Qu'est-ce qui compte le plus en crypto : le marché ou la stratégie ?

La recherche crypto part presque toujours d'un de ces deux gestes. Vous trouvez un marché qui semble contenir quelque chose, puis vous lui lancez plusieurs règles dessus. Ou vous trouvez une règle à laquelle vous croyez, puis vous l'étalez sur tous les marchés qui l'acceptent. Les deux gestes paraissent raisonnables, et ils parient très différemment sur l'origine des rendements : l'un dit que l'edge est porté par le lieu de cotation, l'autre qu'il est porté par la logique.

Presque personne ne teste lequel paie le mieux, parce que les deux sont rarement mis sur un pied d'égalité. La sélection de marché se teste en général avec une stratégie favorite attachée, et la sélection de stratégie se teste sur un marché favori, si bien que l'axe auquel le chercheur croyait déjà finit avec la meilleure main.

Nous avons mené le duel avec les deux bras construits de la même façon. Six stratégies structurelles et six marchés perpétuels USDT liquides sur Binance forment une grille équilibrée ; un sélecteur a le droit de choisir le marché et doit ensuite y tenir toutes les stratégies, l'autre a le droit de choisir la stratégie et doit ensuite la tenir sur tous les marchés. Même capital, mêmes preuves in-sample tenues en avant, même objectif de P&L net, mêmes quatorze trimestres hors échantillon.

Six marchés, six stratégies, une grille. Les marchés sont les futures perpétuels BTC, ETH, DOGE, XRP, BNB et SOL sur Binance, classés par notionnel échangé et figés avant l'ouverture de la période de test. Les stratégies sont le mobilier ordinaire de la crypto systématique : tendance EMA, breakout Donchian, momentum time-series, retournement RSI, fade Bollinger et un breakout sur compression de volatilité. Les 36 cellules stratégie-marché tradent des barres horaires et chaque cellule tourne dans les trois portefeuilles, donc aucun bras n'a accès à un instrument ou à une règle qui manque à l'autre.

Les paramètres numériques ne sont pas des stratégies. Lookbacks, seuils, stops, targets et durées de détention maximales sont des boutons refittés à l'intérieur de chaque fenêtre walk-forward, exactement comme un desk les refitterait, et chaque famille reçoit le même budget de recherche fixe dans chaque marché et chaque fenêtre. Une famille qui se trouve avoir plus de surface réglable qu'une autre ne peut pas gagner en cherchant plus fort.

Chaque trimestre d'historique hors échantillon est précédé d'une année d'historique in-sample, coupée en deux, dont les neuf premiers mois fittent les paramètres numériques de chaque cellule. Les trois derniers mois rejouent ensuite la configuration déjà sélectionnée, sans y toucher, et ce sont ces scores tenus en avant, pas les scores de fitting, que voient les sélecteurs au moment de choisir.

Cette coupure est la raison pour laquelle le duel est équitable, car un sélecteur qui choisirait sur le même P&L que celui ayant sélectionné les paramètres se relirait la sortie de son propre optimiseur.

Trois portefeuilles sortent de chaque fenêtre et tous les trois déploient le même capital fixe. Le portefeuille sans sélection tient les 36 cellules à poids égal et ne fait aucun choix. Le sélecteur de marché prend le marché à la meilleure moyenne tenue en avant sur ses six stratégies et y tient les six stratégies. Le sélecteur de stratégie fait l'image miroir, en prenant la meilleure stratégie sur les six marchés et en la tenant partout.

Le capital ne se capitalise pas et les sleeves plates restent en cash, donc un bras ne se concentre jamais discrètement sur ce qui tourne encore. Les coûts sont facturés de la même manière partout : chaque exécution est une exécution taker qui paie 5 points de base de frais et 2 points de base de slippage, et le funding est appliqué à ses vrais événements de settlement Binance avec le vrai signe. Les stops et les targets à l'intérieur d'une bougie horaire sont résolus à partir des données à la minute plutôt que supposés, puisque l'ordre d'arrivée du plus haut et du plus bas fait la différence entre un trade stoppé et un trade qui a atteint sa cible.

