ang downside risk sa halip na hulaan ang pagbabalik ng presyo o rangguhan ang momentum. Pinagmulan: [May presyo ba ang downside risk sa cryptocurrency market?](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1057521923004635), na nag-uulat ng positibong premium sa downside beta sa mga makasaysayang sample ng cryptocurrency; hindi pa napapatunayan ang paglalapat nito sa apat na Hyperliquid perpetual na ito. Nagbibigay ang HyperliquidCollector ng eksaktong perpetual OHLCV. Sinuri ang mga timestamp ng lokal na parquet: nagsisimula ang karaniwang saklaw sa 2024-02-07T12:00:00Z at nagtatapos sa 2026-10-02T00:00:00Z, na may magkakahiwalay na puwang sa tatlong leg. Mag-trade lamang sa kumpleto at magkakasabay na obserbasyon at magsimulang muli sa warm-up pagkatapos ng mga puwang.

Ang Hyperliquid ay 7.5% ng mga eksperimento kumpara sa target na 20%; ang mga long-short na estratehiya ay 16.7% kumpara sa ipinahihiwatig na minimum na 45%. Tinutugunan ng hypothesis na ito ang dalawang kakulangang iyon at binabawasan ang konsentrasyon sa iisang simbolo. Kulang pa rin ang mga opsyon, ngunit dahil sa mga naitalang pagkabigo ng mga ito sa istruktura, walang sapat na batayan para magmungkahi ng isa pang estratehiya sa opsyon. Di-gaya ng mga naunang reversal pair sa Hyperliquid, sinusubok nito ang kabayaran sa pagdadala ng di-pantay na sistematikong risk, nang hindi ipinapalagay ang cointegration o paglapit muli ng spread. Walang laman ang konsentrasyon ng corpus, kaya hindi masuri ang eksaktong bahagi ng bawat simbolo. Walang angkop na mekanismong maipatutupad sa mga sipi ng ibinigay na library.

verification_loop: sandbox_timeout: Nabigo ang beripikasyon (Layer 3 — sandbox backtest): lumampas ang smoke test sa 300s na limitasyon sa oras na lumipas sa ~20000-bar na window (2400 araw ng LINKUSD.HYPERLIQUID-4-HOUR-LAST-EXTERNAL). Halos palaging nangangahulugan ito ng gawaing bawat bar na lumalaki kasabay ng kasaysayan — halimbawa, muling pag-scan sa buong serye ng funding/karagdagang datos, o muling pagbuo ng listahan at pagtawag sa min()/sorted() sa loob ng calculate_signal()/on_bar() sa bawat bar. Paunang kalkulahin ang mga nakaayos na hanay ng timestamp ONCE sa __init__ at gumamit ng bisect, o mag-cache ng mga lookup ayon sa timestamp, upang maging O(log n) sa halip na O(n) ang gastos bawat bar.

Implementasyon

Long-short na pair sa apat na Hyperliquid perp (LINK, AVAX, XRP, DOGE) gamit ang 4h bar. Sa bawat kumpleto at magkakasabay na obserbasyon, tinatantiya nito ang ordinaryong beta at downside beta ng bawat leg laban sa market factor na may pantay na timbang sa loob ng beta_lookback_bars. Sa mga pair na may ordinaryong beta sa [0.5, 2.0] at nagkakaiba nang hindi hihigit sa 0.2, pinipili nito ang may pinakamalaking agwat sa downside beta. Kung hindi bababa sa asymmetry_gap ang agwat, naglo-long ito sa leg na may mataas na downside beta at nagso-short sa mababa nito sa pantay na notional. Hinahawakan ang mga posisyon nang 84 bar, na may pair stop na nakabatay sa entry (minimum ng 8% at 2x na spread volatility) at 6-bar na cooldown.

Inaayos ng pag-ulit na 4 ang timeout sa Layer-3 sandbox. Ang pagbabago lamang sa code ay nasa istruktura ng datos kada bar: pinalitan ng numpy ring buffer na paunang inilaan at ginagamit sa lugar ang deque ng mga return tuple na muling kino-convert gamit ang np.asarray sa bawat bar (humigit-kumulang 1ms bawat bar). Hindi nakadepende sa pagkakasunod-sunod ang lahat ng estadistika ng window, kaya walang nagbago sa mga signal, pagpili ng pair, pagtakda ng laki at paglabas. Idinagdag ang mga counter ng ring sa……Magpakita ng higit paMagpakita ng mas kaunti

