Крипто кількісний трейдинг: як працює структурована трендова модель

Ця модель фільтрує короткостроковий шум, надаючи пріоритет ясності середньострокового тренду, довгостроковій впевненості та дисциплінованій, низькочастотній торгівлі, що відповідає особистій толерантності до ризику та емоційній стабільності.

Індикатори трансформуються у відносні зміни замість фіксованих значень, що забезпечує послідовне вимірювання імпульсу, потоків ETF і попиту на стейблкоїни в умовах змін ринкової кон’юнктури.

Напрямок, розмір позиції та ціна входу розділені, що дозволяє приймати структуровані ризикові рішення, отримувати об’єктивні сигнали тренду та масштабоване бек-тестування, яке з часом підсилює надійність моделі.

Практичний розбір побудови персоналізованої крипто-квантової моделі — охоплює дизайн сигналів, логіку тренду, управління ризиками, обробку індикаторів і щоденне оцінювання для довгострокової торгової ясності.

Побудова функціональної квантової моделі у крипто часто здається дуже технічною справою, зарезервованою для інституційних трейдерів чи досвідчених квант-дослідників. Однак за останні два тижні я поступово створив власну з нуля — ту, яка відображає мій особистий стиль торгівлі, надає перевагу чітким сигналам над шумом і зосереджується на стійкому прийнятті довгострокових рішень, а не імпульсивних короткострокових діях.

Сьогодні модель видала свій перший повний набір результатів:

Score: 32.5
Direction: Short
Position Advice: Score занадто низький — залишайтеся поза ринком або використовуйте лише мінімальні хеджі

Це далеко не фінальний продукт, але процес побудови цієї структури вже навчив мене багато чого про структуру, дисципліну й те, як перекласти розуміння ринку у кількісну логіку. Що ще важливіше, це дало мені ясність у тому, як підходити до торгівлі так, щоб це відповідало моїй особистості та ризик-менеджменту.

Нижче — розбір основних ідей, що лежать в основі цієї моделі, чому були зроблені певні вибори і що, на мою думку, є найважливішим при побудові практичного квантового підходу до крипто-трейдингу.

ОСОБИСТИЙ СТИЛЬ ЯК ОСНОВА

У кожного трейдера свій темперамент, і будь-яка квантова модель, яка це ігнорує, приречена з самого початку. Найсильніші моделі — це ті, що підходять трейдеру, а не навпаки.

Я завжди дотримуюся трьох основних принципів:

чіткі сигнали, великі позиції та довгі горизонти.

Короткострокові, шумні сигнали можуть генерувати частіші угоди, але ціною емоційного напруження. Кожен, хто торгував за внутрішньоденними алертами, знає знайоме відчуття: поганий сон, постійний стрес і розум, прив’язаний до графіків, а не до реального життя. Це не мій спосіб торгівлі.

Тому система спеціально розроблена з фокусом на трендову філософію:

Лише 2–3 угоди на місяць у середньому
Пріоритет середньострокової ясності тренду над щоденною волатильністю
Фокус лише на BTC чи основних високоліквідних активах

Ця структура відсікає шум і підтримує спокійний темп. Вона змушує приймати рішення, виходячи зі структурних трендів, а не швидких коливань. Мета проста: коли тренд стає достатньо очевидним — і лише тоді — модель дозволяє великі позиції. Якщо ні, найкраща позиція — це терпіння.

ВІДСТЕЖЕННЯ ЗМІН, А НЕ АБСОЛЮТНИХ ЧИСЕЛ

Крипторинки постійно розвиваються. Індикатори мають сенс лише у зв’язку з контекстом, а не як статичні числа.

Наприклад, багато короткострокових індикаторів базуються на затриманих даних, особливо потоки ETF, які часто відстають від ринкового руху на один день. Тим часом деякі довгострокові індикатори — такі як загальна капіталізація стейблкоїнів — мають тенденцію постійно зростати протягом років, майже не знижуючись навіть у ведмежих ринках. Дивлячись на абсолютне значення в будь-який день, майже нічого не можна сказати про напрямок тренду.

Тому всі індикатори були трансформовані у відносні міри:

Замість капіталізації стейблкоїнів учора — відстежую 30-денну зміну
Замість одного числа потоків ETF — відстежую чистий приплив/відтік відносно нещодавньої норми

Цей підхід краще відображає імпульс, настрій і базові потоки попиту. Ринки рухаються завдяки змінам, а не застиглим знімкам. Квантифікуючи відносну поведінку, модель краще узгоджується з функціонуванням криптоциклів.

РОЗДІЛЕННЯ НАПРЯМКУ, РОЗМІРУ ПОЗИЦІЇ ТА ЦІНИ ВХОДУ

Один з найцінніших уроків цього процесу — усвідомлення, що напрямок, розмір позиції та рівні цін не повинні бути пов’язані разом. Багато трейдерів неусвідомлено зливають ці три компоненти і потрапляють у пастку емоційних рішень.

