Крипто количественная торговля: как работает структурированная трендовая модель

Эта модель фильтрует краткосрочный рыночный шум, отдавая приоритет ясности среднесрочного тренда, уверенности в долгосрочных циклах и дисциплинированной, низкочастотной торговле, соответствующей личной склонности к риску и эмоциональной стабильности.

Индикаторы преобразуются в относительные изменения вместо фиксированных значений, что обеспечивает последовательное измерение импульса, потоков ETF и спроса на стейблкоины в изменяющихся рыночных условиях.

Направление, размер позиции и цена входа разделяются, что позволяет принимать структурированные решения по риску, получать объективные сигналы по тренду и проводить масштабируемое тестирование на истории, повышающее надежность модели со временем.

Практическое описание построения персонализированной квантовой модели для криптовалют — охватывает проектирование сигналов, логику тренда, управление рисками, обработку индикаторов и ежедневную оценку для долгосрочной торговой ясности.

Построение рабочей квантовой модели в криптовалюте часто звучит как крайне техническая задача, предназначенная для институциональных трейдеров или опытных квант-исследователей. Однако за последние две недели я оказался в процессе постепенного создания такой модели с нуля — модели, которая отражает мой личный стиль торговли, ставит четкие сигналы выше шума и сосредотачивается на устойчивом долгосрочном принятии решений, а не на импульсивных краткосрочных действиях.

Сегодня модель выдала свой первый полный набор результатов:

Оценка: 32,5 Направление: Шорт Совет по позиции: Оценка слишком низкая — оставаться вне рынка или использовать только минимальные хеджирующие позиции

Это далеко не финальный продукт, но сам процесс построения этой структуры уже многому меня научил: структуре, дисциплине и тому, как переводить понимание рынка в количественную логику. Еще важнее то, что он дал мне ясность в том, как подходить к торговле так, чтобы это соответствовало моей личности и склонности к риску.

Ниже приводится разбор ключевых идей, лежащих в основе этой модели, причин выбора определенных решений и того, что, по моему мнению, действительно важно при построении практического квантового подхода к торговле криптовалютой.

ЛИЧНЫЙ СТИЛЬ КАК ОСНОВА

У каждого трейдера свой темперамент, и любая квантовая модель, игнорирующая это, обречена на провал с самого начала. Самые сильные модели — те, которые подходят трейдеру, а не наоборот.

Я всегда придерживался трех основных принципов:

четкие сигналы, крупные позиции и длинные временные горизонты.

Краткосрочные, шумные сигналы могут генерировать более частые сделки, но их цена — эмоциональное напряжение. Любой, кто торговал по внутридневным сигналам, знаком с этим ощущением: плохой сон, постоянный стресс и мысли, прикованные к графикам, а не к реальной жизни. Это не тот подход, который мне нужен.

Поэтому система была преднамеренно спроектирована в соответствии с философией трендовой торговли:

В среднем только 2–3 сделки в месяц Приоритет среднесрочной ясности тренда над дневной волатильностью Фокус исключительно на BTC или ликвидных активах из мейнстрима

Такая структура отсеивает шум и поддерживает спокойный темп. Она заставляет принимать решения, основываясь на структурных трендах, а не на быстрых колебаниях. Цель проста: когда тренд становится достаточно очевидным — и только тогда — модель позволяет брать крупную позицию. Если нет, самая безопасная позиция — терпение.

ОТСЛЕЖИВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ, А НЕ АБСОЛЮТНЫХ ЧИСЕЛ

Крипторынки постоянно эволюционируют. Индикаторы имеют смысл только в контексте, а не как статические числа.

Например, многие краткосрочные индикаторы используют запаздывающие данные, особенно потоки в ETF, которые часто отстают от движения рынка на один день. В то же время некоторые долгосрочные индикаторы — такие как суммарная капитализация стейблкоинов — обычно растут годами, почти не падая даже в медвежьих рынках. Смотрение на абсолютное значение в любой конкретный день мало что говорит о направлении тренда.

Вот почему все временные индикаторы были преобразованы в относительные меры:

Вместо вчерашней капитализации стейблкоинов я отслеживаю 30-дневное изменение Вместо одного значения потока ETF я отслеживаю чистый приток/отток относительно недавних норм

Этот подход лучше отражает импульс, настроение и базовые потоки спроса. Рынки движутся на изменениях, а не на застывших показателях. Количественная оценка относительного поведения делает модель более естественной для динамики криптоциклов.

РАЗДЕЛЕНИЕ НАПРАВЛЕНИЯ, РАЗМЕРА ПОЗИЦИИ И ЦЕНЫ ВХОДА

Один из самых ценных уроков этого процесса — понимание, что направление, размер позиции и уровни цены не должны быть связаны друг с другом. Многие трейдеры неосознанно смешивают все три и в итоге принимают эмоциональные и неструктурированные решения.

