BTC Carry long sur funding négatif persistant (quotidien)

Stratégie long uniquement de carry et direction sur contrats perpétuels BTCUSDT avec barres quotidiennes et données de taux de funding Binance. La stratégie repère les fenêtres où les positions courtes ont payé les positions longues de façon persistante (funding négatif maintenu sur plusieurs périodes de 8h), tandis que l’actif reste structurellement sain (au-dessus de sa SMA sur 100 jours). Dans ces fenêtres, une position longue vise à capter simultanément TWO sources de revenu : (1) le paiement du funding lui-même — les positions courtes versent de l’argent aux positions longues toutes les 8h — et (2) le rebond directionnel qui suit historiquement les régimes de funding négatif provoqués par la peur sur les principales cryptos. Il s’agit de la construction de taux de funding viable EXPLICITLY-ENDORSED issue des analyses d’échec (« LONG lorsque le funding est NEGATIVE » sur une crypto majeure), l’inverse structurel des trois tentatives abandonnées visant à « contrer un funding extrêmement positif ». La fréquence de décision quotidienne limite les frais ; le biais long uniquement sur les principales cryptos élimine l’asymétrie défaillante du côté vendeur ; les paiements de funding fournissent un plancher de revenu à espérance positive qui aide à rester rentable même pendant les périodes latérales. La stratégie est volontairement simple (4 paramètres) pour éviter le surajustement et utilise des données de taux de funding réelles (sans substitution par un indicateur de prix OHLCV) afin d’éviter l’effet d’appât et de substitution.

Le mécanisme a été validé et l’économie par trade était excellente (PF 4.08, espérance +$2,115, DD 6.1%) ; le seul obstacle était la taille de l’échantillon (12 trades sur ~6 ans -> walk-forward dégénéré à 3 fenêtres). Cette itération applique l’action PREFERRED du retour : élargir à un petit panier de contrats perpétuels majeurs (BTC+ETH+SOL+BNB), chacun apportant ses propres fenêtres de funding négatif, multipliant l’échantillon par ~3-4x pour atteindre l’objectif d’environ 60 trades WITHOUT sans changer le principe. J’ai confirmé que le banc d’essai prend en charge le funding par jambe pour les stratégies de funding multi-instruments : apply_funding_to_report (runner.py) crédite chaque jambe, et funding_series_for_instrument ainsi que plusieurs paniers intégrés (CrossSectionalFundingCarryTopKRotationNeutral, PositiveFundingNearHighShortBasket) lisent supp['funding_rates_by_instrument'][iid] avec une valeur de repli 'funding_rates' à l’échelle de la plateforme pour la jambe principale BINANCE — exactement le modèle d’accès reproduit ici, de sorte que le carry sur lequel la stratégie émet ses signaux est le même que celui rémunéré par le moteur. La logique par jambe reprend à l’octet près celle de l’itération 1 (entrée lorsque la moyenne glissante du funding est < au seuil, filtre de santé régime-SMA, sorties sur inversion du funding / santé / stop / durée) ; le mécanisme validé et sa discipline fondée uniquement sur le funding réel sont donc préservés ; seul le périmètre passe d’un actif unique à un panier. L’architecture suit le modèle multi-jambes centralisé éprouvé : toute la gestion des ordres se trouve dans calculate_signal (déclenché par la base seulement après alignement temporel des jambes sur la même unité journalière, afin que le funding et SMA de chaque jambe soient évalués sur des données contemporaines), avec should_enter/should_exit/position_size inertes, car le chemin d’entrée de la base ne gère que l’instrument principal. Le funding par jambe est préanalysé dans des tableaux numpy triés pour calculer les moyennes causales sur fenêtre en O(log n), avec une garde contre les données obsolètes de cycle de 8 h. La taille des positions plafonne chaque jambe à une valeur notionnelle de 22%, soit environ 88% brut si les quatre sont détenues simultanément, dans la limite de marge à effet de levier-1.0 des contrats à terme (l’effet de levier n’est référencé que comme multiplicateur non amplificateur, donc aucune condition liée à un effet de levier inutilisé) ; chaque jambe d’environ 22k dépasse le notionnel minimum de $100 BTC. min_bars_required=2 permet aux tampons synchronisés de se remplir tandis que la disponibilité de SMA/funding est contrôlée pour chaque jambe ; la moyenne glissante du funding renvoyée pour l’instrument principal constitue un signal journalier véritablement continu, ce qui permet à la détection de signal figé Layer-2 de réussir. Selon la règle de décision, l’analyste doit confirmer que la nouvelle exécution atteint environ 60+ trades et que l’avantage subsiste après exclusion des 2 meilleurs gains (avertissement lié au kurtosis), avant de balayer uniquement les quatre paramètres principaux.

