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Ipotesi

BTC Binance USD-M Strategia di trading quantitativo direzionale a stagionalità di calendario — long sulla finestra del drift di fine mese, short sulla finestra di metà mese storicamente debole, barre giornaliere (2 parametri, quasi zero DOF)

BTC Binance USD-M Calendar-Seasonality Directional — Long the Turn-of-Month Drift Window, Short the Historically-Weak Mid-Month Window, Daily Bars (2-Parameter, Near-Zero DOF)

Strategia direzionale LONG-SHORT, su un solo strumento e puramente basata sul CALENDAR, applicata a BTCUSDT.BINANCE (USD-M perpetuo), con barre giornaliere. È un’uscita deliberata dalla famiglia momentum/trend su…

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Strategia direzionale LONG-SHORT, su un solo strumento e puramente basata sul CALENDAR, applicata a BTCUSDT.BINANCE (USD-M perpetuo), con barre giornaliere. È un’uscita deliberata dalla famiglia momentum/trend su singoli asset, che questa sessione ha dimostrato essere un’area morta completamente mappata: ogni variante (BTC/ETH/SOL/AVAX/ADA/BNB/LTC/XRP/DOGE di confluence, filtro macro, pendenza, ADX) finisce nella zona morta di Sharpe 0.3–1.3 e non supera il filtro Sharpe deflazionato; persino l’adattamento……Mostra altroMostra meno

Strategia direzionale LONG-SHORT, su un solo strumento e puramente basata sul CALENDAR, applicata a BTCUSDT.BINANCE (USD-M perpetuo), con barre giornaliere. È un’uscita deliberata dalla famiglia momentum/trend su singoli asset, che questa sessione ha dimostrato essere un’area morta completamente mappata: ogni variante (BTC/ETH/SOL/AVAX/ADA/BNB/LTC/XRP/DOGE di confluence, filtro macro, pendenza, ADX) finisce nella zona morta di Sharpe 0.3–1.3 e non supera il filtro Sharpe deflazionato; persino l’adattamento diretto di ETH ha raggiunto 1.30 e ha comunque fallito (massimo atteso 1.09 su 225 prove). Due intuizioni strutturali guidano questa svolta: (1) la soglia dello Sharpe deflazionato dipende da DEGREES OF FREEDOM: una strategia con parametri prossimi allo zero affronta una soglia di rumore best-of-N molto LOWER, quindi anche uno Sharpe modesto può superarla (l’opposto delle varianti trend a 3 parametri, la cui ottimizzazione su 225 prove ha innalzato la soglia); (2) il portafoglio è correlato ai trend per 100% e ha bisogno di una componente DECORRELATED: per costruzione, un effetto di calendario è ortogonale al trend dei prezzi. Il vantaggio è il drift TURN-OF-MONTH, ben documentato: gli asset rischiosi, incluso BTC, tendono a registrare un drift UP tra l’ultimo giorno di contrattazione del mese e i primi ~3 del successivo, spinti da afflussi sistematici, ribilanciamenti e liquidità legata ai cicli salariali; si aggiunge la finestra di metà mese storicamente WEAKER. La strategia va LONG nella finestra di fine mese e SHORT (o resta neutrale) nella finestra debole: è neutrale alla direzione nell’arco del mese, quindi sfrutta il pattern di calendario anziché il beta BTC (risponde all’obiezione «beta catturato / rendimento inferiore al buy-and-hold» che ha portato ad abbandonare le idee solo long). NOT una strategia di mean reversion (L53), NOT una strategia squeeze/breakout (L54), NOT un trend follower, NOT un paniere cross-sectional (L52), NOT un filtro basato su feed NON-PRICE (un orologio di calendario non è un feed di mercato — NOT L46), NOT opzioni/COIN-M (L50/L51), NOT un paniere spot solo long (L48 — questa strategia usa futures long-SHORT). Nessun parametro di indicatori: solo le definizioni delle due finestre. Opera su BTC (liquidità più profonda, impronta di calendario dei flussi istituzionali più netta e asset con struttura negoziabile dimostrata). Profilo di rischio: dimensionamento a frazione fissa di circa 3% del valore nominale del capitale per finestra (le posizioni sono programmate in base al calendario, non attivate da segnali, quindi il dimensionamento è semplice e costante); esposizione massima pari a 25% del capitale*leva; uno stop giornaliero protettivo a circa 3*ATR limita le giornate di coda; limite massimo di leva 2x (legge self.config.leverage).

Stratmill è uno strumento di ricerca e paper trading, non una consulenza finanziaria né un broker. I risultati di backtest e paper trading sono ipotetici. Il trading comporta un rischio di perdita.