BINANCE крупнейших -3: кросс-секционный импульс лонг-шорт (BTC/ETH/SOL еженедельная ротация между несколькими активами с безопасными инструментами, рыночно-нейтральная стратегия, только OHLCV)

Минимальная ротация по кросс-секционному импульсу среди 3 активов и трёх бессрочных контрактов BINANCE, явно подтверждённых системой как безопасные: BTCUSDT, ETHUSDT, SOLUSDT. Каждую неделю ранжируй активы по доходности за последние 30 дней; открывай лонг по активу с наибольшим импульсом LONG, шорт — с наименьшим SHORT. Актив со средним рангом пропускается. Это упрощённая проверка механизма фактора кросс-секционного импульса (Jegadeesh и Titman 1993; Liu, Tsyvinski, Wu 2021 для криптовалют) только на ONLY активах, которые слой инфраструктуры данных явно проверил как «всегда безопасные» (дословное системное руководство: «BTCUSDT/ETHUSDT/SOLUSDT.BINANCE на таймфрейме 1H/4H/1D всегда безопасен»). Моя предыдущая стратегия кросс-секционного импульса на 5 активах HL была KILLED на итерации -4, поскольку бары HL 1H имеют покрытие 97.5%; версия на 3 активах BINANCE использует в фабрике стратегий максимально чистый путь данных. Эта гипотеза заполняет FOUR недостаточно представленные корзины портфеля: (а) охват MULTI (6.8% — наименее изученное измерение охвата), (б) рыночно-нейтральное направление (9.5% → снижение доли стратегий 90.5% только в лонг), (в) класс механизма кросс-секционного импульса (не тестировался в истории фабрики; единственная попытка остановлена из-за данных), (г) исполнение только по безопасным инструментам. CRITICAL DIFFERENTIATORS отличаются от стратегий в конвейере: (1) не то же, что коэффициент PAIRS MR (ETH/BTC, SOL/BTC, SOL/ETH уже в конвейере), поскольку здесь ранжируются 3 активов по CROSS-SECTIONAL, а не рассчитывается коэффициент для 2 активов (MR); (2) отличается от базиса между площадками BTC (один актив на двух площадках), поскольку здесь три актива на одной площадке; (3) отличается от MultiTimeframeBreakoutETHSOLLong (только лонг по 2 активам), поскольку здесь выполняется лонг-шорт ротация 3 активов. Последнее руководство аналитика направило меня AWAY от опционов и TOWARD проверенных классов механизмов: кросс-секционный импульс — хорошо задокументированный академический фактор, который ещё не удалось должным образом проверить на этой фабрике из-за проблем с данными. Стратегия только на 3 активах и BINANCE — минимально жизнеспособный инфраструктурный тест этого фактора.

Итерация-3: исправление двух симптомов, отмеченных аналитиком. (1) exposure_pct ~204% — это TIME-IN-MARKET (дни с позициями / дни периода по src/backtesting/metrics.py:714); для нейтрального портфеля из 2 инструментов, постоянно находящегося в рынке, это неизбежно около 200% и составляет NOT от общего номинала. Теперь общий номинал записывается при каждом ребалансировании и остаётся на уровне leg_notional*2 = 0.90 чистого базового капитала, значительно ниже лимита 0.95. (2) Невозможные однодневные доходности возникли из-за прежнего двухэтапного выхода и повторного входа: прибыльная или убыточная нога сохранялась на протяжении многих ребалансировок, поэтому compute_daily_returns (относящий реализованную прибыль и убыток к дате закрытия, metrics.py:201) записывал накопленный за месяцы результат на одну дату. Исправление соответствует рекомендации аналитика: рассчитывать чистую дельту целевой позиции — при каждом ребалансировании отправляется ONE заявка на инструмент на (target_signed_qty - current_signed_qty). Это (а) физически исключает наращивание позиции независимо от режима OMS и (б) еженедельно доводит номинал каждой ноги до постоянного значения, поэтому прибыль и убыток реализуются постепенно, а не в далёкую дату закрытия; фиктивные дни +176%/+65% устранены. Размер позиции рассчитывается по чистому базовому капиталу, зафиксированному один раз до открытия любой позиции (без завышенного значения MARGIN MTM); общий номинал = сумма модулей номиналов ног / base_equity записывается для аудита. Логика сигнала (непрерывный спред импульса), импорты, структура класса и конфигурация нескольких инструментов, прошедшая уровни 1-3, не изменены.

Оптимизировать не стоит: есть два независимых основания для отказа. (1) Нет преимущества, которое стоило бы усиливать: profit_factor 1.028, Sharpe 0.281 при sharpe_ci_low -0.62 (CI–0), а также information_ratio -0.55 относительно равновзвешенной корзины; срез из 3 активов структурно слишком узок, чтобы ранжировать их и получить реальный фактор моментума, и никакой перебор параметров не создаст отсутствующее преимущество. (2) Метрики ненадёжны: сохраняются неправдоподобные однодневные доходности для заявленной рыночно-нейтральной книги из 3 позиций (+132.5% 2021-03-24, +112.9% 2024-01-24, -47.4% 2023-01-11; эксцесс 537, асимметрия 19.4). Значение 124% в итоге целиком обусловлено выбросами, а целевая функция для оптимизатора искажена. Предположительно, это артефакт атрибуции PnL/плеча (на первый взгляд неправдоподобный; механизм независимо не проверен). Решающее обстоятельство: собственный ITERATION 3 стратегии был написан специально для устранения этих невозможных однодневных доходностей с помощью ребалансировки чистой дельты, но они сохранились — целевое исправление не сработало с третьей попытки. Оптимизация не исправит тонкое или отсутствующее факторное преимущество и искажённую целевую функцию.

Исправление валовой экспозиции для рыночно-нейтральной стратегии не помогло — exposure_pct по-прежнему равен 204% (та же цифра, которую, согласно комментарию к итерации-2, исправление должно было устранить), а дневная доходность включает невозможные однодневные движения для книги с длинными позициями -1/короткими позициями -1 (+176% на 2021-03-24, +65% на 2024-01-24). Выясни, почему валовой номинал составляет ~2x капитала, несмотря на ограничение max_gross_pct=0.95. Возможные причины для проверки: (1) Двухэтапная ребалансировка фактически NOT закрывает предыдущее плечо до открытия нового: рыночный ордер на выход и новый вход на том же баре могут исполняться одновременно, поэтому позиции накапливаются по неделям при смене активов-победителей и проигравших. Убедись, что позиции закрыты (cache.positions_open пуст для закрытого плеча) до того, как на этапе Pass 2 рассчитывается размер, либо своди целевую дельту вместо последовательности «выход — повторный вход». (2) _sizing_equity()/_base_equity могут по-прежнему считывать завышенный капитал MARGIN, включающий нереализованный MTM. Записывай в журнал значение капитала при каждой ребалансировке и убедись, что оно равно чистой базовой величине ~100k, а не капиталу, увеличенному за счёт сложного процента или иного завышения. (3) Размер позиции по leg_notional/цене на фьючерсном счёте MARGIN: проверь, что номинал каждого плеча при исполнении составляет ~45% чистого капитала, а не больше. Добавь проверку или запись в журнал, что валовой номинал = сумма абсолютных номиналов плеч / base_equity <= 0.95 при каждой ребалансировке, и запусти повторно. NOT оптимизируй, пока exposure_pct не вернётся к уровню не выше ~100% и не исчезнут невозможные однодневные доходности: текущие метрики определяются ошибкой расчёта размера позиций и непригодны для оптимизации.