Inaayos ng pag-ulit na 4 ang timeout sa Layer-3 sandbox. Ang pagbabago lamang sa code ay nasa istruktura ng datos kada bar: pinalitan ng numpy ring buffer na paunang inilaan at ginagamit sa lugar ang deque ng mga return tuple na muling kino-convert gamit ang np.asarray sa bawat bar (humigit-kumulang 1ms bawat bar). Hindi nakadepende sa pagkakasunod-sunod ang lahat ng estadistika ng window, kaya walang nagbago sa mga signal, pagpili ng pair, pagtakda ng laki at paglabas. Idinagdag ang mga counter ng ring sa PERSIST_EXCLUDE dahil muling binubuo ang ring sa warm-up. Gayunman, ipinakita ng pag-profile sa lokal na sandbox gamit ang py-spy na hindi ginugol ang oras sa code ng estratehiya. Mahigit 6 minuto ang ginugol ng backtest child sa NautilusTrader's ParquetDataCatalog.bars() -> fsspec glob/walk sa data/catalog/data/bar, na may 133,589 direktoryo ng bar, habang nilo-load ang pangunahing leg sa runner.py:683, bago makarating sa estratehiya ang alinmang bar. Umabot lamang sa humigit-kumulang 15-20s ang gastos ng lumang numpy kada bar sa 14k-bar na window. Kapag nag-timeout ulit ito, ang sanhi ay ang paglilista ng mga file sa catalog (problema sa engineering), hindi ang hypothesis o estratehiya, kaya dapat itong i-escalate sa halip na ulit-ulitin (aral 155 c/b).

Mga Resulta ng Beripikasyon

sandbox_timeout: Nabigo ang beripikasyon (Layer 3 — sandbox backtest): lumampas ang smoke test sa 300s na limitasyon sa oras na lumipas sa ~20000-bar na window (2400 araw ng LINKUSD.HYPERLIQUID-4-HOUR-LAST-EXTERNAL). Halos palaging nangangahulugan ito ng gawaing bawat bar na lumalaki kasabay ng kasaysayan — halimbawa, muling pag-scan sa buong serye ng funding/karagdagang datos, o muling pagbuo ng listahan at pagtawag sa min()/sorted() sa loob ng calculate_signal()/on_bar() sa bawat bar. Paunang kalkulahin ang mga nakaayos na hanay ng timestamp ONCE sa __init__ at gumamit ng bisect, o mag-cache ng mga lookup ayon sa timestamp, upang maging O(log n) sa halip na O(n) ang gastos bawat bar.

Pagkatapos magsumite, tingnan sa susunod na bar kung may bukas na posisyon o nakabinbing order ang dalawang leg. Kung iisa lamang ang umiiral, isara ito sa halip na ituring na bukas ang pair.

Hiwa-hiwalay na isinusumite ang dalawang leg. Kung hindi isama ng _submit_entry_instrument ang isang leg (hindi pa handa ang market, may entry nang isinasagawa, o naka-pause na block), itinatakda pa rin sa True ang _pair_open. Mananatiling walang hedge ang natirang leg nang hanggang 84 bar. Kinakalkula pa rin ng _manage_open ang PnL ng pair mula sa mga close ng dalawang leg, kaya sinusukat ang stop batay sa posisyong wala naman.

Panatilihin ito, o isaalang-alang sa susunod na pag-ulit ang mas malawak na market factor na hindi kasama ang mga ipinag-trade na leg. Mangangailangan iyon ng pagbabago sa hypothesis upang ideklara ang karagdagang instrumento.

Ang market factor ay ang pantay-pantay na timbang na mean ng apat na ipinag-trade na leg. Bawat leg ay bumubuo sa 25% ng sarili nitong benchmark, na humihila sa mga ordinaryong beta patungo sa 1 at nagpapaliit sa agwat ng downside beta. Walang tinutukoy na market proxy ang hypothesis, at sinasabi ng developer na sinadya ito upang manatili ang estratehiya sa idineklarang uniberso, kaya katanggap-tanggap ito. Gayunman, mas mahina pa rin itong market proxy kaysa sa ginamit sa pinagmulang papel.

Opsyonal: magdagdag ng mga reduce-only stop order sa bawat leg kung kailangan ng mas mahigpit na pagkontrol sa lugi.

Tinitingnan lang ang pair stop sa pagsasara ng 4h bar at lumalabas ito gamit ang mga market order, kaya maaaring mas malaki sa stop_pct ang lugi kapag lumampas sa stop dahil sa gap. Walang tinutukoy na nakapirming stop ang hypothesis, kaya para lamang ito sa impormasyon.

I-cache ang window bilang umiikot na numpy ring buffer, o muling kalkulahin ang mga beta kapag walang bukas na posisyon at wala sa cooldown. Hindi kailangan ang mga beta habang hawak ang isang pair dahil oras at presyo lamang ang ginagamit sa mga paglabas.

Runtime: tumagal ng 258s ang sandbox para sa 4,340 four-leg bar, malapit sa limitasyong 300s. May hangganan ang gawain kada bar (isang 360x4 numpy window na muling binubuo mula sa deque, nang walang muling pag-scan sa kasaysayan), kaya hindi lumalaki ang gastos kasabay ng haba ng backtest. Gayunman, mabagal ang buong takbo ng humigit-kumulang 5,800 bar kasama ang mga trial ng optimization. Nakatakda ang runtime_review_required.

