Стратегии

US Ротация режимов «аппетит к риску/защита от риска» — SPY против защитной позиции (TLT/кэш), один долгосрочный фильтр тренда SMA с полосой гистерезиса, дневная история за несколько десятилетий (2 параметров)

Итог: Отменено

UsRiskOnRiskOffRegimeRotationSpyTltHysteresis

Сводка по итогам

Медленный механизм ротации режимов, рассчитанный на месяцы, даёт слишком мало сделок для статистической проверки на обучающей выборке; перенос повторяющегося семейства кросс-активной макроротации на смежные ETF каждый раз приводит к переобучению.

Отчёт по стратегии

Гипотеза

Стратегия LONG-ONLY (постоянно держит длинную позицию в ONE активе или остаётся вне рынка) для кросс-активной REGIME-ROTATION на площадке USEQ. Одна позиция номиналом 100% ротируется между индексным ETF акций ETF SPY (аппетит к риску) и защитным ETF государственных облигаций ETF TLT (защита от риска), с переходом в CASH, если ни один актив не в тренде. Это намеренный поворот FIVE-AXIS от всего, чем сейчас переполнен портфель: (1) VENUE — USEQ составляет 0.5% из 2922 экспериментов против BINANCE, который равен 70.8% (цель <=40%); это наименее представленная площадка с реальными данными. (2) MECHANISM — не сочетание сигналов импульса, не фильтрация по финансированию/OI/ликвидациям, не возврат к VWAP, не ротация по поперечному рангу и не VRP опционов — все эти классы задокументированы как несостоятельные. Это архетип защитной ротации «аппетит к риску/защита от риска», явно названный «наиболее надёжно тестируемыми на исторических данных стратегиями во всей фабрике» благодаря дневной истории за несколько десятилетий. (3) DATA — только дневные OHLCV, ZERO дополнительных источников данных (семейство тегов с наибольшей долей выживших — 3%), поэтому риска data_unavailable/data_wall нет. (4) HORIZON — long_term с удержанием режимов в течение MONTHS, то есть около 2-4 переключений в год на позицию; издержки на комиссии и влияние на рынок пренебрежимо малы на площадке без комиссий. (5) OVERFIT DEFENSE — всего TWO параметров и многолетнее окно дневного бэктеста, прямая защита от главного убийцы стратегий #2 (371 случаев переобучения — все подгонки кривой на коротких историях с большим числом параметров). Ключевая идея, которую метаобучение NOT устранило: акции несут устойчивую премию за риск в трендовых режимах, а при продолжительных спадах акций спрос на облигации растёт из-за ухода в защитные активы; медленный фильтр тренда извлекает ERP, позволяя избежать глубокого медвежьего участка. Стратегия структурно защищена от известного сценария 2022, когда акции и облигации AND падали вместе: защитная позиция удерживается, только если TLT ITSELF в восходящем тренде; иначе стратегия остаётся в кэше, а не покупает облигации вслепую.

Гипотеза реализована точно: поворот по пяти осям (USEQ площадка, механизм защитной ротации, только дневные OHLCV, удержание месяцами, 2 параметров). Премия за риск акций извлекается, пока SPY находится выше своей долгосрочной SMA, а глубокий медвежий участок обходится за счёт ротации. Структура защищает от сценария 2022, когда акции и облигации падают вместе: TLT покупается только при прохождении TLT ITSELF того же фильтра тренда; иначе средства остаются в кэше. Гистерезис — второй параметр и причина, по которой одна медленная SMA пригодна для торговли и не подвержена частым ложным переключениям. Площадка — USEQ, плечо 1.0, размер лонг-позиций задаётся целыми акциями (точность размера 0) на основе get_account_equity() * notional_pct. Обеими частями позиции управляют вручную через _submit_entry_instrument / _submit_exit_position с блокировкой при наличии ожидающего ордера и отложенным входом: отдельные инструменты USEQ не взаимозачитываются, а ещё не рассчитанное исполнение не видно кэшу. Поэтому should_enter/should_exit остаются неактивными, и базовый класс не отправляет конкурирующий ордер SPY. calculate_signal возвращает непрерывное расстояние SPY от SMA для каждой сессии, а состояние режима зависит только от истории цен (без счётчиков, привязанных к времени работы, и без календарной сетки ребалансировки).

