К основному содержимому
COBALT CAPITAL
← Все счета
Quant · EUR/USD

Meridian Quant

Внутренний аудит
Кривая капитала
+138%
Доходность
+138%
CAGR
18.1%
Sharpe
2.1
Макс. просадка
8.2%
Win rate
57%
Месяцев
62
Сделок
6 200+
R:R
1:1.7

Прошлые результаты не гарантируют будущей доходности.

Описание стратегии

Количественная стратегия на статистических закономерностях в паре EUR/USD и связанных кроссах. Модель использует 40+ признаков и переобучается по строгому протоколу без утечки данных.

Одна из самых стабильных стратегий по коэффициенту Шарпа. Ограничена ликвидностью выбранных инструментов.

Месячная доходность, %

1.5
2.9
6.4
-0.9
0.3
-1.1
2
1.3
3.7
6.4
-2.3
-3
1.1
-0.8
0.6
5
3.6
1.3
3.3
-0.9
-3.1
2.6
6.8
5.4
прибыльный убыточный
← Все счета

Как устроена стратегия

Сигнал в Meridian Quant строится не на одном индикаторе, а на наборе из 40+ признаков: ценовые (моментум на нескольких горизонтах, автокорреляция доходностей), объёмные прокси и признаки на основе спреда и глубины стакана у нескольких провайдеров ликвидности. Модель — не чёрный ящик: каждый признак проходит проверку на экономический смысл, прежде чем попасть в пайплайн, а вклад признака в итоговое решение можно проследить, а не только увидеть на выходе вероятность. Итоговый сигнал — это взвешенная сумма вкладов всех активных признаков, а не голосование по большинству, поэтому один сильный признак способен перевесить несколько слабых.

Отбор признаков идёт без утечки данных — то есть без использования будущей информации при построении обучающей выборки, а кросс-валидация проводится по времени: модель обучается на одном интервале и проверяется на следующем, никогда не наоборот. Из-за узкой фокусировки на EUR/USD и кроссах цикл переобучения короче, чем в мультиинструментных системах: модель пересматривается ежеквартально, потому что статистические связи в одной паре смещаются быстрее, чем в диверсифицированном наборе из 28 инструментов.

Размер позиции пропорционален калиброванной вероятности модели, а не фиксированной ставке: сигнал с вероятностью 58% получает меньший риск, чем сигнал с вероятностью 66%, хотя оба технически выше порога входа. Win rate 57% при среднем R:R 1:1.7 даёт математическое ожидание заметно выше, чем у более широкого систематического пула — но это следствие концентрации на одной паре с высокой ликвидностью и предсказуемой микроструктурой, а не более удачной модели: перенести тот же подход на менее ликвидный инструмент и удержать те же цифры не получится.

Сделки исполняются автоматически по сигналу модели без подтверждения человеком — Noob_X и research-команда участвуют на этапе до продакшна: гипотеза проходит бумажную торговлю, затем малый реальный капитал и только потом полное масштабирование. За 62 месяца истории счёта команда выводила из продакшна и заменяла отдельные признаки внутри модели несколько раз, но полной остановки торговли из-за пересмотра модели не было ни разу — переключение между старой и обновлённой версией всегда происходит между сессиями, а не посреди открытых позиций.

Поведение в разных режимах рынка

  • Боковик / диапазон
    Диапазонный рынок по EUR/USD — базовый комфортный режим для модели: статистические связи между признаками стабильнее, чем на резких направленных движениях, и именно в такие периоды винрейт счёта обычно выше среднего значения 57%.
  • Устойчивый тренд
    На затяжном направленном тренде часть краткосрочных признаков временно теряет предсказательную силу — модель не «ловит» весь тренд целиком, как это делает трендовая система, а собирает прибыль короткими сделками внутри движения. Результат в такие месяцы обычно положительный, но заметно скромнее, чем у систематического трендового пула на том же движении.
  • Стресс и резкий разворот
    Резкий структурный слом — как разворот на макрособытии — краткосрочно снижает точность модели: признаки, обученные на одном режиме взаимосвязей, какое-то время выдают более слабые сигналы. Фильтр волатильности в такие эпизоды автоматически сокращает размер позиции ещё до того, как модель переобучится на новых данных.
  • Схлопывание ликвидности
    Из-за концентрации на одной паре с кроссами узость инструментального набора становится риском именно в момент падения ликвидности: спред расширяется, и при типичном для стратегии небольшом ожидаемом выигрыше на сделку издержки исполнения съедают заметную часть математического ожидания быстрее, чем в диверсифицированном портфеле.

История просадок

Кривая капитала растёт не линейно. Ниже — периоды, когда счёт терял, с причинами и сроками восстановления.

ПЕРИОДГЛУБИНАПРИЧИНАВОССТАНОВЛЕНИЕ
август–сентябрь 2022 −6.4% падение EUR/USD к паритету на фоне энергетического кризиса в Европе разрушило часть привычных статистических связей между парой и кроссами — признаки, построенные на дифференциале ставок, на несколько недель перестали быть надёжными две группы признаков временно отключили от торговли, окно кросс-валидации сократили до более свежих данных — кривая восстановилась за 9 недель
март 2023 −5.1% банковский стресс в США и Европе (Silicon Valley Bank, Credit Suisse) вызвал резкое бегство в качество — корреляции между EUR-кроссами на несколько дней синхронизировались сильнее обычного, и модель, рассчитанная на их относительную независимость, несла убытки почти по всем открытым позициям одновременно добавили фильтр по совокупной корреляции открытых позиций перед входом в новую сделку; восстановление заняло 5 недель
ноябрь 2024 −4.7% быстрое укрепление доллара после американских выборов сместило краткосрочные ценовые паттерны, на которых была обучена часть признаков модели — сигналы продолжали генерироваться, но с ухудшенной точностью около трёх недель плановый квартальный пересмотр модели пришёлся почти на пик эпизода, обновлённые веса признаков вернули счёт к максимуму за 4 недели

Частые вопросы по счёту

Почему Meridian Quant торгует практически одну пару, а не весь набор G10 как систематический пул?

Потому что модель специализирована на статистических связях именно в EUR/USD и кроссах евро — перенос той же модели на другие пары потребовал бы отдельного цикла отбора признаков и валидации, а не простого расширения списка инструментов. Узкий фокус даёт более высокий Sharpe 2.1, но платит за это меньшей диверсификацией и более выраженной чувствительностью к ликвидности одной пары.

Что происходит, если признак модели перестаёт работать?

Признак не отключают по одному плохому месяцу — решение принимается по совокупности данных за квартал и обсуждается с research-командой отдельно от текущей торговли счёта. Если признак теряет экономическое обоснование или стабильно теряет предсказательную силу, его выводят из модели и запускают полный цикл валидации замены.

Почему винрейт 57% и R:R 1:1.7, а не более высокий винрейт, как у арбитражных стратегий?

Потому что модель ищет статистическое преимущество, а не гарантированно верное направление: часть сделок закрывается в убыток по дизайну, а положительное математическое ожидание строится за счёт соотношения выигрыша к проигрышу 1:1.7, а не за счёт частоты угадывания. Более высокий винрейт обычно означает более короткий стоп и более частые срабатывания на шуме, что при узком инструментальном наборе увеличивает издержки исполнения.