Эта стратегия показывает впечатляющую доходность. Но что происходит, когда рынок меняется? Я изучил Growi HF внутри Quant AI — систематическую мульти-ассетную длинную/короткую стратегию среднего возврата на криптовалютных бессрочных контрактах Hyperliquid и других платформах. Она нацелена на высокий годовой альфа-доход за счет коррекции статистических отклонений в широком корзине токенов. Исторические данные показывают, что она хорошо работает в колеблющихся, Range Bound рынках с умеренной волатильностью. Там преимущества среднего возврата накапливаются. Риск меняется в разных рыночных режимах. Сильные направленные тренды и параболические движения могут вызывать повторяющиеся срабатывания стоп-лоссов. Каскады ликвидаций уничтожают диверсификацию, поскольку корреляции растут до 1. Низковолатильный флэт превращает комиссии и расходы на финансирование в медленную утечку. Нарративные всплески жестко наказывают короткие позиции. Снижения, кредитное плечо, проскальзывание при росте TVL и сдвиг модели на нестационарных криптовалютных рынках — это реальные риски. Я рассмотрел бы её только как позицию с высокой уверенностью в волатильном альфа-доходе, никогда как стабильный доход, и только когда мой прогноз предполагает Range Bound условия. Интересно, как стратегия справляется при смене рыночных условий? Исследуйте стратегии и их риски внутри Quant AI по моей ссылке ➡️ https://t.co/xQVVQFJfSD @tryquantio #QuantAIPioneers