Переобучение с отрицательной обобщающей способностью вне выборки у стратегии, которая структурно слишком медленна для проверки. Не пройдены четыре контрольных условия HARD: walk-forward-анализ is_overfitted=true (IS 1.28 -> OOS -0.016, окно-2 IS 2.95 -> OOS -1.02), OOS Sharpe -0.016 <= 0, PBO 0.754 > 0.5, а на отложенной выборке всего 3 сделок (<10). Количественно это подтверждает провал дефлированного коэффициента Шарпа: DSR=0.0, ожидаемый максимум 1.37 при 225 испытаниях, is_significant=false; критерий программы FDR не выполнен (4 из 275). 18-35 сделок за 24 лет не оставляют внутри истории отрезка, который позволил бы обучить и проверить такую частоту сигналов (OOS хранилище помечено UNDERPOWERED). Дело не в комиссиях или настройке параметров: поверхность чувствительности гладкая, без устойчивой области для дальнейшей итерации; преимущество просто не проявляется вне выборки. Это повторяющееся семейство макростратегий ротации режимов между классами активов на USEQ (SPY/TLT, QQQ/GLD/TLT, SPY/TLT/GLD родственных стратегий также закрыты из-за переобучения/risk_reject/fee_edge); перенос того же механизма защитной ротации на близкие макро-ETF каждый раз приводил к повторному переобучению, поэтому revise_hypothesis не оправдан. Согласно системе принятия решений, переобучение -> отказаться.

Реализация

Лонговая ротация режимов risk-on/risk-off для US на площадке USEQ, дневные бары. Единственная позиция с номиналом 100% поочерёдно размещается в SPY (risk-on), TLT (risk-off) или CASH. Для каждого ETF используется фильтр тренда SAME: цена закрытия относительно собственного sma_days SMA с симметричным диапазоном hysteresis_pct. Состояние меняется на «вверх», только когда цена превышает SMA на величину диапазона, и возвращается на «вниз», только когда опускается ниже на такое же расстояние, поэтому колебания около линии не вызывают частых смен позиции. SPY вверх -> держать SPY; SPY не вверх, но TLT вверх -> держать TLT; иначе — вне рынка. Два настраиваемых параметра (sma_days, hysteresis_pct); дополнительных данных нет; около 2-4 переключений в год, поэтому издержки на спред и влияние на цену пренебрежимо малы на площадке без комиссий.

Результаты верификации

Уберите notional_pct из _param_bounds (оставьте только sma_days и hysteresis_pct), сохранив notional_pct как фиксированную структурную константу, как указано в комментарии к коду.

Гипотеза явно заявляет защиту от переобучения с TWO параметрами (sma_days, hysteresis_pct), однако config.parameters._param_bounds включает notional_pct [0.1, 1.0] как третью границу поиска. notional_pct влияет только на размер позиции (не на сигнал), а код ограничивает его значение, поэтому для корректности это безвредно, но доступность этого параметра оптимизатору немного ослабляет аргумент о защите от переобучения «2 параметров, десятилетия истории». Стоит исключить notional_pct из _param_bounds, чтобы пространство поиска соответствовало заявленным 2 параметрам.

Изменения не требуются.

Статический анализ отмечает, что min_bars_required() скрывает метод базового класса. Это FALSE POSITIVE: базовый шаблон вызывает self.min_bars_required() (base_template.py:478) для проверки прогрева, поэтому переопределение метода с требованием sma_days+2 баров — предусмотренная и поддерживаемая точка расширения. Действия не требуются; замечание добавлено, чтобы предупреждение не приняли за дефект.

Центральное утверждение гипотезы — структурная защита от режима 2022, когда акции и облигации падают вместе. Однако стрессовое окно rate_shock_2022 в песочнице всё же показывает -15.5% (коэффициент Шарпа -2.48, DD 16.9%), а третиль «нормальной» волатильности оказывается самым слабым (коэффициент Шарпа 0.41). Правило перехода в кэш, когда ни один актив не в тренде, уменьшает, но не устраняет этот участок 2022, а медленная SMA у TLT отстаёт от разворота к защитным активам. Тем не менее основные результаты песочницы положительны (+69.8%, коэффициент Шарпа 0.82, PF 5.46, PSR 0.97) за около 4.5 лет. Поведение 2022 стоит проверить на полном многолетнем бэктесте, но это вопрос эффективности для аналитика, а не препятствие для корректности.

Обзор бэктеста

Шарп: 0,51
Общая доходность: 435,39%
Максимальная просадка: 25,86%
Всего сделок: 35
Доля прибыльных: 45,7%
Профит-фактор: 4,26

Сделки соответствуют гипотезе: 35 лонг-онли ротации, 0 коротких позиций, около 1.5 переключений в год за 24 лет доступной истории TLT — частота смены режима, которую предполагает гипотеза о циклах в несколько месяцев.

Картина следования за трендом согласованна: win_rate 0.457 с profit_factor 4.26 (небольшие убытки, крупная прибыль), recovery_factor 29.6.

Экономически целесообразно на USEQ: avg_trade_return_pct 5.45% — около 100x от минимального уровня 0.05% USEQ; комиссий нет, влияние на рынок составляет лишь 0.56% от валового результата — влияние комиссий несущественно.

Надёжная защита от переобучения для запуска на этапе 3: всего TWO свободных параметра (sma_days, hysteresis_pct) и дневная история за несколько десятилетий; недостаточно представленная площадка USEQ разнообразит корпус данных, где преобладает Binance.

