ASTS · AST SpaceMobile Inc.
Stock Universe · глобальний фондовий ринокАналіз квантативної стратегії для ASTS · AST SpaceMobile, Inc.: висока вибірковість на 15-хвилинному інтервалі та оцінка статистичного профілю
Кількісне дослідження торговельної стратегії для акцій AST SpaceMobile, Inc. (ASTS) на 15-хвилинному таймфреймі показує сильний історичний профіль із сукупним результатом +218 645,34% за 5,22 року випробувань. Модель посідає 1-ше місце у рейтингу DevioLab для даного тикера з оцінкою DevioLab Score 77,03. Стратегія характеризується високою часткою прибуткових угод на рівні 81,61% та фактором прибутку 3,89. При цьому загальна кількість завершених угод становить лише 87, що еквівалентно 16,66 угоди на рік. В аналізі розглянуто співвідношення між високою точністю входу, максимальним історичним просіданням у 36,39% та повною відсутністю зафіксованих угод у період після 1 червня 2024 року.
Аналіз станом на 21.08.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.Читати повний аналіз
Профіль стратегії
Представлена квантативна модель розроблена для торгівлі акціями AST SpaceMobile, Inc. (asset_symbol: ASTS) на спотовому ринку цінних паперів із використанням 15-хвилинного таймфрейму (15m). У системі DevioLab ця стратегія отримала підсумковий бал 77,03, що забезпечило їй 1-ше місце в рейтингу для даного інструменту серед досліджуваних конфігурацій. Загальний історичний період бектесту охоплює 5,22 року — від початку збору даних 1 червня 2021 року до 21 серпня 2026 року. За цей час модель згенерувала 87 завершених угод, з яких 71 виявилася прибутковою та 16 збитковими. Сукупний прибуток за весь період моделювання досяг +218 645,34%, що відповідає річному показнику складного відсотка на рівні 22 829,97%. Стратегія класифікується як Core-конфігурація, орієнтована на рідкісне, але highly selective точкове відкриття позицій на акціях компанії.
Торговий ритм та тривалість утримання позицій
Частота торгівлі цієї системи є порівняно низькою для 15-хвилинного таймфрейму і становить у середньому 16,66 завершених угод на рік, або приблизно 1,4 угоди на місяць. Це свідчить про те, що модель не займається частою торгівлею чи скальпінгом, а застосовує суворі фільтри для генерації сигналів. Хоча конкретні показники середньої та медіанної тривалості утримання позиції у годинах, а також дні між виходами з ринку в первинному наборі даних не зафіксовані, частота 16,66 угод на рік на дрібному таймфреймі показує, що більшу частину часу алгоритм перебуває поза ринком у очікуванні сприятливих умов. Відсутність частої генерації сигналів робить статистичну вибірку з 87 угод достатньо компактною, що вимагає ретельного аналізу кожного окремого результату.
Якість історичних результатів
Якість торгових результатів визначається високим показником успішних угод (win rate) на рівні 81,61% та фактором прибутку (profit factor) 3,89. Середня прибутковість однієї угоди становить +11,16%, у той час як медіанний результат складає +9,15%. Позитивна різниця між середнім та медіанним значеннями вказує на наявність помірного правостороннього відхилення у розподілі прибутків, спричиненого окремими високоприбутковими угодами. Найкраща історична угода принесла +119,55%, тоді як найгірша завершилася збитком у -31,12%. При цьому частка трьох найбільших виграшних угод у валовому прибутку становить 23,37%. Це демонструє, що підсумковий результат не залежить критично від одного-двох ізольованих сплесків, а рівномірно розподілений серед широкої групи вдало закритих позицій.
