Я проанализировал 31 810 криптопрорывов. Вот что на самом деле предсказывает реальные и фальшивые.

Большинство убеждений трейдеров о пробоях ошибочны. Данные рассказывают совсем другую историю.

Я протестировал все популярные фильтры пробоев — всплески объема, ставки финансирования, открытый интерес — на 546 бессрочных криптофьючерсах. Три из пяти гипотез провалились. Те, что выжили, стали торговой стратегией с коэффициентом Шарпа 0,93.

Цена пробивает верхнюю полосу Боллингера. Объем в 3 раза выше дневного среднего. Ставка финансирования отрицательная — шорты вот-вот будут выдавлены. Все сигналы говорят открывать лонг.

Вы входите. Четыре часа спустя цена снова ниже полосы, и вы смотрите на убыток.

Я там был. Поэтому я перестал гадать и начал считать. Я проанализировал 31 810 событий пробоя на 546 бессрочных фьючерсах Binance, перекрестно сверил открытый интерес по 457 символам Bybit и протестировал все популярные фильтры пробоев, которые смог найти. То, что я обнаружил, перевернуло большую часть того, что я думал, что знаю — и три из самых часто упоминаемых "сигналов подтверждения" оказались бесполезными.

Кратко

• Автокорреляция является предиктором №1 того, продолжится ли монета после пробоя или вернется к среднему (p=0,002)
• Падающий открытый интерес предсказывает ЛУЧШИЕ пробои (57,1% против 50,6%) — противоположность тому, во что верит большинство трейдеров
• Всплески объема, ставки финансирования и рыночная капитализация бесполезны в качестве фильтров пробоев в масштабе
• Высокий коэффициент выигрыша НЕ равен высокой прибыли — мой самый "точный" сигнал имел ОТРИЦАТЕЛЬНУЮ доходность (самое важное открытие этого проекта)
• Лучшая стратегия: комбинация S1+S3 (Коэффициент Шарпа 0,93, CAGR 25,0%, макс. просадка -36,8%) — многообещающая, но еще не готовая к развертыванию

Часть 1: Вопрос

Могу ли я статистически различить реальные пробои от ложных перед входом в сделку?

Я определил "реальный" как пробой, при котором цена продолжает движение минимум на 1 ATR в направлении пробоя в течение 5 дней, и "ложный" как тот, при котором цена движется менее чем на 0,5 ATR благоприятно, но более чем на 1 ATR неблагоприятно.

Набор данных: 546 бессрочных фьючерсов Binance, 31 810 ежедневных событий пробоя (метод полос Боллингера) и 787 635 почасовых событий за период 2020–2026. Для анализа открытого интереса я перекрестно сверил 457 символов с данными OI Bybit (5,6 лет с 4-часовой детализацией).

Часть 2: Что я обнаружил — и три мифа, которые я развенчал

Подтвержденные сигналы

Я протестировал множество потенциальных фильтров пробоя. Только пять выдержали статистическую проверку в масштабе:

Рисунок 1: Сводка всех протестированных сигналов на 546 символах. Пять подтверждены, три отклонены или обратны.

Самыми сильными предикторами были тип монеты (FADE/FOLLOW, разброс 8pp), день недели (четверг = 62% реальных, понедельник = 47%) и рейтинг квинтиля автокорреляции (Q1 = 59,6% против Q5 = 51,2%, разброс 8,4pp, p < 0,0001).

Что такое монеты FADE и FOLLOW? Я обнаружил, что монеты группируются в два поведенческих типа:

• Монеты FOLLOW (218/327 = 67%): пробои, как правило, продолжаются. Торгуйте ПО направлению пробоя.
• Монеты FADE (109/327 = 33%): пробои, как правило, разворачиваются. Торгуйте ПРОТИВ.

Три популярных убеждения, разрушенных данными

Рисунок 2: Три широко распространенных убеждения трейдеров, которым данные прямо противоречат.

