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

ARBUSDT

Криптовалютний ринок · Binance
ARB 215000 +17669.28% 1TRAD-RDG2
Архівна стратегія
234Угоди
79.1%Win rate
+2.57%Сер. угода
+21.58%Найкраща
-14.64%Найгірша
—Річний темп
Аналітичний профіль стратегії · f313232f7a0d5bc8

Аналіз квантитативної стратегії ARB · ARB на 15-хвилинному таймфреймі

Детальний кількісний огляд алгоритмічної стратегії для криптовалютного активу ARB. Модель показала історичну прибутковість +17669.28% при максимальному просіданні 16.88% та частці виграшних угод 79.06%.

Аналіз станом на 14.08.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.
Читати повний аналіз

Профіль стратегії

Представлена алгоритмічна система розроблена для торгівлі криптоактивом ARB на 15-хвилинному інтервалі. За період спостережень, що охоплює 3.4 року з 23 березня 2023 року по 14 серпня 2026 року, модель зафіксувала загальний історичний результат у розмірі +17669.28% при середньорічному показнику 982.54%. У внутрішньому рейтингу для даного тікера алгоритм посідає 3 місце та має інтегровану оцінку 68.08 балів із 100 можливих. Початкова дата вибірки відображає старт збору історичних даних у межах цього дослідження і не є датою лістингу чи появи самого активу на ринку. Торгівля орієнтована на спотовий крипторинковий контекст, де ключовим завданням є систематичне вилучення прибутку на короткострокових та середньострокових коливаннях ціни.

Ритм торгівлі та тривалість позицій

За весь досліджуваний період алгоритм закрив 234 угоди, що відповідає середній частоті приблизно 68.91 угод на рік. Оскільки аналізований набір даних не містить безпосередньо зафіксованих показників середнього або медіанного часу утримання позицій у годинах, оцінка часового профілю спирається на загальну частоту виходів. Середньочасова інтенсивність менше двох угод на тиждень свідчить про те, що модель не належить до високочастотного скальпінгу, а діє виважено, очікуючи чітких сигналів на 15-хвилинному графіку. Всі розраховані метрики базуються виключно на закріплених історичних закриттях.

Якість історичних результатів

Показники результативності демонструють високу стабільність торгового задуму. Із 234 виконаних угод 185 виявилися прибутковими, що забезпечило коефіцієнт виграшів на рівні 79.06%, тоді як кількість збиткових позицій склала 49. Середній результат на угоду становить +2.57%, що практично збігається з медіанним значенням у +2.54%. Такий мінімальний розрив між середнім та медіаною підтверджує відсутність викривлень за рахунок поодиноких аномальних сплесків. Фактор прибутку досяг 3.75, що вказує на суттєве перевищення сумарного профіту над сумарними збитками. Додатковим підтвердженням якості є те, що три найкращі угоди за всю історію сформували лише 7.49% від сукупного валового прибутку, а найприбутковіша поодинока угода принесла +21.58%.

Ризик, просідання та поведінка під час збитків

Контроль ризиків у даній стратегії є одним із її ключових здобутків. Максимальне історичне просідання капіталу досягло позначки 16.88%, що є досить помірним величиною на тлі загальної кумулятивної прибутковості. Найгірша поодинока угода зафіксувала збиток у розмірі -14.64%. Серійна поведінка системи демонструє вражаючу позитивну серію з 31 послідовної виграшної угоди поспіль, тоді як найдовша серія збиткових угод зупинилася на позначці 4 послідовних закриттів. Це свідчить про здатність моделі утримувати капітал під час несприятливих ринкових фаз та швидко відновлювати динаміку зростання.

Поведінка у часі та річна стабільність

Аналізований історичний датасет охоплює 3.4 року безперервного спостереження. Наданий експорт даних не містить деталізованої розбивки результатів по окремих календарних роках, тому точний розподіл прибутку між різними фазами ринку всередині зазначеного періоду не може бути висвітлений у вигляді річної таблиці. Загальна загальноісторична статистика вказує на виважене розсташування торгових сигналів упродовж усієї дистанції вибірки.

Сильні сторони та обмеження

До сильних сторін моделі належать висока частка виграшних угод у 79.06%, переконливий фактор прибутку 3.75, обмежене максимальне просідання 16.88% та низька залежність від топ-3 кращих результатів, які складають лише 7.49% валового прибутку. До обмежень слід віднести повну відсутність нових закритих угод після 1 червня 2024 року, відсутність розкритих даних щодо точного часу утримання позицій у годинах, відсутність річної розбивки та відносно невеликий загальний обсяг вибірки з 234 угод.

Аналітичний висновок DevioLab

З результатом 68.08 балів та 3 місцем у рейтингу для ARB, стратегія демонструє високі математичні показники на історичному інтервалі до середини 2024 року. Втім, відсутність свіжих угод у поточній історії вимагає обережності. Ми підкреслюємо, що модельовані історичні результати не є гарантією майбутньої прибутковості, а цей огляд виступає суто дослідницьким матеріалом.

Обсяг даних та методологія

Дослідження виконане на основі симуляції торгівлі активу ARB у криптовалютному секторі на 15-хвилинному графіку за період з 23 березня 2023 року по 14 серпня 2026 року (3.4 року історії). Відсотки описують історичні змодельовані закриті угоди. Вони не є точним доходом біржового рахунку Binance і не гарантують майбутніх результатів.

Повний аналіз стратегії