Давайте создадим простую гипотетическую торговую стратегию. Её предпосылка проста и основана на широко обсуждаемой нарративе: когда монеты покидают биржи, это обычно бычий сигнал. Логика интуитивна: перемещение монет с бирж обычно сигнализирует о том, что держатели выводят средства в собственное хранение (self-custody), сокращая доступное предложение для продажи. И наоборот, поступление монет на биржи может указывать на то, что держатели готовятся к продаже.
Однодневный отток, однако, это всего лишь шум. Чтобы определить genuine trend (истинный тренд), мы применим скользящее среднее (moving average crossover) к балансу на бирже. Когда краткосрочное среднее опускается ниже долгосрочного, это подтверждает, что монеты последовательно покидают биржи в виде устойчивой модели, а не единичных событий.
Используя данные Glassnode о биржевом балансе для Binance, мы определяем следующее:
- Входить на рынок, когда 5-дневное скользящее среднее баланса BTC на Binance опускается ниже его 14-дневного скользящего среднего, сигнализируя об устойчивой тенденции оттока.
- Выходить с рынка, когда 5-дневное среднее снова поднимается выше 14-дневного, сигнализируя о том, что тренд оттока развернулся и монеты возвращаются на биржу.
Затем мы сравниваем эту стратегию с простым удержанием (HODL) BTC за тот же период, начиная с 1 января 2024 года по 9 марта 2026 года, с начальным капиталом в 1000 долларов и торговой комиссией 0,1% за каждую сделку.
Вот как читать этот график:
🟫 Коричневая линия внизу — это бинарный торговый сигнал, переключающийся между нахождением на рынке (1) и вне рынка (0).
🟦 Синяя линия отслеживает стоимость портфеля стратегии с течением времени.
🟩 Зеленая линия — это эталонный портфель стратегии «купи и держи» (buy-and-hold).
Мы можем наблюдать, что стратегия, основанная на биржевом балансе, показала себя довольно хорошо, хотя в некоторые периоды стратегия «купи и держи» outperformed (превосходила) её. Однако в последние дни исследовательского периода стратегия на основе биржевого баланса догнала. Хотя некоторые инвесторы могут найти комбинацию сниженной волатильности и в конечном итоге сопоставимой с «купи и держи» производительности привлекательной, итоговые цифры вводят в заблуждение — и вот почему.
Проблема: Мутация Данных и Смещение Взгляда Вперёд (Look-Ahead Bias)
Метрики не статичны. Многие из них ретроспективно пересматриваются по мере поступления новой информации. Это особенно верно для метрик, которые зависят от кластеризации адресов или маркировки сущностей, таких как балансы on-chain бирж. Однако это также касается и таких метрик, как объем торгов или цена, поскольку отдельные биржи иногда могут передавать свои данные с небольшой задержкой.
Это означает, что значение, которое вы видите сегодня, скажем, за 15 января 2024 года, может не совпадать со значением, опубликованным 15 января 2024 года. Данные были пересмотрены задним числом. Когда вы проводите бэктест стратегии на этих пересмотренных данных, вы неявно используете информацию, которая не была доступна в момент принятия торговых решений. Это вводит смещение взгляда вперёд (look-ahead bias).
Честный Бэктест: Использование Данных на Конкретный Момент Времени (Point-in-Time Data)
Поэтому давайте повторим точный такой же бэктест — та же логика сигналов, те же параметры, те же даты, те же комиссии — но на этот раз используя вариант метрики Биржевого Баланса «На Конкретный Момент Времени» (Point-in-Time, PiT), доступный в Glassnode Studio.
Метрики PiT строго append-only (только с добавлением) и неизменяемы (immutable). Каждая историческая точка данных отражает только ту информацию, которая была известна на момент её первоначального вычисления. Никаких ретроспективных пересмотров, никакого смещения взгляда вперёд.
Хотя мы используем ту же метрику, стратегия теперь дает значительно другие результаты, что иллюстрируется фиолетовой линией на новом графике ниже. Общая производительность заметно хуже.
Хотя обе стратегии ведут себя схожим образом на протяжении большей части 2024 года, мы наблюдаем, что версия на основе PiT не так эффективно захватывает сильные всплески в ноябре 2024 года и марте 2025 года. В результате совокупная производительность существенно расходится и в итоге оказывается значительно ниже.
Ключевой Вывод
В этом примере фиолетовая стратегия, которая имеет доступ только к информации, доступной на тот момент, показывает заметно худшие результаты. ► Бэктесты будут лгать, если их кормить неверными или пересмотренными данными. Только неизменяемые метрики на конкретный момент времени (Point-in-Time) гарантируют, что вы воспроизводите историю так, как она происходила на самом деле.