Чтобы избежать этой ловушки, модель рассматривает их независимо:

Направление

Используя взвешенную оценку долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных индикаторов, модель выдает один из трех выводов:

Лонг Шорт Тренд неясен

Размер позиции и плечо

Даже когда направление ясно, размер должен зависеть от силы сигнала. Слабый лонг — это не то же самое, что сильный лонг, даже если оба направлены вверх.

Поэтому модель масштабирует рекомендуемую экспозицию в зависимости от:

ясности тренда силы оценки согласованности между разными временными рамками

Если ясность низкая, модель по умолчанию занимает защитную позицию — даже если направление склоняется в одну сторону.

Цена входа

Она определяется только когда:

направление тренда ясно общая оценка ≥ 60 краткосрочные индикаторы подтверждают благоприятную зону для входа

Благодаря разделению этих трех компонентов система избегает переторговли и предотвращает эмоциональные решения, основанные только на цене. Главное — исчезает иллюзия того, что нужно всегда иметь позицию. Когда тренд неясен, самое безопасное — просто остаться в стороне.

ОБРАБОТКА СЛОЖНОСТИ ФОРМУЛАМИ

Основа модели — серия формул, распределённых по Excel-таблице. Хотя ИИ помогал писать формулы, вся логика разрабатывалась вручную. Это обеспечило:

корректное выполнение без логических ошибок прозрачность вклада каждого индикатора в результат стабильную и масштабируемую структуру, которую можно улучшать в будущем

Я предоставил индикаторы, веса и логику, а ИИ сгенерировал формулы. Это сохранило задуманную логику модели и ускорило техническую реализацию.

В результате система стала практичным инструментом, который легко обновлять каждый день:

вводишь сырые данные на лист “Input” Дашборд автоматически рассчитывает дневную оценку и вывод финальные результаты копируются на лист “History”

Насколько бы сложной ни казалась модель, реальная ценность — в последовательных итерациях, а не в избыточной технической сложности.

БЭКТЕСТИНГ И ПОСТОЯННОЕ УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ

Финальный этап построения модели — откат и тестирование исторических данных, когда накопится достаточно ежедневных записей. Бэктестинг покажет:

насколько хорошо модель захватывает реальные рыночные колебания какие индикаторы переоценены нуждаются ли пороги в корректировке насколько последовательны сигналы в разных циклах

Поскольку система ведет ежедневный лог на листе “History”, со временем я смогу оценить её точность и стабильность на месячных данных.

Если результаты оправдают ожидания, модель может развиться во что-то более продвинутое — возможно даже:

отдельный локальный инструмент плагин или полностью автоматизированную систему с подключением к API различных источников данных

Структура уже заложена; теперь задача — оттачивать её на реальной производительности.

ЛИЧНАЯ ВЕХА И ОТПРАВНАЯ ТОЧКА

Когда я начал анализировать индикаторы полмесяца назад, я не планировал строить полноценную квантовую модель. Я просто хотел понять рынок более системно. Но ежедневные заметки заставили меня структурировать мысли, оттачивать логику и разбираться с противоречиями в собственных рассуждениях.

То, что начиналось как попытка навести порядок в рыночных сигналах, постепенно превратилось в полноценную структуру — логичный, структурированный подход, соответствующий моей торговой философии.

Эта модель, возможно, неидеальна и еще претерпит множество изменений. Но она отражает принципы, в которые я верю:

терпение вместо шума ясность вместо импульса структура вместо эмоций тренд вместо предсказаний и дисциплина вместо рыночных отвлечений

Если бэктест покажет сильные результаты, следующие шаги очевидны: интегрировать источники данных, автоматизировать процесс и превратить это в полноценный квантовый продукт.

Но даже сейчас, в ранней форме, это уже нечто ценное — торговая система, основанная на самосознании, опыте и реальном понимании поведения рынков.

И зачастую именно это и является сильнейшим преимуществом любого трейдера.

ПРЕДЫДУЩИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНДИКАТОРОВ

Долгосрочные индикаторы：

Снижение ставок сигнализирует о новом сильном макроцикле для биткоина

Среднесрочные индикаторы：

Возможно, рынок еще не в медвежьей фазе

На биткоин давят продажи через ETF, но это не медвежий рынок

Краткосрочные индикаторы：

Биткоин становится осторожным: ключевые индикаторы указывают вниз

Крипто всё еще бычий рынок? VIX и потоки ETF говорят о перезагрузке

〈Crypto Quant Trading: How a Structured Trend Model Works〉эта статья впервые опубликована в CoinRank.