रणनीतियाँ
ADA पैसिव लिक्विडिटी-प्रोविज़न mean-reversion, long-short (एकल इंस्ट्रूमेंट BINANCE perp, 15m बार, रोलिंग मिड के आसपास volatility band पर MAKER limit orders से प्रवेश — taker (0.05%) को भुगतान करने के बजाय maker पक्ष (0.02%) से कमाएँ; mean पर maker limits से बाहर निकलें, जोखिम के लिए केवल taker stop, NO trend filter, बार-बार सक्रिय, 3-पैरामीटर)
परिणाम: परित्यक्त
AdaMakerLiquidityProvisionReversionLS15m
नई maker-execution रूपरेखा और अच्छी तरह मापा गया नमूना (2,854 ट्रेड); साफ़ incremental O(1) rolling stats; जोखिम नियंत्रणों का वास्तविक प्रयास (जोखिम-सीमित आकार निर्धारण, kill-switch, cooldown)
परिकल्पना
कार्यान्वयन
ADAUSDT.BINANCE USD-M perp पर long-short maker liquidity-provision mean-reversion, 15m बार, शुद्ध OHLCV। रोलिंग मिड (SMA-32) और ATR-14 मिलकर band_k x ATR band तय करते हैं; रणनीति उस ओर एक post_only maker limit लगाती है जिधर कीमत मिड से दूर खिंची हो (SELL मिड से ऊपर होने पर mid+band पर, BUY नीचे होने पर mid-band पर), ताकि सीमा से आगे निकलने वाले अधीर takers उसे 0.02% maker शुल्क पर भरें। भरने के बाद यह रोलिंग मिड पर maker limit exit लगाती है। जोखिम नियंत्रण केवल taker से: 2-ATR stop और 8h time stop, दोनों के बाद 2h quoting cooldown। आकार, तय $100k आधार के 15% और stop-distance जोखिम बजट (1% इक्विटी प्रति stop) में से जो कम हो, उतना है; equity-floor kill-switch इक्विटी आधार के 60% से नीचे गिरने पर रणनीति को समतल कर रोक देता है। कोई trend filter नहीं, 3 tunables (band_k, stop_atr, mid_window)।
सत्यापन परिणाम
बैकटेस्ट समीक्षा
- शार्प
- -2.50
- कुल रिटर्न
- -100.00%
- अधिकतम ड्रॉडाउन
- 100.00%
- कुल ट्रेड
- 2854
- जीत दर
- 71.5%
- प्रॉफ़िट फ़ैक्टर
- 0.47
नई maker-execution रूपरेखा और अच्छी तरह मापा गया नमूना (2,854 ट्रेड); साफ़ incremental O(1) rolling stats; जोखिम नियंत्रणों का वास्तविक प्रयास (जोखिम-सीमित आकार निर्धारण, kill-switch, cooldown)
पूरे iter-4 जोखिम तंत्र के बावजूद खाता LIQUIDATED (total_return -100%, max_drawdown 100%, liquidation 2021-01-26) — maker-fade के Jan-2021 रुझान में ऑर्डर पोस्ट करने पर kill-switch बहुत देर से सक्रिय हुआ
नकारात्मक अपेक्षित मूल्य, कोई edge नहीं: PF 0.465, avg_trade_return_pct -0.063%, अपेक्षित मूल्य -$47/ट्रेड, Sharpe -2.50 (CI [-14.2, -2.30]), PSR 0.0, omega 0.044, IR -3.37
RR संरचनात्मक रूप से उलटा (avg_win $57 बनाम avg_loss $309, ~5:1); return_skew -21, kurtosis 451 — गिरावट के दौरान fade करने वाली tail
Maker परिकल्पना खारिज: total_impact_usd $94.8k + सकल का 14.5% कमीशन — execution लागत अब भी हावी है; रुझान वाले overshoot को liquidity देना आपको ठीक तभी भरता है जब आप गलत हों
L55 एकल-नाम इंट्राडे mean-reversion fade परिवार (0/174 सफल रणनीतियाँ) + L19 liquidation/100% DD
पुनरावृत्ति इतिहास
सत्यापन विफल (लेयर 3 — sandbox backtest): smoke test ने 300s की समय-सीमा पार की। इसका लगभग हमेशा अर्थ है कि प्रति-बार काम इतिहास के साथ बढ़ता है — जैसे हर बार पूरी funding/supplementary series को फिर से स्कैन करना, या हर बार calculate_signal()/on_bar() के भीतर सूची बनाकर min()/sorted() चलाना। __init__ में sorted timestamp arrays ONCE पहले से तैयार करें और bisect का उपयोग करें, या timestamp के आधार पर lookups cache करें, ताकि प्रति-बार लागत O(log n) हो, O(n) नहीं।
Stratmill एक रिसर्च और पेपर-ट्रेडिंग टूल है, वित्तीय सलाह या ब्रोकर नहीं। बैकटेस्ट और पेपर परिणाम काल्पनिक हैं। ट्रेडिंग में नुकसान का जोखिम होता है।