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

DCRUSDT

Криптовалютний ринок · Binance
DCR 215000 +923097.54% 1TRAD-AFB6
Архівна стратегія
56Угоди
71.4%Win rate
+24.97%Сер. угода
+206.53%Найкраща
-27.00%Найгірша
+2,325.1%Річний темп
Аналітичний профіль стратегії · 4e1c5d8500dd2b5e

Аналіз кількісної стратегії для DCR · DCR на 15-хвилинному таймфреймі

Детальний дослідно-кількісний аналіз системи для криптоактиву DCR, яка посідає другу позицію в рейтингу для даного тікера завдяки високому коефіцієнту профіт-фактора 9.29 та частці прибуткових угод 70.91 процентів.

Аналіз станом на 13.08.2026. Дані стратегії оновлюються окремо.
Читати повний аналіз

Профіль стратегії

Представлена алгоритмічна модель розроблена для роботи з криптоактивом DCR на 15-хвилинних часових інтервалах. У загальному структурованому рейтингу для даного тікера стратегія займає 2 місце з підсумковою оцінкою DevioLab 67.74 балів. Вона не належить до базових стандартних моделей, а являє собою спеціалізований алгоритм, націлений на пошук специфічних ринкових дисбалансів. Загальний огляд вибірки охоплює приблизно 6.03 років історичних даних, розпочинаючи з 30 липня 2020 року і завершуючи 11 серпня 2026 року. Головною рисою даного підходу є акцент на якості входів у позицію, а не на їхній кількості.

Ритм торгівлі та тривалість позицій

Незважаючи на використання 15-хвилинного графіку, ця система не здійснює високочастотних операцій. За весь досліджуваний період тривалістю понад шість років алгоритм закрив лише 55 угод. Це відповідає середній частоті приблизно 9.12 торгових операцій на рік. Хоча метрики середього та медіанного часу утримання позиції в первинній статистиці не зафіксовані, низька підсумкова кількість угод свідчить про те, що алгоритм може місяцями перебувати поза ринком, очікуючи на формування ідеальних технічних умов. У зв'язку з цим систему не можна відносити до скальпінгу або стандартної денної торгівлі, оскільки її ритм притаманний вкрай вибірковим середньостроковим моделям.

Якість історичних результатів

Історична ефективність стратегії демонструє високий показник виграшних позицій, який становить 70.91 процентів. Зі 55 виконаних операцій 39 завершилися з прибутком, тоді як лише 16 були збитковими. Загальний кумулятивний результат за закритими угодами сягнув 810183.48 процентів, а ануалізована віддача від зафіксованої бази досягла 1127.97 процентів. Середній прибуток на одну угоду становить 24.92 процентів, а медіанна результативність дорівнює 16.72 процентів. Найкраща поодинока угода принесла 206.53 процентів прибутку. При цьому профіт-фактор досяг вражаючої позначки 9.29, що підтверджує суттєве переважання сумарного прибутку над сумарними збитками. Трьом найуспішнішим угодам належить 35.52 процентів від усього валового прибутку.

Ризик, просідання та поведінка під час збитків

Управління ризиком у цій алгоритмічній системі базується на чіткому обмеженні збитків. Найгірший результат окремої угоди за весь період спостережень склав мінус 27.00 процентів. Максимальне історичне просідання капіталу зафіксовано на рівні 42.41 процентів, що вимагає відповідної готовності до тимчасових втрат з боку оператора системи. Максимальна серія послідовних збиткових угод становить лише 2 позиції поспіль, тоді як найдовша серія прибуткових угод досягала 11 позицій. Здатність швидко переривати серії невдалих входів захищає депозит від значної деградації під час несприятливих ринкових фаз.

Поведінка у часі та річна стабільність

Аналіз динаміки системи протягом шести років вказує на нерівномірну розподіленість торгових сигналів у часі. Загальна вибірка з 55 угод є відносно невеликою з точки зору математичної статистики, тому кожен окремий результат має відчутний вплив на загальні підсумки. Стратегія розрахована на періоди вираженого тренду або суттєвого сплеску волатильності DCR, залишаючись пасивною під час невизначеного або низьковолатильного флету.

Сильні сторони та обмеження

До сильних сторін моделі належать високий коефіцієнт перемог 70.91 процентів, винятковий профіт-фактор 9.29, а також коротка найдовша серія збитків у 2 угоди. Стратегія добре захищає депозит від частих хибних спрацьовувань. Серед обмежень варто відзначити малу загальну вибірку у 55 угод за 6 років, помітну залежність від рідкісних надприбуткових угод, де топ-3 позиції забирають 35.52 процентів валового прибутку, тривалі періоди повної бездіяльності, включаючи відсутність сигналів з середини 2024 року, та максимальне просідання у 42.41 процентів.

Аналітичний висновок DevioLab

За підсумковим розрахунком ця система отримала 67.74 балів та виборола 2 місце серед стратегій для DCR. Вона представляє інтерес як рідкісний кількісний фільтр з високим математичним сподіванням кожної операції. Проте потенційні користувачі повинні враховувати специфіку низької частоти угод та тривалі паузи в торгівлі. Цей аналіз є історичним дослідженням і не становить інвестиційної поради чи гарантії майбутньої дохідності.

Сфера застосування даних та методологія

Усі наведені статистичні дані засновані на історичній симуляції закритих позицій у період з 30 липня 2020 року по 11 серпня 2026 року для спотового ринку криптовалюти DCR. Результати розраховані без урахування індивідуальних комісій біржі Binance або прослизання ціни і не є гарантією майбутніх результатів.

Повний аналіз стратегії