Research

366 материал(ов) по 14 итерациям исследования

Итерация 14 Дисциплина random-baseline — честная проверка детекторов

2026-06-02

Методическая находка: каждый production-детектор прогнан против случайного входа с ТОЙ ЖЕ механикой выхода (стоп 1R + trailing-stop). Идея — отделить вклад паттерна от вклада exit-логики: если детектор не обходит случайный вход, значит «эдж» создаёт не точка входа, а трейлинг. Раскатано на все 6 детекторов (walk-forward 2019–2026, ликвид ≥50М, 128 тикеров). Результат: только VSA реально опережает случайный вход; у остальных высокий Win Rate, но низкий payoff — эдж приходит от trailing-stop и сегментации ячеек по бэктесту. Инструмент verify_all_triggers_vs_random.py теперь часть шаблона валидации новых детекторов.

1 материал(ов)

Дисциплина random-baseline — 6 детекторов

Опережает ли детектор случайный вход с той же механикой выхода

Методология2026-06-02

Итерация 13 CLIMAX_MTF — первый trend-capture детектор

2026-06-01

Шестой MTF-детектор и первый «trend-capture» (остальные пять — mean-reversion). Ловит климакс/выдох тренда: широкий бар на аномальном объёме со слабым закрытием у уровня D1/W1, вход по направлению выдоха + phase2 trailing-stop. Выведен в production по общей схеме (walk-forward 2019–2026, viability-гейтинг ячеек, та же exit-механика, что у FB MTF). Честная оговорка: последующая проверка random-baseline (см. следующую итерацию) показала, что CLIMAX, как и большинство детекторов, не обходит случайный вход по E[R] — его ценность в сегментации ячеек, а не в самой точке входа.

1 материал(ов)

CLIMAX_MTF против случайного входа

Высокий Win Rate, низкий payoff — эдж в трейле, не в паттерне

Random-baseline2026-06-01

Итерация 12 STOP_HUNT MTF — каталог и тайминг входа

2026-06-05

STOP_HUNT MTF — детектор «сбора ликвидности» (одиночный бар-«шпиль» прокалывает уровень D1/W1 и возвращается внутрь). Выведен в production по той же схеме, что FB MTF: walk-forward 2019–2026 на 7 годовых окнах, viability-гейтинг ячеек tier × направление × режим, trailing-stop после касания TP. Первый артефакт — каталог: heatmap E[R] по ячейкам + sweep trailing-stop (эдж концентрируется в SHORT). Второй — research по таймфрейму входа (1H / 15m / 5m): дистанция входа, распределение R и сравнение со случайным входом; вывод — вход на 1H держится вровень со случайным baseline, 15m и 5m деградируют. Позже добавлен фильтр максимального стопа 3 ATR.

2 материал(ов)

STOP_HUNT — тайминг входа (1H / 15m / 5m)

Дистанция входа, распределение R, детектор vs случайный вход

Тайминг входа2026-06-05

STOP_HUNT MTF — walk-forward каталог

E[R] по ячейкам + sweep trailing-stop

Каталог2026-05-15

Итерация 11 VWAP_REV_MTF — M5 Mean-Reversion Catalog

2026-05-13

Новый production trigger по образцу FB MTF v7 — но на M5 timeframe для intraday mean-reversion. Полная R&D-итерация end-to-end за ~8ч: новая таблица candles_5m (7M+ M5 bars), detector ta/vwap_rev_mtf.py (multi-bar VWAP deviation + return), walk-forward Phase 1 (z_threshold sweep, winner σ_vw z=1.5), Phase 2 (dev_bars=2-3), Stage 2 full sweep (1500 cells), production integration (scan.py emit + catalog_matcher + UI checkbox). CRITICAL FINDING — structural SHORT-bias: 5/6 OOS SHORT cells passing acceptance, ВСЕ LONG uniformly negative. Top OOS cell: SHORT × HYBRID_DOWN × TP_RR=1.0 × window=72 × trail=0.75 → WR=64.4% avgR=+0.675R n=865 — значительно сильнее FB MTF best (~+0.3R). VWAP_REV winners ОТЛИЧАЮТСЯ от FB MTF: trail=0.5-1.0 (FB=0.25), window=72 M5 bars=6h (FB=24 H1 bars).