Миф 1: "Всплеск объема подтверждает пробой". В моей первоначальной выборке из 23 символов объем >= 2x среднего показал реальную ставку 63,2% (p=0,008). Выглядит отлично, правда? Но когда я расширил до 546 символов, число РАЗВЕРНУЛОСЬ до 49,5% — хуже случайного. Первоначальное открытие было чистой систематической ошибкой выборки в пользу ликвидных, хорошо ведущих себя монет. В более широкой вселенной всплески объема в малых капитализациях сигнализируют о манипуляции, а не о реальном спросе.

Миф 2: "Растущий OI означает вход новых денег = реальный пробой". Это, пожалуй, самый часто цитируемый "сигнал подтверждения" в криптотрейдинговых сообществах. Данные говорят прямо противоположное: падающий OI предсказывает лучшее продолжение пробоя (57,1% против 50,6%, p = 0,000003). Механизм: падающий OI означает, что позиции уже закрыты, создавая чистый лист для движений, основанных на убежденности. Растущий OI означает переполненное позиционирование — хрупкое и уязвимое для разворота.

Миф 3: "Ставка финансирования предсказывает качество пробоя". Отрицательное финансирование + восходящий пробой = короткое сжатие = сильное продолжение, верно? Неверно. Каждый тест ставки финансирования дал p-значения выше 0,23. Нулевая прогностическая способность. Финансирование отражает текущий настрой позиционирования, а не качество пробоя.

Первоначальные гипотезы: таблица результатов

Рисунок 3: Пять первоначальных гипотез и их судьбы. Три полностью провалились, одна частично подтверждена, одна подтверждена.

Часть 3: Как я это тестировал

• Обнаружение пробоя: пробои полос Боллингера — цена закрывается выше верхней полосы (будучи ниже на предыдущем баре) или ниже нижней полосы. 20-дневная SMA с 2x волатильностью EWMA (lambda=0,94).
• Классификация: каждый пробой помечен как РЕАЛЬНЫЙ, ЛОЖНЫЙ или НЕОДНОЗНАЧНЫЙ на основе 5-дневной будущей траектории цены.
• Walk-Forward валидация: 6 складок с 365-дневным обучением и 180-дневным тестированием. Без оптимизации параметров в тестовых периодах — обучение использовалось только для выбора вселенной и калибровки квинтилей.
• Транзакционные издержки: 22 б.п. туда и обратно (7 б.п. комиссии + 5 б.п. проскальзывания + 10 б.п. спреда).

Полные методологические детали в разделе Методология внизу этой публикации.

Часть 4: От статистики к стратегии

Вооружившись этими выводами, я разработал пять торговых стратегий:

• S1 (FADE/FOLLOW): торгуйте по направлению пробоя на монетах FOLLOW, против него на монетах FADE. Вселенная классифицирована с использованием walk-forward определения типа монет.
• S2 (Автокорреляция Long/Short): лонг монет с низкой автокорреляцией (самая высокая реальная ставка), шорт монет с высокой автокорреляцией (самая низкая реальная ставка).
• S3 (Режим OI): торгуйте пробои только когда открытый интерес падает — сигнал "чистого листа".
• S4 (Фильтр объема): торгуйте пробои только когда они сопровождаются всплеском объема >= 2x среднего.
• S5 (Временной выбор дня/часа): торгуйте пробои только в статистически благоприятные окна дня недели и часа дня.

Результаты до бэктеста

Две стратегии были отклонены до того, как я запустил бэктест. Это сила pre-backtest статистической валидации — я сэкономил часы вычислений, проверив основы сначала.

• S2 была отклонена, потому что ее информационный коэффициент был отрицательным (подробнее об этом важном уроке в части 6).
• S4 была отклонена, потому что сигнал всплеска объема развернулся в масштабе — он предсказывал худшие пробои, а не лучшие.

Часть 5: Результаты Walk-Forward бэктеста

Я провел строгий walk-forward бэктест: 6 непересекающихся тестовых складок с июля 2021 по февраль 2026, с 22 б.п. транзакционных издержек туда и обратно.