Ne pas optimiser — noter d’abord que le funding IS est crédité au PnL ici et que la série de funding est intégralement couverte (2021-2026, aucune lacune de données) ; il s’agit donc d’un test équitable du carry de funding négatif crédité. L’échec tient aux métriques, et non à un problème de données ou de possibilité de crédit. Le résultat ne présente aucun avantage statistiquement distinct (Sharpe de 0.38 avec sharpe_ci_low -1.08, CI chevauchant nettement zéro) et correspond à un pari directionnel extrême à queues épaisses plutôt qu’au carry régulier supposé : tail_ratio 0.125, return_kurtosis 356, win_rate 28% et max_consecutive_losses 19 signifient que l’avantage entier repose sur ~2-3 jours de rebond explosif (2021-02-10 +41%, largest_win $45k), tandis que la stratégie perd entre ces journées. La thèse du « plancher de revenu de funding qui maintient la rentabilité pendant les périodes latérales » est donc réfutée : le carry crédité ne compense pas les pertes directionnelles. L’optimisation Best-of-N gonflerait le Sharpe, puis le Sharpe déflaté (qui pénalise fortement la kurtosis) le ramènerait sous le seuil de chance attendue maximale, comme pour les stratégies apparentées de forte kurtosis d’expansion de range BNB (DSR 0.67) et de suivi de tendance sur plusieurs semaines ETH ; l’avantage s’érode aussi récemment (2025 -6.4%, 2026 -7%), avec un drawdown maximal de 36%. Le problème n’est pas la rareté (113 transactions) ni une erreur de dimensionnement : il s’agit d’un avantage non significatif et dépendant des valeurs aberrantes, et aucun réglage de funding_lookback/seuil/regime_sma/stop ne transforme un pari directionnel chevauchant zéro de CI, de kurtosis-356 et avec une série de 19 pertes en un carry robuste en prospective. Abandonner plutôt que consacrer 2 heures à rétablir le rejet : la construction consistant à prendre une position longue lorsque le funding est négatif sur les principales cryptos se comporte comme une stratégie de rebond après un creux, à queues épaisses, et non comme un avantage de carry exploitable.

Panier long uniquement de carry et direction sur funding négatif persistant sur BTCUSDT (principal) + ETHUSDT, SOLUSDT, BNBUSDT BINANCE USD-M contrats perpétuels, barres quotidiennes. Chaque segment est traité indépendamment : position longue lorsque le funding moyen de sa fenêtre rétrospective est inférieur à funding_threshold (<=0, les positions courtes paient les positions longues) AND et que sa clôture dépasse son propre 100 de régime sur SMA jours ; la stratégie cherche à capter à la fois le paiement du funding (une position longue reçoit le funding lorsqu’il est négatif) et le rebond qui suit la peur. Chaque segment est clôturé lorsque son funding devient nettement positif, que sa clôture passe sous le SMA, qu’un stop 8% est déclenché ou que 45 jours se sont écoulés. Le funding par segment provient de supplementary_data['funding_rates_by_instrument'] (avec recours à 'funding_rates' pour le segment principal BINANCE) ; un segment sans série de funding ne fait jamais l’objet d’une transaction (aucun recours à un indicateur de prix comme approximation). La taille de chaque segment est fixée à 22% des fonds propres pour que l’exposition brute maximale (quatre positions simultanées) reste sous 100% avec un levier de 1.0. Quatre paramètres principaux : funding_lookback_days, funding_threshold, regime_sma, stop_pct.

Ne pas encore optimiser NOT — le mécanisme est solide et approuvé (position longue lorsque le funding est négatif sur une crypto majeure ; le funding IS est maintenant crédité, le carry est donc réel) et l’économie par transaction est excellente (PF 4.08, espérance de +$2,115, maximum DD 6.1%, volatilité 18.9% honnête, résultats positifs la plupart des années avec une exposition de 8%). L’obstacle est la taille de l’échantillon : seulement 12 transactions sur ~6 ans (~2/an), ce qui rend une validation walk-forward sur 3 fenêtres dégénérée (~1-2 OOS transactions/fenêtre) — le même échec qui a fait s’effondrer les échantillons SOL DCA (19 transactions), AVAX (26) et BNB DCA de cette session. L’avantage est aussi concentré sur les valeurs aberrantes (kurtosis 44.9, le rebond 2023-10-29 +10%) avec sharpe_ci_low -0.87 chevauchant 0. ACTION — augmenter le nombre d’événements tout en conservant la prémisse : (1) PREFERRED : élargir à un petit panier de contrats perpétuels majeurs (BTC+ETH+SOL+BNB), chacun apportant ses propres fenêtres de funding négatif, pour multiplier l’échantillon par ~3-4x sans changer le mécanisme ; dimensionner chaque segment pour contrôler l’exposition brute. (2) OR assouplir la fenêtre d’entrée (fenêtre funding_lookback_days plus courte / autoriser une réentrée plus rapide) tout en maintenant funding_threshold <= 0 afin de conserver un véritable signal de funding négatif. Viser ~60-100 transactions pour que chaque fenêtre OOS contienne plus de 5 transactions. ALSO vérifier que l’avantage résiste à l’exclusion des 2 meilleurs gagnants (avertissement lié à la kurtosis) et que le revenu du funding apparaît dans le PnL des transactions. DECISION RULE : la relance atteint ~60+ transactions sur 2020-2026, et l’avantage résiste à l’exclusion des valeurs aberrantes -> optimiser (tester uniquement funding_lookback_days, funding_threshold, regime_sma, stop_pct) ; toujours moins de 30 transactions ou effondrement de l’avantage sans les valeurs aberrantes -> abandonner (le régime de funding négatif est trop rare à cette échelle). Retour détaillé consigné dans workspace/discussions/ab2eb2f4-f00b-4c70-b5c4-fcb523cb8006/iteration_1_feedback.md