1 материал(ов)

VWAP_REV_MTF — M5 Mean-Reversion Walk-Forward Catalog

Structural SHORT-bias на bear regimes, long trail-after-TP отличается от FB MTF

Catalog 2026-05-132026-05-13

Итерация 10 FB MTF v7 — Trail-after-TP Sweep

2026-05-12

Калибровка ключевого exit-параметра trail_atr (узкий trailing-stop после касания TP) через двухэтапный walk-forward sweep. Probe на 12 ячейках tier × dir × regime подтвердил гипотезу что trail=0.25 побеждает прежнее значение 0.5. Full sweep расширил на полное пространство — 3000 ячеек (2 tier × 2 dir × 6 regime × 5 TP_RR × 5 windows × 5 trail) на 7 годовых окнах 2019-2026: trail=0.25 — monotonic winner в 119/120 ячеек tier × dir × regime × TP_RR. Единственное исключение — cell blue/LONG/HYBRID_DOWN/TP=3R, которая структурно убыточна на всех window × trail комбинациях (FB-LONG в bear-режиме с TP=3R не работает по дизайну паттерна). Production TRAIL_ATR синхронизирован 0.5 → 0.25, прибавка +0.05-0.08 R на сделку во всех режимах и направлениях.

1 материал(ов)

FB MTF v7 — Trail-after-TP Walk-Forward Sweep

Monotonic dominance trail=0.25 на полном пространстве (2019-2026)

Калибровка v72026-05-12

Итерация 9 Catalog v7 — FALSE_BREAKOUT MTF (Multi-bar + Trail, mode-aware)

2026-05-11

Полный rebuild каталога — переход от v6 cherry-pick noise к validated trigger-by-trigger подходу. FALSE_BREAKOUT MTF: multi-bar pattern (1-3 баров closed beyond level → return bar inside) с trail-after-TP 0.5×ATR. Walk-forward 2019-2026 на 7 годовых окнах, touch-based exits, TP_RR=1.0. Validated на 20 blue chips (~1044 SHORT trades, AvgR +0.23R, Cons 7/7) + 116 Tier-2 mid-caps (~3843 SHORT, AvgR +0.20R, Sum +1768%). 4 подкаталога по universe × direction с mode-aware regime gating. Отвергнуто: TP_RR > 1.0 (outlier overfit), close-based exits (degradation все периоды), 1-bar FB (мусор детекции), trail к BE (срезает волатильность).

1 материал(ов)

🎯Открыть каталог →

Catalog v7 — FALSE_BREAKOUT MTF

Mode-aware: v7.1-v7.4 по universe × direction × regime

LIVE

Итерация 8 Каталог v6 — потенциальный P&L с фильтром E[R] ≥ 0.30

2026-04-29

Бэктест реальной торговли по каталогу v6 на ~150k синтетических триггеров (synthetic_trigger_log, 2025-01-03 → 2026-04-07). Условия: оборот ≥50M ₽, SHOCK-дни IMOEX исключены, тренд-фильтр НЕ применён (тестируем все направления, что прошли каталог). Каждый триггер сопоставлен с TOP-1 вариантом каталога по OOS E[R] (с учётом strength bucket); затем walk-forward по candles_1h до TP/SL/EXPIRED, применён round-trip friction 0.10%, EXPIRED переклассифицирован в TP/SL по знаку P&L после friction. Период разделён на IS (2025-01 → 2025-09, look-ahead bias) и OOS (2025-10 → 2026-04, чистый тест). Главная фильтрация: variant.oos_er ≥ 0.30 — без неё friction × массовые ~50% WR сделки уносят весь edge в минус. Sweep PNG показывают как меняется доход и качество при разных порогах E[R] от 0 до 0.80.

1 материал(ов)

Бэктест потенциала каталога v6

Накопленный P&L и sweep по E[R] для каждого триггера

LIVE

Итерация 7 T2 v6 Validated Catalog (Bucketed Strength)

2026-04-24

Переход от cumulative-фильтра strength ≥ X к range-фильтру [min, max). Cumulative не ловит non-monotonic кривые E[R] по strength — например VWAP_REVERSION × Utility × Morning имеет peak edge в диапазоне [1.5, 3.0) и коллапс в [3.0, 7.0). 4 фиксированных bucket ([0, 1.5), [1.5, 3), [3, 7), [7, ∞)) с границами, выровненными по анализу v4→v5 distribution (3.0 = старый clamp). Минимум N≥50 per bucket (строже чем 30 в cumulative — узкий фильтр тоньше sample). Cell может пройти в нескольких buckets → отдельная строка per bucket. Главный вопрос: открываются ли новые combos, которые cumulative-фильтр пропускал?