La comparaison primaire a été enregistrée avant qu'aucun chiffre hors échantillon n'existe : P&L net cumulé du sélecteur de marché moins P&L net cumulé du sélecteur de stratégie, avec un intervalle de confiance apparié construit en rééchantillonnant les semaines calendaires à l'intérieur de chaque trimestre fixe. Le verdict était fixé d'avance lui aussi : un intervalle entièrement au-dessus de zéro signifie que la sélection de marché a gagné, entièrement en dessous que la sélection de stratégie a gagné, et un intervalle contenant zéro signifie que l'expérience n'a produit aucun vainqueur fiable.

Aucun des deux axes n'a gagné. La sélection de marché finit 193.9 points de base de capital fixe devant la sélection de stratégie sur les quatorze trimestres, avec un intervalle de confiance apparié à 95% allant de -7,868.3 à 8,194.8 points de base. L'estimation ponctuelle vaut environ 1% de la largeur de son propre intervalle, une autre façon de dire que l'expérience ne peut pas distinguer les deux.

Tous les bras ont perdu de l'argent. Les deux sélecteurs ont perdu moins que le portefeuille qui ne faisait aucun choix, de 13.20 et 11.26 points de pourcentage, et aucune des deux améliorations n'a survécu à la correction de Benjamini-Hochberg à deux tests, enregistrée d'avance.

Le relevé trimestriel explique d'où vient la largeur de cet intervalle. La sélection de marché était devant sur six fenêtres, la sélection de stratégie sur huit et la tête a changé de mains quatre fois sur les quatorze. Le plus grand écart trimestriel en faveur de la sélection de marché est de 1,852.7 points de base ; le plus grand en faveur de la sélection de stratégie est de 1,386.9.

Deux sensibilités pré-enregistrées ont fait passer l'estimation ponctuelle de l'autre côté de zéro sans rien resserrer. Fitter les paramètres depuis le lancement de chaque contrat plutôt que sur neuf mois glissants inverse le signe en faveur de la sélection de stratégie, à -1,596.7 points de base, tandis que remplacer le funding réel par un funding adverse constant de 1 point de base par événement pousse le résultat davantage vers la sélection de marché, à 1,359.1. Les trois intervalles couvrent à peu près 14,000 points de base de terrain de part et d'autre de zéro.

Sept des 36 cellules ont gagné de l'argent sur toute la période. Les autres ont perdu, et les pertes sont assez larges pour que chaque moyenne de marché et chaque moyenne de stratégie soit négative.

Lisez les marges et le résultat des sélecteurs cesse de surprendre. L'écart entre les moyennes de marché est de 5,151 points de base, de BNB à -3,771 jusqu'à SOL à -8,922, tandis que l'écart entre les moyennes de stratégie est plus large, à 8,209 points de base, du momentum time-series à -3,123 jusqu'au retournement RSI à -11,332. Les deux axes séparent, mais aucun ne sépare deux fois de suite de la même façon, ce qui est la seule chose dont un sélecteur a besoin.

Une décomposition à effets fixes de la grille de 36 cellules sur les quatorze fenêtres découpe les sommes des carrés hors échantillon en un effet marché persistant, un effet stratégie persistant, leur interaction, un effet temps commun et tout le reste.

L'interaction est la plus grande des trois composantes transversales, et les intervalles bootstrap simultanés la placent au-dessus des deux effets principaux : marché moins interaction va de -11.45 à -1.61 points de pourcentage et stratégie moins interaction de -9.96 à -0.12, tous deux entièrement en dessous de zéro, tandis que marché moins stratégie va de -6.40 à +3.44 et ne tranche rien.

En clair, l'appariement précis d'une règle avec un marché a compté plus que la règle ou le marché pris séparément. Le retournement RSI sur DOGE a perdu 25,027 points de base tandis que le momentum time-series sur le même marché en a gagné 5,533, et ni le marché ni la stratégie n'ont décidé cela.

Ce constat ne sauve pas les sélecteurs, parce que l'appariement n'est pas ce qu'ils avaient le droit de choisir, et parce que le résidu vaut plus de douze fois la part d'interaction. Avec une seule observation par couple cellule-fenêtre, ce résidu contient des effets marché variables dans le temps, des effets stratégie variables dans le temps et tout ce qui est idiosyncratique, dont rien n'est assez stable pour être sélectionné sur trois mois de preuves tenues en avant.

La grille était rentable avant coûts. Sommé sur les 36 cellules et les quatorze trimestres, le P&L brut atteint 27,454.6 points de base de capital de sleeve, puis les frais en prennent 168,288.4, le slippage 67,315.4 et le funding 2,147.0, ce qui transforme +27,454.6 en -210,296.2.

