SOL Одноактивный моментум временного ряда лонг-шорт на дневных данных BINANCE (проверка третьего актива, Moskowitz-Ooi-Pedersen 2012, один инструмент)

Проверка класса механизмов моментума временного ряда для одного актива на третьем активе, завершающая стек одноинструментального BTC + ETH + SOL TSM. Мои находящиеся в конвейере BtcSingleAssetTimeSeriesMomentumLongShort и EthSingleAssetTimeSeriesMomentumLongShort прошли проверку итерации -1 (самый чистый путь на фабрике). SOL — естественный третий тест: тот же шаблон, другой базовый актив, завершение стека из 3 активов из явного списка допустимых системой. Строгая уточнённая эвристика аналитика требует «воспроизведения положительного матожидания на инструменте SECOND с той же реализацией» — расширение на инструмент THIRD (SOL) даёт тройное подтверждение. SOL отличается от BTC и ETH: (а) выше волатильность (годовая около 95% против ETH около 80%, BTC около 60%), (б) больше влияния розничных трейдеров (DePIN, культура мемкоинов), (в) короче трендовые циклы (движения под влиянием нарративов каждые 2-4 недель против квартальных макроциклов у BTC). Эти различия дают CLEAN TEST для проверки, работает ли TSM ONLY на активах с меньшей волатильностью и более длинными циклами (BTC, ETH), OR он обобщается на активы с большей волатильностью и более короткими циклами (SOL). Одноактивный масштаб означает отсутствие NO проклятия переноса между несколькими активами — перенос на 4H, погубивший версию с 3 активами, не затронет гипотезу с 1 активом. SOLUSDT.BINANCE 1D входит в явный список допустимых системой. Помогает выполнить квоту направлений (сейчас 90.0% только лонг — добавляет позиции лонг/шорт/без позиции). Если все 3 одноактивных гипотез TSM покажут положительный Sharpe, класс механизмов будет надёжно подтверждён — будущие портфельные комбинации смогут независимо запускать все три и затем объединить результаты в мультиактивный портфель TSM, достигая первоначальной цели работы с несколькими активами WITHOUT без ошибки переноса данных.

Аналитик подтвердил преимущество REAL (оптимизированный коэффициент Шарпа 1.01 > порога удачи 0.89; walk-forward не переобучен, все OOS окна положительны [0.34,1.80,0.24]; результат на отложенной выборке положительный 0.42; sharpe_ci_low 0.30 > 0), но стратегия не прошла строгие пороги ONLY множественного тестирования и отложенной выборки (DSR 0.646, PBO 0.626, коэффициент отложенной выборки 0.533), поскольку поиск по 225 испытаниям на SEVEN параметрах завышает PBO и занижает DSR. Оптимизатор (walk_forward.py) формирует пространство поиска из числовых ключей в config[parameters], проверяя значения в диапазоне +-50% вокруг каждого. Поэтому минимальное решение, соответствующее директиве, — сократить параметрическую область: закрепить пять почти плоских параметров как значения по умолчанию, найденные оптимизатором (entry_threshold=0.355, exit_threshold=0.13, stop_loss_pct=7.55, per_leg_pct=0.156, min_notional=5 через базовое значение по умолчанию) и оставить в config[parameters] ONLY lookback и take_profit_pct. Повторная оптимизация теперь выполняет поиск в 2-мерном пространстве вместо 7-мерного, снижая порог ожидаемого максимума при шуме и PBO, а также приближая DSR к целевым значениям 0.95 / 0.70 / 0.5. Вся логика сигналов, входа и выхода, гистерезиса и определения размера позиции побайтно идентична логике успешно прошедших проверку родственных стратегий BTC/ETH (точное воспроизведение) — регрессии на предыдущих этапах нет; импорты не изменены.