Надёжный, правдоподобный результат: metrics_reliable=true, доходность реальная MTM, к концу осталось лишь около 14% нереализованной прибыли, признаков артефакта нет.

Умеренное преимущество с поправкой на риск: коэффициент Шарпа 0.51, а information_ratio отрицателен (-0.14), альфа мала (около 1.46% в год) относительно бенчмарка — корзины SPY+TLT. Частично это объясняется исключёнными дивидендами SPY (около 1.5-2% в год), но активное преимущество невелико.

Даже в окне шока ставок 2022 результат составил убыток -16% (коэффициент Шарпа -2.39): правило перехода в кэш, когда ни один актив не в тренде, смягчает, но не устраняет сценарий одновременного падения акций и облигаций (QA — вопрос эффективности после оптимизации).

35 сделок — небольшая выборка для подбора параметров; это приемлемо только потому, что пространство поиска имеет размерность 2, а механизм медленный и структурный.

Анализ

Сделки соответствуют гипотезе: 18-35 лонг-онли ротации, ноль коротких позиций, режимы удерживаются месяцами, просадка 18.3% в пределах заранее установленного лимита 25%, а доходность на сделку намного выше минимального уровня комиссии USEQ (комиссии здесь несущественны).

Сетка чувствительности плавная (0 резких обрывов, коэффициент Шарпа за весь период около 0.53-0.66 на поверхности sma_days x гистерезиса) — параметры стабильны, проблема не в их хрупкости.

Однозначное OVERFIT без обобщения: walk-forward-анализ IS 1.28 -> OOS -0.016 (is_overfitted=true), окно-2 IS 2.95 -> OOS -1.02, PBO 0.754 > 0.5. Коэффициент Шарпа за весь период отражает подгонку под данные; на незнакомых окнах преимущество исчезает или меняет знак.

Статистически неотличимо от шума: DSR=0.0, ожидаемый максимальный коэффициент Шарпа 1.37 на 225 испытаниях (29 эффективных), is_significant=false, не проходит проверку программы FDR (сохраняет 4 из 275).

Структурно непроверяема: всего 18-35 сделок за 24 лет. В отложенной выборке только 3 сделок (<10), а хранилище OOS явно помечено UNDERPOWERED (ожидается около 10 сделок, требуется около 100). Стратегия слишком медленная, чтобы на любом отрезке истории можно было одновременно обучить и проверить её.

Соответствует семейству стратегий, неоднократно показавших несостоятельность: SPY/TLT, QQQ/GLD/TLT и SPY/TLT/GLD родственных стратегий макроротации режимов на USEQ были отброшены (переобучение / risk_reject / fee_edge); перенос того же механизма защитной ротации на смежные макро-ETF каждый раз приводил к повторному переобучению.

Заранее зарегистрированные прогнозы не оправдались по двум ключевым показателям: заявленные min_trades 60 (фактически 18) и min_oos_sharpe 0.8 (фактически -0.016).

Корректировка Бенджамини—Хохберга при q=0.10 для 275 кандидатов программы сохраняет 4. Кандидат, который не проходит эту проверку, неотличим от шума самой программы, какими бы хорошими ни выглядели его отдельные статистические показатели.

Сводка по итогам

Аналитик отказался от стратегии на этапе ANALYZING, после того как первоначальный бэктест прошёл BACKTEST_REVIEW (вердикт: оптимизировать). Не пройдены четыре критерия HARD: is_overfitted=true, коэффициент Шарпа OOS -0.016 (≤0), PBO 0.754 (>0.5), а в отложенной выборке только 3 сделок (<10); мощность проверки для хранилища OOS была отмечена как недостаточная.

Лонг-онли стратегия ротации режимов с двумя параметрами на площадке USEQ: ротация одной позиции номиналом 100% между SPY (аппетит к риску), TLT (защита от риска — только если сам TLT растёт в цене) и кэшем. Используется один долгосрочный фильтр тренда SMA с полосой гистерезиса и дневной историей за несколько десятилетий.

Оптимизированный бэктест за весь период выглядел убедительно на бумаге: общая доходность 561%, CAGR 10.3%, коэффициент Шарпа 0.57, фактор прибыли 15.0, максимальная просадка 18.3% и avg_trade_return_pct 12.5%, намного выше порога USEQ, — но всего на 18 сделках за 24 лет. Результаты walk-forward-анализа вне выборки резко ухудшились (средний IS коэффициент Шарпа 1.28 против OOS -0.016, окно-2 IS 2.95 против OOS -1.02); при этом PBO 0.754 и дефлированный коэффициент Шарпа 0.0.

Stratmill — это инструмент для исследований и бумажной торговли, а не финансовая консультация или брокер. Результаты бэктестов и бумажной торговли являются гипотетическими. Торговля сопряжена с риском убытков.