Щоб уникнути цього, модель розглядає їх незалежно:

Напрямок

З використанням зваженого скорингу для довгострокових, середньострокових і короткострокових індикаторів модель видає один із трьох висновків:

Long
Short
Тренд неясний

Розмір позиції та кредитне плече

Навіть якщо напрямок очевидний, розмір залежить від сили сигналу. Слабкий long не те саме, що сильний long, навіть якщо обидва вгору.

Модель масштабує рекомендовану експозицію залежно від:

ясності тренду
сили оцінки
узгодженості між різними таймфреймами

Якщо ясність низька, модель за замовчуванням приймає захисну позицію — навіть якщо напрямок визначено.

Ціна входу

Вона визначається лише коли:

напрямок тренду очевидний
загальний бал ≥ 60
короткострокові індикатори підтверджують сприятливу зону входу

Розділяючи ці три компоненти, система уникає надмірної торгівлі й запобігає емоційним рішенням, обумовленим лише ціною. Найголовніше — це усуває ілюзію, що завжди потрібно мати позицію. Коли тренд неясний, найкраще — просто залишитися осторонь.

ФОРМУЛИ ДЛЯ ОБРОБКИ СКЛАДНОСТІ

Хребтом моделі є серія формул у Excel. Хоча AI допомагав із написанням формул, логіку кожної частини я визначав вручну. Це забезпечило:

точне виконання без логічних помилок
прозорість внеску кожного індикатора в результат
стабільну і масштабовану структуру для подальшого вдосконалення

Я задав індикатори, ваги та логіку, а AI згенерував формули відповідно. Це зберегло задуману логіку моделі, пришвидшивши технічну реалізацію.

У підсумку система стала практичним інструментом, який легко оновлювати щодня:

Вводьте сирі дані на лист “Input”
Дашборд автоматично розраховує щоденний бал і висновок
Фінальні результати копіюються в “History”

Якою б складною не виглядала модель, справжня цінність — у послідовному вдосконаленні, а не в надмірній інженерії.

БЕКТЕСТ І ПОСТІЙНЕ ВДОСКОНАЛЕННЯ

Останній етап побудови моделі — це перевірка історичних даних, коли накопичиться достатньо щоденних записів. Бектест дозволить побачити:

наскільки добре модель відстежує реальні рухи ринку
які індикатори переоцінені
чи потребують пороги коригування
наскільки послідовні сигнали в різних циклах

Оскільки система зберігає щоденний лог у листі “History”, з часом я зможу оцінити її точність і стабільність на місяцях даних.

Якщо результати відповідатимуть очікуванням, модель може перерости у щось більш просунуте — можливо навіть:

окремий локальний інструмент
плагін
або повністю автоматизовану систему з API до різних джерел даних

Структура вже є; тепер питання в тому, щоб довести її до досконалості через реальні результати.

ОСОБИСТЕ ДОСЯГНЕННЯ І СТАРТ

Коли я почав аналізувати індикатори півмісяця тому, я не планував будувати повноцінну квантову модель. Я просто хотів системніше зрозуміти ринок. Але щоденний запис інсайтів змусив мене структурувати думки, вдосконалити логіку й зустрітися з власними суперечностями.

Те, що почалося як спроба розібратися на ринку, поступово перетворилося на повноцінний фреймворк — структурований, логічний підхід, який відповідає моїй філософії трейдингу.

Модель далека від ідеалу і ще не раз зміниться. Але вона відображає принципи, у які я вірю:

терпіння замість шуму
ясність замість імпульсу
структура замість емоцій
тренд замість передбачення
і дисципліна замість ринкової метушні

Якщо бектест продемонструє сильні результати, наступні кроки очевидні: інтегрувати джерела даних, автоматизувати процес і перетворити це на повноцінний квант-продукт.

Але навіть зараз, у початковому вигляді, це вже має цінність — торгову систему, засновану на самоусвідомленні, досвіді й справжньому розумінні поведінки ринку.

І це часто найпотужніша перевага, яку може мати трейдер.

ПОПЕРЕДНІ ДОСЛІДЖЕННЯ ІНДИКАТОРІВ

Довгострокові індикатори：

Шлях до зниження ставок сигналізує про сильніший макроцикл для Bitcoin попереду

Середньострокові індикатори：

Можливо, ринок ще не у ведмежій фазі
Bitcoin під тиском продажів через ETF, але це не ведмежий ринок

Короткострокові індикатори：

Bitcoin стає обережним, оскільки ключові індикатори вказують вниз
Крипто все ще бичаче? VIX і потоки ETF свідчать про перезавантаження

〈Crypto Quant Trading: How a Structured Trend Model Works〉 ця стаття вперше була опублікована у 《CoinRank》.