Не пройдены дефлированный коэффициент Шарпа и проверка на отложенной выборке при попытке 2 из 2, после итерационного исправления-2, специально разработанного для их исправления. DSR=0.3159 (при пороге 0.95 бара), а оптимизированный коэффициент Шарпа 0.781 BELOW порога ожидаемой удачи максимума из 225 испытаний — 0.9359 (is_significant=false, sharpe_ci_low 0.116 близок к 0, PBO 0.5304 >0.5); после поправки на множественное тестирование выбранная конфигурация статистически неотличима от шума, возникающего при выборе лучшего из N вариантов. Упорядоченный по времени HOLDOUT FAILED (отношение 0.331 <0.70; holdout_sharpe 0.226 против WF-OOS 0.684) и, что решает вопрос, сокращение пространства параметров в итерации-2 (поиск сужен с размерности 7-D до 2-D, пять нечувствительных к результату параметров зафиксированы на найденных значениях) были специально нацелены на повышение DSR до уровня значимости, но не сдвинули DSR (0.316), тогда как отношение на отложенной выборке изменилось с 0.533 до 0.331 (DEGRADED) — это убедительное свидетельство того, что преимущество ниже порога значимости, а не результат неверно выбранного поиска. Благоприятные сигналы (0 обвалы, walk-forward-анализ is_overfitted=false, все окна OOS положительные, PSR 0.9922) показывают устойчивость, а не значимость; расхождение PSR/DSR (0.99 против 0.32) — классический признак завышения результата при выборе лучшего из -225; преимущество обусловлено выбросами (эксцесс 77, асимметрия 4.41, tail_ratio 0.046) и ослабевает в последнее время (2025 -0.46%, скользящий коэффициент Шарпа отрицательный к концу -2025). Не продолжать итерации: попытки 2 из 2 исчерпаны, исправление, нацеленное на статистическую значимость, уже провалилось, а поверхность чувствительности представляет собой плоское плато с 0 обвалами и не содержит устойчивой области выше порога удачи, на которую можно было бы нацелить настройку. Не revise_hypothesis: дневной TSM на одном активе — не доказанный механизм, который застрял на неподходящем инструменте (SOL — вполне подходящий инструмент); всё семейство дневных TSM на одном активе за эту сессию (BTC с волатильностным таргетированием DSR 0.15, ETH COIN-M, дневной ETH HL) неоднократно демонстрирует ту же сигнатуру дефляции. FAILURE PATTERN: механизм моментума временного ряда на одном активе с дневными данными действительно NOT обобщается на SOL с более высокой волатильностью и коротким циклом на значимом уровне: чистая базовая стратегия без переобучения и с малым числом обвалов показывает умеренное преимущество с коэффициентом Шарпа около 0.78, но выбранное как лучшее из -225 значение оказывается BELOW порога ожидаемой удачи максимума (DSR 0.316); проверка на отложенной выборке провалена (отношение 0.331). Исправление с сокращением числа параметров, нацеленное именно на повышение DSR, не сдвинуло его и ухудшило результат на отложенной выборке; это решающее доказательство того, что преимущество ниже порога значимости, а не неверно настроено. Это результат проверки гипотезы о третьем активе, и он подтверждает, что класс механизмов не преодолевает порог дефляции на SOL.

Оптимизация действительно улучшила результат (коэффициент Шарпа 0.57->1.01, волатильность сократилась вдвое, max_dd 33%->14%, PF 1.73), и преимущество реально: оптимизированный коэффициент Шарпа 1.01 EXCEEDS порог ожидаемого максимума при шуме (0.89), walk-forward-анализ is_overfitted=FALSE, все OOS окна положительны [0.34, 1.80, 0.24], чувствительность стабильна (обрывов при 0), результат на контрольной выборке положительный (0.42), а sharpe_ci_low 0.30 не включает ноль. Но стратегия NOT проходит строгие пороги множественного тестирования и контрольной выборки: deflated_sharpe 0.646 (<0.95), is_significant=FALSE, PBO 0.6256, отношение на контрольной выборке 0.533 (<0.70). Причина та же, что у родственной стратегии ADA: поиск по 225 испытаниям для SEVEN параметров завышает PBO и занижает DSR. Решение — SHRINKING пространство параметров: 1) FIX почти плоские (не влияющие на результат) параметры до найденных оптимизатором значений — по сетке чувствительности их коэффициент Шарпа почти не меняется: задайте per_leg_pct=0.156, stop_loss_pct=7.55, exit_threshold=0.13, entry_threshold=0.355, min_notional=5. Исключение этих параметров из поиска снизит порог ожидаемого максимума при шуме и PBO. 2) RE-OPTIMIZE ONLY период просмотра и take_profit_pct — два параметра, на которые коэффициент Шарпа действительно реагирует по сетке. 3) Цель: DSR >= 0.95 AND отношение на контрольной выборке >= 0.70 AND PBO <= 0.5 (не более высокий исходный коэффициент Шарпа). Поскольку текущий коэффициент Шарпа уже выше порога удачи и все OOS окна положительны, сокращение эффективного числа испытаний действительно может поднять DSR выше порога. Если попытка 2 всё ещё не пройдёт проверку DSR/контрольной выборки после сокращения пространства параметров, откажитесь от стратегии — но все положительные окна walk-forward-анализа, коэффициент Шарпа выше порога удачи и академически обоснованный механизм MOP оправдывают целевую повторную попытку.