Рисунок 4: Результаты отдельных стратегий. S1 и S3 прибыльны; S5 рухнула, несмотря на прохождение валидации.

Эффектный провал S5 заслуживает внимания. Эта стратегия прошла ВСЕ 6 шлюзов pre-backtest валидации — паттерны дня недели и часа дня были статистически значимыми на 573 символах с исчезающе малыми p-значениями (до 10^-217). Однако в walk-forward тестировании она показала -0,02 Коэффициент Шарпа с 3 последовательными убыточными складками (2023–2025). Почасовой паттерн четверга 14:00 UTC был реальным в совокупности, но зависел от режима — он испарился во время медвежьих периодов.

Комбинации портфеля

Я протестировал все 7 возможных комбинаций (3 одиночные + 3 пары + 1 тройная):

Рисунок 5: Все семь комбинаций портфеля, ранжированные по коэффициенту Шарпа.

Победитель: S1+S3 с коэффициентом Шарпа 0,93, максимальной просадкой -36,8% и CAGR 25,0%.

Почему комбинация S1 и S3 лучше, чем каждая отдельно? Их корреляция всего 0,10 — они редко теряют деньги в одни и те же дни.

Рисунок 6: Почти нулевые корреляции между стратегиями обеспечивают настоящую диверсификацию.

Кривые капитала

Рисунок 7: Кривые капитала для S1 (синяя), S3 (зеленая) и комбо S1+S3 (красная). Пунктирные линии показывают границы складок walk-forward. За вычетом 22 б.п. транзакционных издержек.

Кривая капитала показывает сильные результаты в 2024 и начале 2026, с болезненной просадкой во второй половине 2025, где ВСЕ стратегии потеряли деньги.

Рисунок 8: График просадки S1+S3. Оранжевая пунктирная линия показывает порог принятия решений -15%.

Стратегия никогда не остается ниже этого порога надолго, но нарушает его часто.

Последовательность по складкам

Рисунок 9: Коэффициенты Шарпа по складкам. Складка 5 (2025-H1) — единственный период, когда все стратегии убыточны. Складка 6 сильная, но слишком короткая, чтобы быть надежной.

Часть 6: Парадокс S2 — почему коэффициент выигрыша не равен прибыли

Это было самое важное открытие всего проекта.

S2 была разработана для открытия лонга на монетах с самой низкой автокорреляцией (Q1, самая высокая реальная ставка 59,6%) и шорта монет с самой высокой автокорреляцией (Q5, самая низкая реальная ставка 51,2%). Сигнал идеально предсказывал, какие монеты будут чаще продолжать движение.

Месячный информационный коэффициент был отрицательным: -0,016.

Как это возможно? Потому что частота успеха — это не то же самое, что величина успеха. Монеты Q5 прорываются реже, но когда они это делают, они движутся ДАЛЬШЕ. Победители в Q5 были больше, чем победители в Q1, достаточно, чтобы компенсировать более низкий коэффициент выигрыша.

Другими словами: сигнал правильно предсказывает, КТО будет выигрывать чаще, но проигравшие в Q1 и победители в Q5 имеют асимметричные величины, которые переворачивают ожидаемую доходность.

Часть 7: Ключевые выводы

1. Статистическая значимость не гарантирует прибыльности. S5 прошла все тесты хи-квадрат с исчезающе малыми p-значениями (10^-217). Однако преимущество в 1,4pp (55,2% против 53,8%) испарилось после издержек в 22 б.п. в неблагоприятных рыночных режимах. Требуйте как статистической, ТАК И экономической значимости.

2. Высокий коэффициент выигрыша не означает высокой доходности. Парадокс S2: вы можете идеально предсказать, какие монеты прорываются чаще, и все равно потерять деньги, потому что частота != величина. Всегда вычисляйте IC относительно будущих доходностей, а не только коэффициентов выигрыша.

