Завантаження статусу фондового ринку США…
➜
ЯК ПОЧАТИ
Повне налаштування системи займає лише кілька хвилин.
Відкрити швидку інструкцію →
Публічний каталог · DEVIOLAB

КАТАЛОГ СТРАТЕГІЙ

Досліджуйте перевірені алгоритмічні стратегії, порівнюйте результати та відкривайте повну історію кожної моделі.
Кожна алгоритмічна стратегія відповідає реальному торговому агенту (Trading Bot), створеному командою DevioLab на основі тестування історичних даних. Її можна використовувати для автоматизованої торгівлі через API на підтримуваних біржах — Binance, OKX, Bybit, Gate.io, KuCoin та інших у міру підключення — або як Signal Bot зі сповіщеннями в Telegram та email.
2 · Тікер
⌕
ФІЛЬТРИ
Усі вибрані умови працюють разом
Розгляд обраної стратегії

RAYUSDT

Криптовалютний ринок · Binance
RAY 215000 +1118343.05% 1TRAD-LSW4
Рекомендовано DevioLab · Core 1 iОсновна рекомендація DevioLab: більш захищений, плавний і стабільний профіль з акцентом на контроль ризику та просадки.
Рекомендовано DevioLab · Core 2 iАгресивніша рекомендація DevioLab: допускає вищий ризик і більші просадки заради потенційно вищої прибутковості.
98Угоди
82.7%Win rate
+12.10%Сер. угода
+99.94%Найкраща
-35.35%Найгірша
+11,048.3%Річний темп
Аналітичний профіль стратегії · 40a9172284ca56dc

Алгоритмічний аналіз стратегії RAY · Raydium: висока точність угод та структура прибутковості на 15-хвилинному таймфреймі

Аналітичний огляд кількісної торговельної стратегії RAY 215000 +1118343.05% 1TRAD-LSW4 для активу RAY (Raydium) на 15-хвилинному інтервалі. Стратегія посідає перше місце в рейтингу DevioLab для даного тікера із загальною оцінкою 83.44 бали. Дослідження охоплює 95 завершених угод за період з серпня 2021 року по липень 2026 року. Статистична картина демонструє високий відсоток виграшних угод (82.11%), фактор прибутку 8.33 та збалансований розподіл прибутку, де три найбільші угоди забезпечують лише 20.44% від брутто-профіту. Матеріал розкриває механіку позиціонування, структурні ризики та динаміку результатів у різні ринкові періоди.

Аналіз станом на 04.09.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.
Читати повний аналіз

Профіль стратегії

Алгоритмічна стратегія RAY 215000 +1118343.05% 1TRAD-LSW4 розроблена для роботи з криптоактивом RAY на 15-хвилинному графіку (15m). У системі оцінювання DevioLab дана модель посідає 1 місце серед алгоритмів для RAY, здобувши підсумковий бал 83.44. Загальний досліджуваний часовий горизонт становить приблизно 4.89 року (з 10 серпня 2021 року по 2 липня 2026 року). За цей час алгоритм згенерував 95 повністю закритих торговельних операцій. Архітектура моделі розрахована на використання в якості логіки прийняття рішень для автоматизованих торгових ботів, роботів та алгоритмічних агентів. Базовий профайл стратегії показує виражений нахил до вибіркового входу в ринок із високим рівнем підтвердження сигналів, що підтверджується відносно невеликою кількістю угод для 15-хвилинного таймфрейму.

Торговий ритм та тривалість позицій

Незважаючи на використання 15-хвилинного таймфрейму, стратегію за її часовими характеристиками слід відносити до середньочастотного свінг-трейдингу, а не до скальпінгу. Алгоритм здійснює в середньому 19.41 угоди на рік, або 2.11 угоди на активний місяць. Середній інтервал між закриттями позицій становить 18.92 дня (медіанний показник — 11.15 дня). Аналіз тривалості утримання позицій виявляє суттєву асиметрію: середній час знаходження в ринку дорівнює 192.56 години (близько 8 днів), тоді як медіанний час становить 54.75 години (близько 2.28 дня). Ця різниця свідчить про те, що більшість позицій закриваються протягом кількох днів, однак окремі трендові угоди утримуються алгоритмом тижнями, що суттєво зміщує середній показник тривалості праворуч.

Якість історичних результатів

Статистичні показники результативності демонструють високу точність сигналів. Із 95 закритих угод 78 виявилися прибутковими, що забезпечує частку перемог (win rate) на рівні 82.11%. Фактор прибутку (profit factor) досягає позначки 8.33, що вказує на суттєву перевагу сумарного виграшу над збитками. Середня результативність однієї угоди становить +11.88%, тоді як медіанна угода принесла +8.14%. Найкраща угода за весь період показала результат +99.94%. Важливою якісною характеристикою є низька концентрація прибутку: три найприбутковіші угоди сформували лише 20.44% від сукупного брутто-прибутку. Це підтверджує, що підсумкова результативність системи опирається на широку базу успішних угод, а не залежить виключно від поодиноких суперприбуткових викидів.