Par trade, cela fait 1.63 point de base de brut contre 14.13 points de base de coût sur 16,826 trades hors échantillon : sept points de base par exécution, deux exécutions par trade et une durée de détention médiane de 11 heures. Aucune règle de sélection ne répare un ratio pareil, et c'est la raison honnête pour laquelle les trois bras sont profondément dans le rouge. Le duel entre axes a été mené sur une population de règles horaires qui tradent beaucoup trop souvent pour leur edge.

Retirer un marché à la fois est ce qui met le résultat le plus à l'épreuve. Cinq des six omissions laissent la sélection de marché devant, et retirer BNB inverse la différence à -4,494.8 points de base. Une comparaison sur six marchés qui change de signe quand un marché s'en va est une comparaison avec un marché à l'intérieur, pas une propriété générale de la plateforme.

Le traitement des clones n'a rien changé du tout, puisque les corrélations signées de positions quotidiennes ont formé six groupes singletons dans chaque fenêtre, donc jamais deux familles n'étaient assez proches pour fusionner. Le transfert raconte la même histoire depuis une autre direction : en rejouant les paramètres gelés de chaque fenêtre sur les six marchés, douze fenêtres sur quatorze ne montrent aucun edge cross-market agrégé positif, que ce soit en P&L total ou en expectancy, une fenêtre passe le contrôle de dépendance au marché et une autre ne tient que par un seul marché.

Le corpus final contient 31,770,479 lignes de trades candidats et 16,826 trades hors échantillon sélectionnés. Les coûts du ledger se réconcilient à 5.55e-17 unité de rendement près, la référence Python et le moteur Rust de production se sont accordés sur 25,259 trades à travers 72 cas de parité sur données réelles avec un désaccord absolu maximal de P&L de 1.94e-16, et un corpus de marches aléatoires sans drift sur 30 seeds n'a produit aucune famille dont la borne de confiance inférieure hors échantillon sélectionnée dépassait zéro.

Deux avertissements automatiques ont été résolus en vérifiant directement les données plutôt que par argument. Le contrôle générique a lu l'horodatage partagé entre in-sample et hors échantillon comme une purge de zéro jour, alors que ce moteur purge au niveau du trade, et un comptage direct aux frontières a trouvé zéro trade traversant sa fenêtre enregistrée ou tombant en dehors. L'étape orientée Sharpe du même contrôle a rapporté une faible puissance et une dispersion d'échelle de bruit entre familles, ce qui ne sélectionne ni ne décide rien ici, mais explique pourquoi aucune famille individuelle de la grille n'est présentée comme un edge.

Pour ces six marchés, ces six stratégies et ces quatorze trimestres, choisir le marché d'abord n'a pas battu de façon fiable le fait de choisir la stratégie d'abord, et les deux battent le fait de ne rien choisir d'un montant trop petit pour être distingué du bruit. Les effets principaux persistants sur les deux axes étaient minuscules, l'effet d'appariement était plusieurs fois plus grand que l'un ou l'autre, et tout ce qui est transversal réuni expliquait à peine un dixième de la variation.

Pour cette classe de systèmes horaires sur perpétuels, l'affaire était pliée avant même que l'un ou l'autre sélecteur ne tourne, par une ligne de coûts 8.7 fois plus grande que l'edge brut.

• Le résultat couvre six marchés perpétuels Binance, six familles structurelles et quatorze trimestres de données horaires. Ce n'est pas une affirmation sur la crypto en général, sur d'autres plateformes ou sur d'autres durées de détention.
• Il n'y a pas de panel de marchés externe intact, donc le transfert au-delà de ces six marchés n'est pas démontré.
• La comparaison change de signe quand BNB est retiré, ce qui rend l'estimation à six marchés dépendante d'un membre de son propre univers.
• Les bras leave-one-market-out portent un nombre de sleeves différent après le retrait d'un marché, donc ces estimations sont des contrôles de dépendance descriptifs et non des chiffres de remplacement pour le résultat principal.
• Tous les bras ont perdu de l'argent, donc le duel oppose deux façons de perdre moins. Une population de stratégies rentables classerait peut-être les deux axes autrement.
• La décomposition rapporte des parts descriptives de sommes des carrés sur une grille délibérément sélectionnée, pas des composantes de variance de population.