3. Расширьте вашу вселенную, прежде чем доверять открытию. Всплески объема "подтвердили" пробои на 23 символах, но РАЗВЕРНУЛИСЬ на 546. Систематическая ошибка выборки в пользу ликвидных, хорошо ведущих себя монет скрыла реальность манипуляции в малых капитализациях.

4. Противоположные сигналы скрываются на виду. Самый популярный нарратив OI ("растущий OI = новые деньги = реальный пробой") эмпирически неверен. Чистые листы (падающий OI) производят лучшие пробои, чем переполненное позиционирование.

5. Pre-backtest валидация экономит огромное количество времени. S2 была убита 30-секундным расчетом IC, сэкономив 30+ минут walk-forward бэктестинга стратегии, которая была бы гарантированно убыточной.

Часть 8: Окончательный вердикт

Можно ли торговать S1+S3? Пока нет. Коэффициент Шарпа 0,93 обнадеживает, и CAGR 25,0% привлекателен, но максимальная просадка -36,8% делает ее непригодной для развертывания при текущем размере позиции. При более консервативном размере (целевая волатильность 5–7% вместо 15%), просадки сократились бы вдвое до ~18%, делая ее маржинально развертываемой.

Что нужно, чтобы превысить Коэффициент Шарпа 1,0:

• Фильтр режима для снижения экспозиции в периоды типа 2025-H1
• Дополнительные источники альфа — микроструктура книги ордеров или кросс-биржевые сигналы
• Консервативный размер позиции с самого начала

Статистический фундамент прочен. Сигнал (монеты FOLLOW + падающий OI + благоприятный день недели) реален и устойчив на 546 символах. Задача состоит в том, чтобы превратить это скромное статистическое преимущество (5–8pp) в последовательную после-издержковую прибыльность.

Какой фильтр пробоя вы клянетесь использовать — и прошел ли он строгое тестирование? Мне действительно интересно узнать. Оставьте комментарий или свяжитесь.

Методология и данные

• Обнаружение пробоя: пробои полос Боллингера — когда цена закрывается выше верхней полосы (будучи ниже на предыдущем баре) или ниже нижней полосы. 20-дневная SMA с 2x волатильностью EWMA (lambda=0,94) для ширины полосы.
• Классификация: каждый пробой помечен как РЕАЛЬНЫЙ, ЛОЖНЫЙ или НЕОДНОЗНАЧНЫЙ на основе 5-дневной будущей траектории цены. "Реальный" = продолжение >= 1 ATR в направлении пробоя. "Ложный" = < 0,5 ATR благоприятно + > 1 ATR неблагоприятно.
• Walk-Forward валидация: 6 складок с 365-дневными периодами обучения и 180-дневными периодами тестирования. Без оптимизации параметров в тестовых периодах — обучение использовалось только для выбора вселенной и калибровки квинтилей.
• Транзакционные издержки: 22 б.п. туда и обратно (7 б.п. комиссии + 5 б.п. проскальзывания + 10 б.п. спреда).
• Источники данных: бессрочные фьючерсы Binance USDM (1ч OHLCV), бессрочный открытый интерес Bybit (4ч)
• Вселенная: 546 символов (ежедневно), 573 символа (почасово)
• Период: 2020–2026 (walk-forward тест: 2021–07 — 2026–02)
• Инструменты: Python (pandas, numpy, matplotlib, scipy). Без ML — только статистика и walk-forward валидация.

Отказ от ответственности: это исследование предназначено только для образовательных целей. Прошлые результаты не гарантируют будущих результатов. Всегда проводите собственную проверку перед принятием инвестиционных решений.

Теги: #QuantitativeFinance #Crypto #Breakouts #TradingStrategy #DataScience #WalkForward #StatisticalAnalysis

---

Я проанализировал 31 810 пробоев криптовалют. Вот что на самом деле предсказывает реальные против ложных. было первоначально опубликовано в Coinmonks на Medium, где люди продолжают обсуждение, выделяя и отвечая на эту историю.