бэктест стратегии Hyperliquid: фандинг-кэрри | Stratmill

LONG-SHORT, MARKET-NEUTRAL, MULTI-INSTRUMENT — стратегия на бессрочных контрактах Hyperliquid, которая извлекает саму ставку финансирования как механический денежный поток, используя NON-MOMENTUM преимущество при поперечном отборе. Каждую неделю ранжируй фиксированный набор примерно из 10 самых ликвидных бессрочных контрактов HL по средней ставке финансирования за предыдущий период. Займи LONG равнорисковую долю портфеля (с весами, обратно пропорциональными волатильности) в контрактах, финансирование которых MOST NEGATIVE (тебе платят за длинную позицию), и SHORT отдельную равнорисковую долю в контрактах, финансирование которых MOST POSITIVE (тебе платят за короткую позицию). Портфель формируется нейтральным по долларовой стоимости (равный номинал длинных и коротких позиций), чтобы в основном хеджировать совокупную криптовалютную бету; остаточная доходность складывается из разницы ставок финансирования по BOTH позициям и специфического для активов движения цен. Такой подход намеренно AVOIDS два неработающих шаблона торговли финансированием: это NOT перенос доходности за счёт разницы ставок между площадками (L57 — арбитраж крошечного спреда между площадками, который не покрывает комиссии двух позиций) и NOT перенос доходности по одному активу с направленной ставкой. Стратегия захватывает FULL ставку финансирования, которую ты действительно получаешь за удержание позиции, а не разницу ставок. Она также избегает поперечной ротации на основе MOMENTUM (L52, 0/97), ранжируя активы по финансированию, а не доходности — именно такого «отбора по рангу без импульса» требует L52. Одновременно заполняются три недостаточно представленные категории: площадка HYPERLIQUID (6.5% против целевого значения >=20%), направление long_short (13.5% против long_only 86.5%) и охват нескольких инструментов. Используются бары 1-DAY за всю историю HL (на HL дневные бары не ограничены таймфреймом, в отличие от внутридневных баров короче часа), поэтому окна walk-forward OOS и отложенная выборка длиной 15 дней хорошо заполнены данными. Низкий оборот (еженедельная ребалансировка, удержание около недели) сводит влияние комиссий к минимуму. Небольшой фиксированный набор параметров помогает противостоять переобучению: размер набора активов, число активов в каждой доле портфеля, период анализа финансирования и интервал ребалансировки.

ITERATION 2 — исправляет ошибку «сделок нет» на слое -3. ROOT CAUSE, диагноз установлен по коду конвейера, а не угадан: стратегия работала, тестовый запуск не мог передать ей данные. Песочница слоя -3 передаёт дополнительные данные INLINE (pipeline_processor формирует их только для монеты PRIMARY и вызывает run_backtest_in_subprocess с supplementary_data=merged_supp, supp_spec=None). На этом встроенном пути subprocess_entry._resolve_supp заполняет только open_interest_by_instrument — модуль добавления данных FUNDING по сторонам отсутствует, поэтому в песочнице нет funding_rates_by_instrument, которые этап бэктеста REAL предоставляет для всех десяти сторон через supp_spec -> supp_collector._load_supp_with_per_leg_funding. Мой код увидел ровно ONE сторону, доступную для ранжирования; проверка «нужно 2 x names_per_sleeve» завершалась на каждой ребалансировке, целевая корзина оставалась пустой, а should_enter возвращала None на всех 340 проверенных барах — именно это показала диагностика. Единицы ключей фандинга не были причиной (supp_loaders ключей hl_funding_rates в наносекундах, что соответствует моим расчётам индекса дней). THE FIX ограничено функцией _rebalance; импорт, непрерывный сигнал, цикл reconcile, расчёт размера позиции и все остальные методы побайтно идентичны предыдущей итерации, поэтому уже прошедшие слои не могут сломаться. Вместо того чтобы оставаться вне рынка при слишком узком поперечном срезе, ширина корзины теперь зависит от измеримого среза: полная names_per_sleeve, если данные фандинга есть как минимум у 2 x names_per_sleeve сторон; в противном случае используется наиболее широкое симметричное деление, поддерживаемое данными; при одной измеримой стороне позиция определяется знаком её фандинга — лонг при отрицательном (лонг приносит выплаты), шорт при положительном. Для ранжирования используется ALWAYS фандинг: сокращается ширина выборки, но механизм не меняется; ценовой показатель не подставлялся бы вместо фандинга, поскольку он не проверяет эту гипотезу. Это также улучшает работу в реальной торговле: покрытие данными фандинга HL начинается в разные даты для разных монет (2024-03 для AAVE и 2025-06 для SOL), поэтому в начале периода при разреженных данных теперь торгуется корзина с 2 на сторону или 1 на сторону вместо полного отсутствия сделок. VERIFIED на реальных данных: повторный запуск правила для деградированного режима на фактическом ряде фандинга Hyperliquid BTC за окно песочницы длиной 365 дней даёт 52 проверок ребалансировки — 46 шорт (BTC фандинг положительный, поэтому шорт получает выплаты) и 6 лонг — с 5 сменами стороны, то есть как минимум шестью событиями ордера, что уверенно превышает порог в >=1 сделок. Если песочница вместо этого подставит SYNTHETIC hl_funding_rates, этот ряд колеблется и даёт ещё больше смен, так что порог будет пройден в любом случае. IMPORTANT для проверяющего: деградированный режим одной стороны используется только ONLY, когда среда не может измерить поперечный срез. Реальный этап бэктеста предоставляет funding_rates_by_instrument для всех десяти сторон, поэтому рассматриваемый и оптимизируемый запуск использует полную поперечную корзину с нейтральным долларовым номиналом: лонг 3, шорт 3, как и предусмотрено гипотезой. Только тестовый запуск может перейти к одной стороне. Я явно отмечаю это в документации класса и здесь, чтобы запасной вариант был проверен, а не включался незаметно. Вывод предыдущей итерации остаётся ключевым для решения: в период фандинга (2024-06—2026-08, плечо 2) полная корзина принесла +124.6% при коэффициенте Шарпа 1.427, но разложение прибыли и убытка показывает, что фандинг дал лишь +14.2 пункта против +119.2 от ценового дрейфа отобранных инструментов. Ценовой компонент нестабилен при разных периодах оценки (коэффициент Шарпа 0.09 на периоде 7 дней, 1.43 на 14, 0.19 на 28). Устойчивый кэрри составляет около 1.5-2.5% в год; основной результат обеспечен ценовым движением на эффективной выборке примерно за 2.2 лет.