Ризик, просідання та поведінка під час збиткових серій
Попри високий відсоток виграшних угод, максимальне історичне просідання (max drawdown) досягло 36,39%. Це показує, що навіть при високій точності сигналів система піддавалася суттєвому тимчасовому скороченню капіталу. Найдовша виграшна серія алгоритму склала 15 угод поспіль, тоді як найдовша серія збитків не перевищувала 2 угод. Таке співвідношення серій підтверджує високу щільність позитивних результатів. Проте наявність найгіршої угоди з показником -31,12% свідчить про те, що рідкісні збитки можуть бути відчутними за амплітудою. Контраст між малим числом збиткових угод поспіль та відносно глибоким максимальним просіданням підкреслює, що просідання формувалося не тривалим серійним накопиченням втрат, а масштабним погіршенням цінової динаміки у поодиноких угодах.
Динаміка в часі та річна стабільність
Аналіз часового розподілу результатів обмежений відсутністю деталізованого річного розбиття в наданому наборі даних. Проте загальний термін спостереження у 5,22 року та загальна кількість у 87 угод дозволяють оцінити середній темп роботи системи. У середньому алгоритм здійснював трохи більше однієї угоди на місяць протягом усього 5-річного інтервалу. Відсутність розширених річних даних за окремими роками не дозволяє безпосередньо порівняти прибутковість урізноманітнених ринкових фазах, таких як трендові чи флетові періоди на акціях ASTS. Тому підсумкова річна цифра складного відсотка є усередненою математичною екстраполяцією загального результату на розрахований часовий горизонт.
Нещодавній період з 01.06.2024 у порівнянні з повною історією
У спостережуваному вікні з 1 червня 2024 року до кінця тестового періоду зафіксовано 0 завершених угод. Відповідно, підсумкова сума прибутків за цей період відсутня (null). Повна відсутність торговельних подій протягом останніх двох років тестування є важливою статистичною особливістю. Вона вказує на те, що весь зафіксований історичний прибуток +218 645,34% та всі 87 угод були сформовані виключно в першій половині досліджуваного інтервалу (між червнем 2021 та травнем 2024 року). Відсутність угод у свіжому часовому вікні суттєво послаблює доказову базу щодо актуальної ефективності алгоритму в поточних ринкових умовах.
Сильні сторони та обмеження
Сильними сторонами алгоритму є висока точність сигналів (win rate 81,61%), високий фактор прибутку (3,89) та стійкий розподіл прибутку, де три найбільші угоди займають лише 23,37% від валового результату. Окрім цього, коротка максимальна серія збитків у 2 угоди свідчить про низьку ймовірність затяжних серійних провалів. Головним обмеженням системи є малий обсяг вибірки (всього 87 угод за 5,22 року) та висока величина найгіршої угоди (-31,12%), яка разом із максимальним просіданням у 36,39% створює помітний ризик на поодиноких позиціях. Додатковим обмеженням є повна пасивність алгоритму у період після 01.06.2024, що не дозволяє підтвердити працездатність моделі на свіжих даних.
Аналітичний висновок DevioLab
За шкалою оцінювання DevioLab стратегія отримує високий бал 77,03 та 1-ше місце серед конфігурацій для акцій ASTS завдяки вражаючим підсумковим метрикам прибутковості та високому коефіцієнту виграшних угод. Проте квантативний профіль системи демонструє чіткий дуалізм. З одного боку, стратегія показала здатність генерувати високий прибуток при значній точності входів у 2021–2024 роках. З іншого боку, нульова торгова активність у період після 1 червня 2024 року та максимальне просідання у 36,39% вимагають обережності. Модель підходить для дослідників, які шукають вибіркові високоточні алгоритми, але потребує подальшого моніторингу на предмет відновлення генерації сигналів.
Обсяг даних та методологія
Цей аналіз базується виключно на математичному моделюванні закритих угод на історичних даних для акцій AST SpaceMobile, Inc. (ASTS) на 15-хвилинному таймфреймі за період з 01.06.2021 по 21.08.2026. Усі наведені відсотки та показники прибутковості описують результати симуляції без урахування можливих прослизань, комісійних витрат, ліквідності та стандартних торговельних спредів. Дата початку історії відповідає старту доступного датасету бектесту і не є датою заснування компанії чи лістингу акцій. Розрахунки є результатом історичного квантативного аналізу, надаються виключно з інформаційною метою і не становлять індивідуальної інвестиційної чи фінансової поради.