Stratégies

Allocation par paire au PnL terminal par signature : épisodes hebdomadaires Hyperliquid LTC/BCH

Résultat: Abandonné

SignatureTerminalPnlLtcBch

Résumé des résultats

SignatureTerminalPnlLtcBch a testé sur un marché réel une opérationnalisation de l’allocation par paire au PnL terminal par signature, à partir d’épisodes hebdomadaires historiques et de coefficients d’évaluation figés. Après une itération, le backtest a donné -12.5797%, avec un Sharpe de -1.9475 sur 136 jambes clôturées, et des pertes dans chaque régime de volatilité. L’examen du backtest a écarté cette implémentation pour espérance négative, avant l’optimisation ou l’examen du risque ; le rejet ne visait ni l’exemple synthétique des auteurs ni les méthodes par signatures en général.

Rapport de stratégie

Hypothèse

Dérivé par le Research Lead de Futter, Horvath et Wiese : opérationnaliser leur exemple synthétique de paires avec LTC/BCH, des barres synchronisées de 4 à HOUR et des épisodes hebdomadaires dépendants du chemin. Il s’agit de notre expérience sur marché réel, pas de la stratégie de trading des auteurs. Références : signature_order=2, episode_bars=42, train_bars=2520, ridge=0.10. Construire de véritables signatures linéaires par morceaux de la fraction écoulée de l’épisode et des deux prix normalisés à leur valeur de départ. Ajuster les coefficients d’allocation linéaire par signature directement à partir des moyennes et covariances empiriques du PnL prévisible de la base des épisodes, plutôt que par régression des rendements futurs. Utiliser la multiplication de Chen et les exponentielles tensorielles des segments, mot vide inclus. Standardiser les caractéristiques à partir des seules statistiques d’entraînement et supprimer les coordonnées constantes. Résoudre a=(C+ridge*trace(C)/dimension*I)^(-1)*mu et normaliser à un le score d’allocation d’entraînement RMS. Les épisodes d’entraînement sont terminés, non chevauchants et précèdent strictement l’évaluation. Figer les coefficients et la normalisation pendant chaque segment d’évaluation ; réajuster uniquement à partir de l’historique précédent aux limites d’évaluation indépendantes. Les coefficients de déploiement restent figés. Parcours de risque (b) : sorties sur signal ou durée, avec 20% d’equity par jambe, 40% brut au total et levier=1. Prévoir 20–45 paniers par an, non vérifié. Les ordres au marché s’exécutent aux clôtures de signal synchronisées, équivalent selon le registre à une exécution à l’ouverture de la barre suivante sur les marchés continus.

Hyperliquid est sous-représenté à 11.9% face à un objectif de 20% ; cela ajoute aussi une exposition vendeuse sur plusieurs instruments. Les stratégies existantes à copule LTC/BCH et à seuil utilisent d’autres estimateurs. Présenter les contrôles d’ordre zéro et un avec des paramètres identiques d’exécution et de risque, sans sélection sur l’échantillon de validation. La concentration du corpus est vide ; aucune affirmation récente sur la part d’instruments n’est donc formulée. L’article ne propose aucun mécanisme spécifique aux options.

negative_expectancy : rejeter cette opérationnalisation du Research Lead de l’allocation par signature au PnL terminal sur des épisodes hebdomadaires Hyperliquid LTC/BCH, et non l’exemple synthétique des auteurs ni les méthodes par signatures en général. L’allocation plafonnée et soumise à une bande perd de l’argent après coûts sur 136 jambes clôturées : rendement net moyen par transaction de -0.7591%, contre un plancher de +0.15% sur la plateforme, PF 0.6625 et rendement total de -12.5797%. La préoccupation de QA est confirmée. Le drawdown de 13.6398% respecte la contrainte contractuelle de 15% et n’est pas le motif du rejet. Aucun défaut d’implémentation vérifié ni aucune zone d’amélioration mesurée ne justifie l’optimisation.

Implémentation

Épisodes LTC/BCH ancrés au calendrier, sur les clôtures Hyperliquid synchronisées en 4 heures. De véritables signatures d’ordre deux, linéaires par morceaux, déterminent des allocations opposées à montant égal, figées puis rééquilibrées toutes les six barres avec une bande de cinq points de pourcentage de l’equity, plafonnées à 20% de l’equity par jambe et clôturées à chaque limite d’épisode. Les ordres au marché aux clôtures de signal synchronisées suivent l’équivalent, dans le registre, d’une exécution à l’ouverture de la barre suivante sur les marchés continus.

