Статистический арбитраж без “межбиржевой логистики”: что реально работает на практике
Большинство “арбитражных” идей ломаются не из-за рынка, а из-за реальности исполнения: комиссии, проскальзывание, разная ликвидность, задержки, необходимость держать капитал на нескольких биржах и синхронно открывать/закрывать позиции.
Я это проходил и в итоге пришёл к простому принципу: если стратегия требует межбиржевой логистики — она почти всегда усложняет жизнь сильнее, чем даёт профит.
Поэтому я сделал инструмент под другой подход: внутрибиржевой статистический арбитраж (парный трейдинг / pairs trading), где всё происходит внутри одной биржи и в рамках одной площадки можно реально исполнять сделки без “переводов, ожиданий и синхронизации”.
Почему “обычный арбитраж” чаще не работает (в реальности)
1) Рынок шумный — ложных сигналов много. На графике “похоже”, а на дистанции это часто просто совпадение.
2) Исполнение убивает математику. Даже если на бумаге есть возможность, в реальности её съедают комиссии, спред и проскальзывание.
3) Межбиржевые операции превращаются в логистическую задачу. Держать деньги на двух площадках, быстро переводить, синхронно исполнять — это отдельная “профессия”, а не торговля.
4) Арбитражные окна часто короткие. Пока ты “переводишь и ловишь”, окно уже закрылось.
Именно поэтому я строю процесс наоборот: сначала проверяю исполнимость (ликвидность/объём), и только потом включаю статистику.
Что я называю “внутрибиржевым статистическим арбитражем”
Это ситуация, когда две монеты внутри одной биржи обычно движутся согласованно, но в моменте расходятся сильнее нормы. Если связь статистически устойчивая — есть шанс на возврат к среднему (mean reversion).
Важно: это не автотрейдинг и не “бот, который торгует за вас”. Это аналитический инструмент, который:
- находит статистически валидные пары,
- фильтрует неисполняемые варианты,
- показывает параметры входа/выхода и пропорции, а решение принимает трейдер.
Как устроен мой сканер (без матана, но по делу)
Сканер ищет внутрибиржевые статистические неэффективности и делает это отдельно по каждой бирже. Сейчас поддерживается 5 бирж (список будет расширяться). Я не смешиваю данные разных площадок: каждая биржа — отдельная среда, со своей ликвидностью и “поведением” рынка.
Ниже — логика отбора сигналов по шагам.
Шаг 1. Фильтр ликвидности (сначала “можно ли это исполнить”)
До любой математики отсекаются пары, которые тяжело или опасно торговать:
- фильтрация по объёму торгов (например, от $10 млн/сутки),
- исключение специфических активов (например, стейблкоинов),
- отсев инструментов с плохой исполнимостью.
Цель: чтобы пользователь видел не “красивые графики”, а потенциально исполнимые окна.
Шаг 2. Поиск устойчивой связи: корреляция + коинтеграция
Дальше начинается статистика:
- корреляция (correlation) — есть ли совместная динамика,
- коинтеграция (cointegration) — возвращается ли связка к норме или “расходится навсегда”.
Если связи нет — пара отбрасывается. Я не беру “совпало на истории”.
Шаг 3. Сигнал отклонения: z-оценка (Z-score)
Когда пара валидна, считаю z-оценку (Z-score) — насколько текущее расхождение аномально относительно истории.
Сигнал появляется только при значимом отклонении (порог жёсткий), поэтому это не поток из сотен “псевдо-сигналов” в день.
Шаг 4. Контроль ложных сигналов: p-value и доп. проверки
Чтобы не ловить случайность, применяются проверки статистической значимости:
- p-value (p-значение) как фильтр “случайных совпадений”,
- дополнительные условия, снижающие шум.
Идея простая: лучше меньше сигналов, но выше качество.
Шаг 5. Оценка скорости схождения: среднее время возврата (HL)
Я оцениваю, как быстро связка обычно “сходится” обратно. Если вероятность/скорость возврата сомнительная — сигнал уходит в отсев.
Шаг 6. Практическая упаковка сигнала: пропорции и ссылки
На выходе пользователь видит не “угадайку”, а параметры, которые помогают исполнению:
- пропорции Long/Short (коэффициент хеджа),
- понятные точки входа/выхода по отклонению,
- прямые ссылки на инструменты на бирже (если включено).
Где это видно пользователю
В веб-интерфейсе пользователь видит:
- найденные пары по биржам,
- ключевые метрики (корреляция, p-value, HL, Z-score),
- рекомендации по пропорциям.
А клик по паре открывает график отклонения/спреда — чтобы визуально оценить, где мы относительно “нормы”.
Как у меня устроена воронка входа (чтобы снизить трение)
Я не сторонник “продаж до того, как человек увидел продукт”. Поэтому вход устроен так:
- 24 часа бесплатного доступа к веб-сканеру выдаются автоматически при первой авторизации через Telegram.
- После окончания доступа включается ограничение и появляется понятный “пейволл”: купить доступ / написать в поддержку.
Это сильно снижает барьер: человек сначала видит продукт, а потом решает, нужно ли ему дальше.
Что важно понимать (честно)
- Это не гарантия прибыли и не “кнопка бабло”.
- Это инструмент, который повышает качество отбора и убирает часть шума.
- Решение и риск-менеджмент остаются за трейдером.
Что дальше
Сейчас инструмент работает в консервативном режиме (таймфрейм 1 час, упор на качество сигналов). Дальше буду усиливать блок статистики и отчётности, чтобы ещё прозрачнее показывать поведение портфеля и риски (например, метрики по просадке и доходности портфеля).
Если интересно — могу отдельным постом разобрать:
- как интерпретировать Z-score на практике,
- какие ошибки чаще всего делают новички в парном трейдинге,
- и как отличать “временное отклонение” от “сломавшейся связи”.
А если интересно посмотреть, как это выглядит вживую Я не прячу продукт за “волшебными обещаниями” — можно открыть лендинг с описанием и, при желании, зайти в веб-интерфейс.
- Лендинг (что это и как работает): https://promo.mag-arbitrage.ru
- Вход в веб-сканер (доступ выдаётся автоматически при первой авторизации): https://mag-arbitrage.ru/login
P.S.
Если вы практикуете статистический арбитраж внутри одной биржи или хотите посмотреть, как выглядит отбор сигналов “без шума” — напишите в комментариях, какие параметры вам важнее всего: скорость схождения, качество коинтеграции или ликвидность.