Tumakbo ang sandbox nang 725 araw at nagsara ng 14 pair (28 posisyon). 0.998 ang profit factor at avg_trade_return_pct 0.027%, na mas mababa sa humigit-kumulang 0.15% na palapag para sa round trip. 110% ng gross ang itinakdang epekto, kaya lumampas pa sa gross edge ang epekto lamang. Hindi isinama ang funding (funding_events_available=0), kahit hinahawakan ang bawat pair nang 14 araw sa mga Hyperliquid perp kung saan maaaring umabot sa ilang bps kada araw bawat leg ang funding. Dapat munang tingnan ng analyst ang buong-kasaysayang return kada pair pagkatapos ng epekto at funding. Suriin din kung nananatili sa labas ng sample ang agwat ng downside beta (kinakalkula ang mga beta laban sa basket na may pantay na timbang ng apat na coin, hindi sa malawak na market). Cross-sectional sa daan-daang coin ang premium sa pinagmulang papel, at hindi pa napapatunayan ang paglalapat nito sa isang pair na pinili mula sa apat na coin, gaya rin ng sinasabi ng hypothesis.

Pagsusuri

Nabigo ang beripikasyon (Layer 3 — proseso ng backtest): hindi ma-load/mabuo ang estratehiya sa proseso ng backtest: ory/src/backtesting/supp_collector.py", line 684, in _ensure_then_load_supp return await _load_supp_with_per_leg_funding(instrument_id, legs, db_url, keys) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 749, in _load_supp_with_per_leg_funding await load_supplementary_data(instrument_id, db_url=db_url,……Magpakita ng higit paMagpakita ng mas kaunti

Nabigo ang beripikasyon (Layer 3 — proseso ng backtest): hindi ma-load/mabuo ang estratehiya sa proseso ng backtest: ory/src/backtesting/supp_collector.py", line 684, in _ensure_then_load_supp return await _load_supp_with_per_leg_funding(instrument_id, legs, db_url, keys) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 749, in _load_supp_with_per_leg_funding await load_supplementary_data(instrument_id, db_url=db_url, only_keys=keys) File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 812, in load_supplementary_data hl_db_funding = await _load_hl_funding_from_db(db_url, base) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 598, in _load_hl_funding_from_db add_funding_observation(out, ts_ns, row[1], f"hyperliquid/{base_symbol}") File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/funding_input_audit.py", line 26, in add_funding_observation raise FundingObservationError(f"conflicting funding rates in {source} at {second_ns}") src.backtesting.funding_input_audit.FundingObservationError: data_unavailable: conflicting funding rates in hyperliquid/LINKUSD at 1788606000000000000

Kasaysayan ng Iterasyon

Nabigo ang beripikasyon (Layer 3 — proseso ng backtest): hindi ma-load/mabuo ang estratehiya sa proseso ng backtest: ory/src/backtesting/supp_collector.py", line 684, in _ensure_then_load_supp return await _load_supp_with_per_leg_funding(instrument_id, legs, db_url, keys) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 749, in _load_supp_with_per_leg_funding await load_supplementary_data(instrument_id, db_url=db_url, only_keys=keys) File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 812, in load_supplementary_data hl_db_funding = await _load_hl_funding_from_db(db_url, base) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 598, in _load_hl_funding_from_db add_funding_observation(out, ts_ns, row[1], f"hyperliquid/{base_symbol}") File "/opt/strategy-factory/src/ba

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

Dapat panatilihing sapat na magaan ang gawain kada bar ng estratehiyang pair na may maraming leg at muling nagkakalkula ng rolling covariance at estadistika ng downside beta para sa bawat kandidato sa bawat bar upang makapasok ito sa takdang oras ng sandbox; kaya i-profile ito sa window na buong haba bago isumite.

Iniwan ito sa siklo ng beripikasyon matapos ang 4 pag-ulit. Lumampas sa 300s na limitasyon sa oras ang Layer 3 sandbox smoke test sa window na may humigit-kumulang 20,000 bar (2400 araw ng LINKUSD.HYPERLIQUID 4-oras na bar), at nangyari ulit ito kahit inilipat ng pag-ulit na 4 ang mga naka-sync na return sa isang paunang inilaan na numpy ring buffer.

Kunin ang premium sa downside-beta risk sa Hyperliquid 4-oras na perp (LINK, AVAX, XRP, DOGE) sa pag-long sa leg na mas sensitibo sa pagbagsak at pag-short sa kaparis na leg na may kahawig na ordinaryong beta ngunit mas mababang downside beta.

Walang sukatan ng performance: walang laman ang ulat ng backtest at walang ginawang optimization, kaya walang datos para sa return, Sharpe o bilang ng trade.