Ajuste les coefficients à partir des moyennes et covariances empiriques du PnL terminal des allocations prévisibles de la base de signatures standardisées, et non par régression des rendements futurs. La multiplication de Chen inclut le mot vide et les exponentielles tensorielles des segments. L’entraînement utilise uniquement les épisodes calendaires terminés et non chevauchants qui précèdent, la standardisation réservée à l’entraînement, la suppression des coordonnées constantes et la normalisation d’entraînement RMS. La première décision d’évaluation admissible ajuste le modèle une fois ; de nouvelles instances du moteur fournissent des limites d’évaluation indépendantes et le modèle de déploiement reste figé. L’égalité exacte des horodatages exclut les observations appariées obsolètes ou futures. Le parcours de risque (b) utilise des sorties temporelles à la fin de l’épisode et une cible brute totale de 40% avec un levier de un. Le plafonnement s’applique uniquement à l’exposition exécutable, pas au score brut d’allocation renvoyé. Les contrôles d’ordre un et zéro peuvent utiliser des paramètres identiques sans sélection sur l’échantillon de validation ; supprimer toutes les coordonnées constantes rend le contrôle d’ordre zéro plat. Les contrôles et rapports comparatifs relèvent du moteur d’expérimentation.

Résultats de vérification

La fenêtre de test préliminaire indique un rendement net moyen de -0.760% par jambe clôturée sur 136 positions, avec un impact modélisé de $5,061 et des commissions de $1,502. L’entraînement optimise le PnL de base non plafonné, sans bande d’exécution ni coûts de trading ; l’évaluation sur l’historique complet devrait déterminer si l’allocation plafonnée et soumise à une bande conserve un avantage. Le financement était indisponible et n’a pas été facturé dans ce bac à sable.

Revue du backtest

Sharpe: -1,95
Rendement total: -12,58%
Drawdown max: 13,64%
Total des transactions: 136
Taux de réussite: 43,4%
Facteur de profit: 0,66

La vérification ponctuelle des transactions montre des jambes LTC/BCH opposées et synchronisées, ainsi qu’un dimensionnement relatif au capital. La comptabilité est réconciliée, le financement et l’impact sont inclus, et aucun gain latent ne subsiste à la clôture.

Sur 136 jambes clôturées pendant 262 jours évalués, le rendement net moyen par transaction est de -0.7591%, PF est de 0.6625 et le rendement total est de -12.5797%. La préoccupation économique de QA est confirmée.

Les trois régimes de volatilité sont déficitaires. Aucun défaut d’implémentation démontré ni aucune zone de réglage viable mesurée ne justifie une itération.

Les contrôles d’ordre zéro et un manquent, laissant l’attribution à l’ordre de signature non mesurée. Le diagnostic de prévision sur 26 observations manque de puissance ; il ne prouve pas l’absence d’information.

Les données de trading couvrent janvier à octobre 2026 ; l’historique antérieur du catalogue sert à l’entraînement et à la phase de chauffe. La comparaison avec une stratégie d’achat-conservation ne s’applique pas, car benchmark_meaningful est faux.

Résumé des résultats

Une prochaine itération devrait mesurer les contrôles d’ordre zéro et un et montrer une zone d’amélioration nette des coûts viable avant d’envisager l’optimisation.

L’examen du backtest a voté l’abandon en raison d’une espérance négative : le rendement moyen par transaction est inférieur au plancher de la plateforme +0.15%, et aucun défaut d’implémentation vérifié ni aucune zone d’amélioration mesurée ne justifie l’optimisation. Le drawdown est resté dans la contrainte 15% ; l’optimisation, l’analyse post-optimisation et l’examen du risque n’ont pas été entrepris.

Le test a évalué une allocation figée, fondée sur les signatures, au PnL terminal, sur des barres Hyperliquid LTC/BCH synchronisées de quatre heures, réparties en épisodes hebdomadaires, avec 20% d’equity par jambe et un levier de 1.

Sur 262 jours évalués, le rendement a été de -12.5797%, avec un ratio de Sharpe de -1.9475 sur 136 jambes clôturées. Le rendement net moyen par transaction était de -0.7591%, le facteur de profit de 0.6625 et le drawdown maximal de 13.6398% ; les trois régimes de volatilité ont été déficitaires.

Analyse

Trading par signatures : extension dépendante du chemin du cadre moyenne-variance avec signaux exogènes

Stratmill est un outil de recherche et de paper trading, pas un conseil financier ni un courtier. Les résultats de backtest et de paper trading sont hypothétiques. Le trading comporte un risque de perte.