SUSDT
Криптовалютний ринок · BinanceАналіз квантативної стратегії S · S: безапеляційна результативність на вибірці з надвисокою концентрацією прибутку
Аналітичний огляд алгоритмічної моделі S 215000 +1055.15% 1TRAD-TUT5 для активу S на крипторинку (таймфрейм 15 хвилин). Стратегія демонструє 100% виграшних угод та загальний історичний результат +1055.15% за 1.59 року бектесту. Попри нульове максимальне просідання та індекс DevioLab Score 76.39, поглиблений статистичний аналіз виявляє критичну залежність від кількох екстремально прибуткових угод: три найкращі позиції сформували 81.13% від усього валового прибутку. При загальній кількості лише у 8 завершених угод модель характеризується ультранизькою частотою торгівлі та обмеженим обсягом статистичної вибірки.
Аналіз станом на 22.08.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Количева модель S 215000 +1055.15% 1TRAD-TUT5 розроблена для роботи з криптоактивом S на 15-хвилинному таймфреймі (15m). За розрахований період історичного моделювання тривалістю 1.59 року (з 16 січня 2025 року по 21 серпня 2026 року) алгоритм посідає 1-ше місце у рейтингу DevioLab для даного тікера із сукупною оцінкою DevioLab Score 76.39. Модель обрана як базова балансована стратегія (core1_balanced_best). Головною поверхневою характеристикою системи є абсолютна відсутність збиткових закриттів у досліджуваному часовому вікні: усі 8 завершених угод зафіксували позитивний результат, що забезпечило сукупний та річний показник прибутковості на рівні +1055.15%. Проте невеликий обсяг закритих позицій вимагає детального аналізу структури прибутків, а не лише поверхневих показників успішності.
Торговий ритм та тривалість позицій
За статистичними даними, алгоритм здійснює в середньому 5.02 угоди на рік. Це вказує на надзвичайно високий рівень вибірковості та рідкісне генерування торгових сигналів, незважаючи на використання базового 15-хвилинного інтервалу графіку. Оскільки первинніметрики середньої тривалості утримання позицій у годинах, медіанного часу утримання та середня кількість днів між виходами з ринку в первинному датасеті відсутні (оцінені як null), оцінка торгового ритму спирається на часовий інтервал та частоту закриттів. Виходячи з показника у 8 угод за 1.59 року, дана модель не є скальпінговою або високочастотною. Алгоритм функціонує в режимі точкових входів, де між окремими торговими подіями можуть проходити тижні або місяці.
Якість історичних результатів
Показник успішності (win rate) становить 100%, що відповідає 8 виграшним угодам з 8 можливих. Середній результат на угоду досягає +42.97%, тоді як медіанна угода демонструє значно скромніший результат у +17.34%. Найкраща угода зафіксувала прибуток +169.72%, а найгірша угода за весь період закрилася з позитивним результатом +6.97%. Значний розрив між середньою (+42.97%) та медіанною (+17.34%) прибутковістю вказує на наявність сильної правосторонньої асиметрії в розподілі результатів. Показник частки трьох найкращих угод у валовому прибутку досягає 81.13%. Це означає, що понад чотири п'ятих усього доходу системи були згенеровані лише трьома точними виходами з ринку. Профіт-фактор 6.88 підтверджує високе співвідношення прибутків до збитків, проте основне джерело цього показника полягає у виняткових результатах кількох суперприбуткових позицій.
Ризик, просідання та поведінка під час збитків
Оскільки кожна з 8 виконаних угод була закрита з прибутком, найдовша збиткова серія становить 0 угод, а максимальне зафіксоване просідання (max drawdown) дорівнює 0%. Найгірший зафіксований результат окремої позиції становив +6.97%, що унеможливило виникнення збитків на рівні закритих позицій у бектесті. Проте нульове історичне просідання в контексті всього 8 угод не є гарантією повної відсутності ризику в майбутньому. Відсутність історичних збиткових угод заважає оцінити реальну поведінку алгоритму під час фаз виходу з ринку за захисними стоп-наказами або в умовах тривалого несприятливого тренду.
Поведінка у часі та річна стабільність
Розподіл результативності по окремих календарних роках у наданій статистиці відсутній (порожній масив yearly_breakdown). Загальний період моделювання становить 1.59 року, охоплюючи інтервал з початку 2025 року по серпень 2026 року. Через відсутність розбивкинутри календарних періодів неможливо прямо порівняти стабільність прибутків між різними роками. Проте, виходячи з загальної кількості у 8 угод за весь час, можна констатувати, що прибутковість за роки не могла бути розподілена рівномірно і, найімовірніше, була зосереджена у кількох сплесках волатильності активу S.
Сильні сторони та обмеження
До сильних сторін моделі належать високий показник DevioLab Score (76.39), перше місце в рейтингу для активу S, абсолютна історична точність (100% win rate) та відсутність реалізованих збитків у закритих позиціях (+6.97% найгірший результат). Головним обмеженням системи є критично мала вибірка (усього 8 угод) та висока концентрація прибутку: 81.13% загального доходу залежать лише від 3 позицій. Якщо майбутній ринок не надасть подібних масштабних трендових рухів, прибутковість моделі може суттєво знизитися, а статистична стійкість стовідсоткового виграшу буде піддана випробуванню.
DevioLab аналітичний висновок
Стратегія S 215000 +1055.15% 1TRAD-TUT5 є прикладом високоселективної квантативної системи з винятковою історичною ефективністю входів. Загальний результат +1055.15% та профіт-фактор 6.88 демонструють високу якість вибору точок фіксації прибутку на досліджуваному відрізку. Проте аналітики DevioLab застерігають від переоцінки 100%-го показника виграшів: вибірка з 8 угод є статистично обмеженою, а домінування 3 найкращих позицій у структурі прибутку (81.13%) вказує на чутливість алгоритму до наявності сильних імпульсних рухів на ринку.
Межі даних та методологія
Представлені результати є наслідком історичного симуляційного бектесту квантативної моделі за період з 16.01.2025 по 21.08.2026. Усі відсоткові показники описують закриті віртуальні позиції і не є відображенням реального торгового рахунку на біржі Binance. Бектест не враховує потенційне прослизання ціни (slippage), комісії брокера/біржі та зміни ліквідності. Минулі результати алгоритмічних моделей не гарантують аналогічних прибутків у майбутньому і не є індивідуальною інвестиційною рекомендацією.