1 материал(ов)

🎯Открыть каталог →

T2 v6 Validated Catalog

Bucketed strength [min, max), multi-bucket per cell

LIVE

Итерация 6 T2 v5 Validated Catalog (Uncapped Strength)

2026-04-24

Снят hardcoded clamp strength=3.0 в ta/triggers.py — все детекторы зажимали raw-значение strength сверху на 3.0, теряя дискриминацию между «средне-сильными» и «экстремально сильными» сигналами. У FALSE_BREAKOUT 22% сигналов ровно на cap, у CLEAN_BOUNCE 38%. После uncap real max strength: FALSE_BREAKOUT до 45, CLEAN_BOUNCE до 19, BOS до 34. Replay_triggers.py перезапущен на новом коде, синтетический лог переcчитан (329k строк). STRENGTH_GRID расширен до [0..20] (13 значений). Результат: модест прирост vs v4 — большую часть edge система уже захватила в v4 благодаря cumulative-фильтру (strength≥X включает всё выше).

1 материал(ов)

🔓Открыть каталог →

T2 v5 Validated Catalog

Uncapped strength (grid [0..20])

LIVE

Итерация 5 T2 v4 Validated Catalog (with Strength)

2026-04-23

Расширение T2 v3 — добавлена 7-я dimension: минимальный порог strength триггера. Для каждой ячейки (direction × variant_type × TP × SL) теперь оптимизируется лучшая комбинация (window, strength). Strength-grid: [0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]. Чистый эксперимент — все 21 (cluster × session) переоценены с нуля. Покажет, помогает ли фильтр по strength раскрыть combos, упущенные в v3.

1 материал(ов)

⚡Открыть каталог →

T2 v4 Validated Catalog

С оптимизацией strength per cell (grid [0..3])

LIVE

Итерация 4 T2 v3 Validated Catalog

2026-04-23

Переход от узкого списка 16 combos к полному обзору всего пространства (trigger × cluster × session × direction). Применение минимально-достаточных ограничений (N≥30, WR, E[R], EXPIRED, consistency, direction). Forward-looking IS/OOS split. Результат — 47 combos / 82 стратегических variants в живом каталоге.

1 материал(ов)

📋Открыть каталог →

T2 v3 Validated Catalog

47 combos × 82 variants — без strength-фильтра

LIVE

Итерация 3 Cross-Period Validation

2026-04-22

Валидация инвертированных combos на разделённых периодах IS/OOS. Проверка на overfit. Из 7 инвертированных — 6 STABLE, 1 OVERFIT (COMPRESSION Financial).

1 материал(ов)

Cross-period валидация инвертированных сигналов

7 CONTRA-WINS combos разделены на IS (2026 Q1) и OOS (2025)

Валидация2026-04-22

Итерация 2 Inverted Signal Analysis

2026-04-22

Проверка гипотезы "контрариан как первичный сигнал" для 7 CONTRA-WINS combos из итерации 1. Доказательство: VWAP_REVERSION — на самом деле trend-continuation, а не mean-reversion.

8 материал(ов)

Inverted strategy surface — 7 CONTRA-WINS combos

Проверка гипотезы: контрариан как первичный сигнал

Инверсия2026-04-22

Inverted — VWAP_REVERSION × Metals × Morning

Контрариан как первичный сигнал (N=4416)

Инверсия2026-04-22

Inverted — BOS × Industrial × Morning

Контрариан как первичный сигнал (N=75 — маленькая выборка)

Инверсия2026-04-22

Inverted — COMPRESSION × Financial × Morning ★

Самое большое обращение edge среди всех combo

Инверсия2026-04-22

Inverted — FALSE_BREAKOUT × Metals × Morning

Контрариан как первичный сигнал (N=2502)

Инверсия2026-04-22

Inverted — VWAP_REVERSION × Growth&Tech × Main ⭐

Самый продуктово-пригодный кандидат для T2 v3

Инверсия2026-04-22

Inverted — VWAP_REVERSION × Industrial × Morning

Контрариан как первичный сигнал (N=3526)

Инверсия2026-04-22

Inverted — VWAP_REVERSION × Utility × Morning

Контрариан как первичный сигнал (N=6599 — крупнейший)

Инверсия2026-04-22

Итерация 1 Strategy Surface Methodology

2026-04-21 → 2026-04-22

Разработка методологии оценки combo через 2D-поверхность (TP × SL) expectancy. R-multiple нормализация, hit-rate curves с baseline, time-to-target, adverse-before-favorable. Прогон на 16 combos Track 2 v2 с сравнением signal vs contrarian направлений.

18 материал(ов)

Strategy Surface — батч по 16 combos Track 2 v2

Сравнение лучшего E[R] сигнала vs контрариан-направления

Стратегия2026-04-22

R-level distribution — VWAP_REVERSION × Metals × Morning

Hit-rate, time-to-target, adverse-before-favorable

R-метрики2026-04-21