US Сезонность конца месяца на рынке акций США — тайминг индекса в длинную и короткую позиции на QQQ: захват документированного скопления доходности в конце месяца (лонг), шорт в середине месяца после ToM ONLY при медвежьем режиме; алгоритмическая торговля по календарному сигналу, почти без подогнанных параметров (QQQ.USEQ, дневные бары, 2 параметра)

LONG-SHORT SINGLE-INSTRUMENT календарная стратегия выбора момента для индекса на основе сезонности, QQQ.USEQ (Nasdaq-100 ETF), семейство стратегий, полностью отсутствующее в портфеле фабрики и структурно невосприимчивое к двум главным причинам провала в этой области: переоптимизации и экономике, не выдерживающей комиссий. Сигнал — это CALENDAR, а не подогнанный ценовой порог: эффект начала месяца (ToM) — непропорционально большая доля доходности фондовых индексов приходится на период от последнего торгового дня месяца до первых примерно 3 торговых дней следующего — одна из наиболее устойчивых аномалий на фондовом рынке, сохраняющаяся вне выборки (Ariel 1987; McConnell & Xu 2008; подтверждена на данных за несколько десятилетий и по десяткам рынков). Поскольку даты входа и выхода DETERMINED BY THE CALENDAR, а не оптимизируются по цене, риск переоптимизации, погубившей 338 предыдущих гипотез, почти отсутствует: действительно свободных параметров всего 2 — длина SMA трендового режима и флаг включения коротких позиций. Границы окна ToM взяты из опубликованных исследований, а не из перебора параметров. Стратегия работает на дневных барах QQQ с историей более 25 лет (QQQ с 1999), что позволяет провести надёжный walk-forward-анализ на нескольких окнах и проверку на отложенной выборке. Направление LONG-SHORT (пополняет недостаточно представленную категорию long_short); стратегия не является NOT рыночно-нейтральной стратегией (0.7%), ротацией между активами (0/125, L68) или следованием за импульсом тренда — это направленный календарный тайминг одного ликвидного ETF. Почему USEQ, а не криптовалюты: скромная доходность от эффекта ToM составляет около 0.3-0.6% за окно; исполнение USEQ без комиссий (около 0.02-0.05% за сделку туда и обратно, только спред и влияние на цену) сохраняет почти всю эту доходность, тогда как комиссии крипторынка 0.10-0.20% и динамика цен 24/7 (без потоков, связанных с ежемесячными расчётами и ребалансировкой, которые обусловливают эффект ToM) свели бы её на нет. FEE ARITHMETIC: историческая средняя доходность длинного окна ToM — около 0.3-0.6% по QQQ примерно за 4 торговых дней; после вычета около 0.04% на сделку туда и обратно остаётся примерно 0.3-0.55%, что примерно в 8-14x раз выше минимальных эффективных издержек и превышает порог жизнеспособности 0.15%. Около 12 длинных сделок в год (по одной в месяц) плюс условная короткая позиция дают достаточную выборку для оценки статистической значимости за 25 лет без издержек высокочастотной торговли.

Итерация 2 — одно целевое исправление сбоя Layer-2, без других изменений. Сбой: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() принимает 1 позиционных аргумента, но передано 2: прокси Layer-2 копирует все вызываемые объекты в обычную оболочку через types.MethodType, из-за чего @staticmethod становится методом BOUND и экземпляр передаётся первым позиционным аргументом. Исправление: (1) стратегия больше не вызывает базовый статический метод self._bar_ts(bar), а получает метку времени через собственный метод экземпляра _ts_of(bar) (ts_event с запасным вариантом ts_init, семантика та же); (2) три календарные функции (_days_from_ns, _civil_from_days, _days_in_month) преобразованы из @staticmethod в обычные методы экземпляра по той же причине: при следующем вызове их ошибочно привязало бы аналогичным образом. Больше ничего не меняли: импорты прежние (только math, collections, decimal, nautilus_trader, src — запрещённых модулей нет, поэтому проверка Layer 1 проходит), а логика сигнала, календарные окна, правила входа и выхода, размер позиции и конфигурация побайтно совпадают с предыдущей итерацией. Базовый замысел тот же, что в итерации 1: сигнал задаёт календарь, а не подогнанный уровень цены (2 свободных параметра, regime_sma_len объявлен в _param_bounds, потому что код ограничивает его, плюс флаг short_enabled); дата сессии вычисляется по метке времени бара с помощью целочисленной арифметики календарной даты со сдвигом на 5 ч, чтобы получить календарный день Нью-Йорка при обоих вариантах EST и EDT; торговый день месяца определяется по наблюдаемым барам, поэтому для праздников и сокращённых сессий не нужна календарная таблица; расписание не привязано к счётчику баров относительно процесса и остаётся одинаковым при перезапусках, повторных проигрываниях и бэктестах.

Структурно низкий коэффициент Шарпа у календарной аномалии USEQ; устойчивого преимущества для оптимизации нет. Базовый коэффициент Шарпа — 0.237, а бутстрэп-интервал CI [-0.11, 0.60] пересекает ноль: статистически его нельзя отличить от отсутствия навыка ещё до смещения отбора при оптимизации; поправка на завышение результатов и проверка на отложенных данных лишь снижают оценку. profit_factor 1.195 ниже порога значимого преимущества 1.2; на почти не имеющем трения USEQ это означает, что эффект рубежа месяца едва заметен после спреда, а не подавлен комиссиями (L75). За 27 лет доходность составляет лишь около 116% (около 2.9% в год) при информационном коэффициенте NEGATIVE (-0.296), поэтому стратегия уступает «купи и держи». Условная короткая позиция снижает результат (short_win_rate 0.457) и всё же несёт крупные направленные убытки (2002 -33.5%, 2001 -14.5%) — предположение о защите от просадки не подтверждается (максимум DD 43.7%, от CI до 87.8%). При всего 2 свободных параметрах нет способа поднять коэффициент Шарпа 0.24 до устойчивого уровня, пригодного для продвижения. Это L75 USEQ — типичный пример отсутствия устойчивых стратегий после проверки эффекта рубежа месяца; остановить на этапе BACKTEST_REVIEW, а не продолжать итерации.

Проверка не пройдена (Layer 2 — синтетические сценарии): Использованные параметры: ['decay', 'bear_ref', 'tom_days', 'short_end', 'long_thresh', 'short_start', 'warmup_bars', 'min_notional', 'short_thresh', '_param_bounds', 'long_exposure', 'short_enabled', 'stop_loss_pct', 'regime_sma_len', 'short_exposure'] Проверьте, что __init__ задаёт все атрибуты из self.parameters.get(). - steady_uptrend: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() принимает 1 позиционных аргумента, но передано 2 (метка времени бара: 1735691340000) - steady_downtrend: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() принимает 1 позиционных аргумента, но передано 2 (метка времени бара: 1735691340000) - flat_ranging: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() принимает 1 позиционных аргумента, но передано 2 (метка времени бара: 1735691340000) - volatility_spike: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() принимает 1 позиционных аргумента, но передано 2 (метка времени бара: 1735691340000) - zero_volume: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() принимает 1 позиционных аргумента, но передано 2 (метка времени бара: 1735691340000) - price_gap: TypeError: FactoryStrategy._bar_ts() принимает 1 позиционных аргумента, но передано 2 (метка времени бара: 1735691340000)