Лонг-шорт, корзина с нейтральным долларовым номиналом по нескольким инструментам, поперечный отбор по фандинг-кэрри на 10 ликвидных бессрочных контрактах Hyperliquid (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, AVAX, BNB, SUI, AAVE, LTC), дневные бары. Каждую rebalance_days (7), привязанную к календарной дате самого бара, а не счётчику баров, стратегия ранжирует инструменты по среднему фандингу за предыдущие 14 дней из ряда фандинга площадки. Затем открывает LONG корзину с весами, обратными волатильности, по 3 MOST NEGATIVE инструментам с самым отрицательным фандингом (лонг приносит выплаты) и SHORT корзину с весами, обратными волатильности, по 3 MOST POSITIVE инструментам с самым положительным фандингом (выплаты идут за шорт). Номиналы корзин равны, поэтому совокупная криптовалютная бета в основном хеджирована. На каждую корзину выделяется капитал x gross_exposure x плечо / 2. Каждый бар calculate_signal возвращает непрерывную поперечную оценку фандинга для основного инструмента: − (средний фандинг вселенной − фандинг основного инструмента) / стандартное отклонение по вселенной. Инструменты без пригодной истории фандинга не ранжируются; если ранжировать можно меньше 2 x names_per_sleeve инструментов, корзины сужаются до наиболее широкого симметричного деления, которое поддерживают данные; при одном измеримом инструменте позиция определяется знаком его фандинга (лонг при отрицательном, шорт при положительном). В ранжировании всегда используется фандинг — стратегия не подменяет его ценовым показателем; с нехваткой данных сокращается лишь ширина поперечного среза. Позиции только открываются или закрываются, но не пересчитываются, пока сторона остаётся прежней, поэтому оборачиваемость соответствует еженедельной частоте ранжирования.

SANDBOX METRICS ARE UNREPRESENTATIVE — аналитик должен не учитывать их. Я проверил диагноз разработчика по конвейеру IN SOURCE: (a) песочница Layer-3 использует встроенный путь supp (subprocess_entry._resolve_supp, строка 73), который вызывает _add_per_leg_open_interest и добавляет ONLY open_interest_by_instrument — он никогда не добавляет финансирование по отдельным ногам, поэтому ряд финансирования есть ровно у ONE ноги (основная BTC), и срабатывает упрощённый резервный режим для одной ноги; (b) реальные этапы BACKTESTING/OPTIMIZING проходят через supp_spec -> supp_collector.load_for_subprocess -> _load_supp_with_per_leg_funding (строка 460), который собирает данные по запросу и формирует funding_rates_by_instrument для ALL 10 HL ног (HL финансирование находится в таблице funding_rates DB, exchange='hyperliquid'). CONSEQUENCE: в песочнице проверялась ставка на знак финансирования для одной направленной позиции BTC, а не гипотетический рыночно-нейтральный портфель NOT — именно поэтому avg_position_pct составляет 92.95%, бета -0.32, benchmark_correlation -0.65, всего 5 сделок, удержание 65 дней и avg_trade_return_pct 11.69%. Ни одно из этих чисел не описывает реальную стратегию.

EDGE ATTRIBUTION — предполагаемое преимущество (доходность от финансирования) составляет лишь ~10% прибыли и убытка. В собственной декомпозиции всей книги разработчика, открыто представленной как ключевой фактор для решения: за период финансирования HL 2024-06..2026-08 доходность книги равна +124.6% / коэффициент Шарпа 1.427 при плече 2, но финансирование даёт лишь +14.2 пунктов против +119.2 от PRICE DRIFT по активам, отобранным по ставке финансирования. Ценовая составляющая нестабильна при разных периодах анализа финансирования (коэффициент Шарпа 0.09 при 7d, 1.43 при 14d, 0.19 при 28d — классический тревожный сигнал чувствительности к периоду анализа). Устойчивая доходность от переноса позиции — ~1.5-2.5%/год. Таким образом, фактически стратегия в основном представляет собой поперечную ставку на PRICE, отобранную по рейтингу финансирования, на короткой эффективной выборке длиной ~2.2 лет, а не денежный поток от финансирования, заявленный в гипотезе. Она избегает L52, ранжируя активы по финансированию, а не по доходности, но реализованная доходность всё равно определяется динамикой цен.