IMXUSDT
Криптовалютний ринок · BinanceАналіз алгоритмічної стратегії IMX · IMX на 15-хвилинному таймфреймі
Детальний аналітичний огляд кількісної торговельної стратегії IMX 215000 +11407.95% 1TRAD-XWW0 для активу IMX. Дослідження базується на 62 історичних закритих угодах, високому відсотку прибуткових угод 82.26% та загальному історичному прибутку 11407.95%.
Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Стратегія з назвою IMX 215000 +11407.95% 1TRAD-XWW0 розроблена для торгівлі криптографічним активом IMX на 15-хвилинному інтервалі. У внутрішньому рейтингу DevioLab для даного тікера алгоритм посідає перше місце із рейтинговою оцінкою DevioLab Score 69.33. Зафіксований сукупний історичний результат становить 11407.95% при розрахованому річному еквіваленті 415.98%. Алгоритм працює у спотовому режимі криптовалютного ринку і демонструє виражений вибірковий підхід до входу в позиції.
Ритм торгівлі та тривалість позицій
В історичній вибірці зафіксовано загалом 62 закриті угоди. Через відсутність збережених метрик щодо середнього та медіанного часу утримання позицій, а також кількості угод на місяць чи рік, точні часові інтервали перебування в ринку не визначені. Оскільки первинна вибірка складається із 62 операцій на 15-хвилинному графіку, стратегію не можна відносити до скальпінгу. Алгоритм генерує сигнали помірковано та здійснює точкові входи.
Якість історичних результатів
Історична ефективність алгоритму демонструє високу точність: з 62 угод прибутковими виявилися 51, тоді як збитковими закінчилися лише 11 позицій. Це забезпечує коефіцієнт успішності у 82.26%. Середній результат на угоду становить 9.27%, а медіанне значення досягає 9.13%. Краща угода у вибірці принесла 58.94% прибутку. Профіт-фактор стратегії зафіксований на рівні 1.67. При цьому три найкращі угоди акумулювали 19.90% від сукупного валового прибутку, що вказує на відсутність надмірної залежності загального результату від поодиноких надприбуткових угод.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Найбільше просідання капіталу за весь аналізований період склало 36.59%. Цікаво, що найгірша поодинока угода також завершилася зі збитком -36.59%, що збігається з пиковим рівнем просідання. Максимальна серія прибуткових угод поспіль досягла 14 позицій, тоді як найдовша серія збитків поспіль не перевищувала 2 угод. Таке співвідношення показує здатність системи швидко переривати збиткові періоди, хоча значний розмір максимального збитку вимагає уважного контролю ризиків.
Динаміка в часі та річна стабільність
У наданому наборі даних річна розбивка відсутня, а часова смуга обмежена датою завершення спостережень 10 серпня 2026 року. У зв'язку з відсутністю помісячної та щорічної статистики, оцінити стабільність розподілу прибутку між різними фазами ринку на даній вибірці неможливо. Загальний результат базується на загальносистемній сумі зафіксованих угод.
Сильні сторони та обмеження
Сильними сторонами стратегії є високий відсоток виграшних угод у 82.26%, значний середній прибуток на угоду 9.27% та коротка максимальна серія збитків у 2 угоди поспіль. Частка трьох кращих угод у 19.90% свідчить про збалансованість прибутку. Головними обмеженнями є відносно мала вибірка з 62 угод, суттєвий рівень максимального збитку в -36.59%, відсутність торговельної активності після 1 червня 2024 року та брак даних щодо тривалості позицій.
Аналітичний висновок DevioLab
Алгоритм демонструє високий показник DevioLab Score 69.33 та посідає 1 місце серед стратегій для активу IMX у нашому дослідному реєстрі. Сильна історична результативність підтверджується коефіцієнтом виграшів 82.26% та профіт-фактором 1.67. Однак потенційним користувачам слід враховувати невелику загальну кількість угод і відсутність свіжих операцій у найновішому часовому вікні.
Обсяг даних та методологія
Наведені показники описують результати історичного моделювання закритих угод у криптовалютному секторі для активу IMX на 15-хвилинному таймфреймі. Дані розраховані на основі симуляції спотової торгівлі і не гарантують аналогічних результатів у майбутньому. Вони не є прямою дохідністю реального рахунку Binance і надаються виключно в дослідницьких цілях.