МФТИ представил систему реалистичной проверки криптостратегий с учётом комиссий и проскальзывания

Московский физико-технический институт анонсировал запуск платформы для проверки торговых алгоритмов на крипторынке. Главная особенность — отказ от стандартных исторических моделей, которые обычно применяются для оценки стратегий. Вместо них специалисты предложили метод, приближенный к настоящей торговле: учёт комиссий, проскальзывания цен, ликвидности на биржах и затрат на финансирование бессрочных фьючерсов. Именно эти детали часто пропускают в классических тестах, из-за чего алгоритмы, отлично работающие на бумаге, в реальности быстро теряют эффективность.

Бэкстекинг

Бэктестинг — это прогон стратегии на прошлых котировках. Алгоритм получает цены, открывает и закрывает сделки по своей логике и выдаёт итоговую прибыль или убыток. На первый взгляд, метод кажется объективным, но исторический график не учитывает множество нюансов реальных операций. Например, ордер может исполниться по худшей цене из-за нехватки глубины рынка. Плюс биржи берут плату за операции, а по фьючерсам начисляется вариационная маржа. Без этих факторов проверка создаёт ложное ощущение надёжности и скрывает риски.

Разработка МФТИ закрывает этот пробел. Система работает пошагово: на каждом интервале она передаёт алгоритму только те данные, которые существовали в тот момент, исключая «взгляд в будущее». Затем рассчитывается результат с вычетом издержек, добавляется вероятное проскальзывание, проверяется ликвидность, а для бессрочных фьючерсов учитывается стоимость финансирования. После обработки шага система переходит к следующему периоду. Такой подход даёт не абстрактную цифру, а реалистичную оценку поведения стратегии с учётом биржевых задержек и колебаний спроса.

В центре исследования — моментум-стратегии, популярные в алготрейдинге. Их суть в том, что начавшийся тренд сохраняет направление какое-то время. Эффект хорошо изучен на фондовых рынках, но в криптовалютах его часто тестируют с упрощениями. Учёные решили проверить устойчивость таких подходов на своём симуляторе. Хотя на крипторынке есть и другие типы алгоритмов — арбитраж, скальпинг, трендовые системы, маркет-мейкинг — выбрали именно моментум, потому что его кажущаяся простота часто обманывает разработчиков.

Для эксперимента команда кафедры «Блокчейн» собрала массив почасовых данных по споту и бессрочным фьючерсам за восемь лет. Это позволило охватить разные фазы рынка: рост, коррекции, волатильные скачки и боковики. Через систему прогнали 132 варианта моментум-стратегий с разными параметрами входа, выхода и рисков. Каждый вариант прошёл полный цикл симуляции, а результаты обработали статистикой, чтобы отделить систематический эффект от случайности.

Результаты

Итоги оказались показательными. Многие стратегии, привлекательные при упрощённом тесте, после учёта издержек заметно теряли эффективность. Статистика подтвердила: в ряде случаев преимущество лучшего варианта объяснялось простым везением. Сам моментум-эффект не исчез, но проявился иначе — стратегии стали сдерживать потери при резких падениях рынка. При реалистичном моделировании их ключевым свойством оказалась защита капитала, а не погоня за рекордной доходностью.

Если усреднять результаты по множеству вариантов и собирать портфель из нескольких алгоритмов, устойчивая прибыльность сохраняется, а максимальная просадка падает с 67% до 29%. Инвестор получает не сверхприбыль, а инструмент для переживания кризисов, что на волатильном крипторынке часто важнее номинальной доходности.

Разработчики считают, что система может стать основой для новых инвестиционных продуктов в цифровых активах. Она позволяет заранее проверить алгоритм на реалистичной модели, оценить его поведение в стрессовых условиях и контролировать риск. Это актуально на фоне формирования в РФ нормативной базы для цифровых финансовых активов, где прозрачность и надёжность выходят на первый план. Максим Егоров, выпускник кафедры «Блокчейн», отметил: система пошагово имитирует реальную торговлю и показывает, как стратегия повела бы себя в прошлом с учётом всех издержек, что даёт более честную картину.

В планах — расширить эксперимент на арбитражные и скальпинговые стратегии, а также проверить работу на новых криптоактивах. Это поможет лучше понять, как учёт реальных условий меняет восприятие риска и доходности, и даст рекомендации разработчикам торговых роботов и институциональным инвесторам.