Ризик, просідання та поведінка під час збитків

Максимальне історичне просідання (max drawdown) стратегії склало 37.81%. Цей показник перебуває в контрольованих межах для високоволатильного крипторинку, хоча й вимагає належного управління капіталом. Найгірша поодинока угода за всю історію зафіксувала збиток у розмірі -35.35%, що дуже близько до значення максимального просідання. Це означає, що пікове зниження капіталу в минулому було спричинене переважно однією невдалою позицією або короткою серією невдач, а не тривалим системним розпадом алгоритму. Найдовша серія збиткових угод поспіль становить лише 2 позиції, тоді як найдовша серія прибуткових угод досягла 25 позицій поспіль, що підкреслює високу стійкість торгової логіки під час сприятливих фаз ринку.

Динаміка в часі та річна стабільність

Розподіл результатів по роках демонструє еволюцію активності стратегії. У 2021 році алгоритм виконав 12 угод (win rate 66.67%, сума +91.46%). У 2022 році при 12 угодах частка успішних входів зросла до 83.33% (сума +89.82%). У 2023 році спостерігалася найнижча частота — усього 6 угод, проте всі вони виявилися прибутковими (win rate 100%, сума +417.92%). Починаючи з 2024 року, торговельний ритм суттєво прискорився: у 2024 році було закрито 29 угод (win rate 75.86%, сума +204.45%), а у 2025 році — 30 угод (win rate 90.00%, сума +265.19%). За незавершений 2026 рік система реалізувала 6 угод (win rate 83.33%, сума +59.53%). Дані свідчать про збереження високої точності незалежно від року.

Останній період з 01.06.2024 порівняно з повною історією

Окремий аналіз вибірки за період після 1 червня 2024 року підтверджує, що стратегія зберегла свою ефективність на актуальному ринку. На цей часовий відрізок припадає 54 із 95 загальних угод моделі, що становить понад 56% від усієї історичної бази. Сумарний результат закритих угод у цьому вікні склав +468.97%. Порівняння з ранніми роками свідчить про зростання щільності торговельних сигналів без втрати якості: висока частка прибуткових угод у 2024-2025 роках демонструє, що алгоритм успішно адаптувався до поточних ліквідних та волатильних умов активу RAY.

Сильні сторони та обмеження

До ключових сильних сторін стратегії належать високий win rate (82.11%), видатний фактор прибутку (8.33), коротка серія збитків (максимум 2 поспіль) та рівномірний розподіл прибутку без надмірної залежності від 1-2 угод. Показник медіанного прибутку +8.14% підтверджує стабільне математичне сподівання кожної позиції. Головним обмеженням моделі є наявність відчутного точкового ризику: найгірша угода (-35.35%) та максимальне просідання (37.81%) показують, що поодинокі збитки можуть бути глибокими. Крім того, відносно невелика загальна кількість угод (95 за 4.89 року) вимагає терпіння від оператора автоматизованої системи, оскільки між сигналами можуть виникати паузи в кілька тижнів.

Аналітичний висновок DevioLab

Алгоритмічна система RAY 215000 +1118343.05% 1TRAD-LSW4 виступає високопродуктивною моделлю для роботи з монетою RAY. Оцінка DevioLab 83.44 та 1 місце в рейтингу інструменту обґрунтовані високою частістю виграшних позицій та чудовим співвідношенням прибутку до ризику. Модель демонструє здоровий баланс між короткостроковими та середньостроковими утриманнями позицій. Автоматичні торгові боти та торгові агенти, що використовують дану логіку, отримують статистично підтверджену перевагу, однак мають враховувати потенціал глибокого просідання окремих угод та контролювати розмір позиції.

Межі даних та методологія

Представлений аналіз базується виключно на закритих бектестованих угодах алгоритму за період з 10.08.2021 по 02.07.2026. Наведені показники прибутковості, відсотків та просідань є результатом статистичного моделювання на історичних даних і не гарантують аналогічних результатів у майбутньому. В розрахунках не враховувалися специфічні прослизання ціни (slippage), розмір комісій біржі, витрати на фінансування (funding rate) та нюанси виконання ордерів торговельними роботами в реальному часі. Дослідження має суто інформаційно-аналітичний характер і не є індивідуальною інвестиційною чи фінансовою рекомендацією.

Повний аналіз стратегії