baykovpro

← Quant

Сетевой моментум: граф-структура как торговый сигнал

18 сентября 2026 · 9 мин · моментум, mean-reversion, режимные фильтры, позиционирование

Суть идеи

Авторы берут идею из сетевой науки — а именно из работ Барабаши о масштабно-инвариантных сетях — и пытаются применить её к финансовым рынкам. Базовый тезис: активы не существуют изолированно, они связаны в граф через корреляции доходностей, потоки капитала или общих участников. Узлы с высокой «степенью» (много связей) — это хабы, которые транслируют импульс на периферию с задержкой. Если поймать эту задержку, получаешь опережающий сигнал.

Конкретная механика, судя по анонсу, строится так: на каждом ребалансировочном окне считается матрица корреляций между активами, из неё строится граф (рёбра — корреляции выше порога), затем вычисляются сетевые метрики (degree centrality, betweenness или PageRank). Активы с высоким центральностью, показавшие моментум, получают больший вес — логика в том, что «хабовый» актив тянет за собой остальных, и его сигнал более надёжен.

Данные у авторов, по всей видимости, — традиционные акции или мультиактивный универсум. Горизонт моментума классический: 1–12 месяцев с пропуском последнего месяца (Jegadeesh-Titman). Сетевая метрика выступает как фильтр: берём только моментум-сигналы из «центральных» узлов.

Применимость к крипте

На крипто-рынке идея ложится неплохо, но с оговорками. BTC — очевидный хаб: его корреляция с альтами в стресс-периодах стремится к 1, он транслирует волатильность на весь рынок. ETH — второй хаб, с собственной динамикой через DeFi-экосистему. Можно построить граф из BTC, ETH, SOL, BNB, крупных DeFi-токенов и смотреть, как меняется центральность BTC/ETH во времени.

Для нашего трейдера деривативов интереснее другое применение: использовать сетевую метрику не для спот-моментума, а как режимный фильтр для опционных стратегий. Когда BTC теряет центральность (корреляции рассыпаются, рынок фрагментируется) — это часто совпадает с низким GEX и нестабильным gamma flip. Такой режим неблагоприятен для продажи волатильности. Обратная ситуация — плотный граф, BTC-хаб доминирует — исторически соответствует более предсказуемому VRP.

Макро-оверлей: DXY и NASDAQ влияют на плотность крипто-графа. В risk-off фазах корреляции внутри крипты растут (граф уплотняется), но одновременно растёт и реализованная волатильность — VRP может сжиматься или инвертироваться.

Тестируемо ли

Технически — да. Нужны дневные доходности 10–20 крупных крипто-активов (Binance/Coinbase), rolling-корреляционная матрица (окно 30–60 дней), порог для построения графа (например, |ρ| > 0.4), и библиотека networkx для метрик. Всё это реализуемо в нашем Python-движке.

Чего нет: длинной истории альтов до 2020 года — независимых наблюдений будет мало. Граф крипто-рынка структурно другой, чем у акций: он намного плотнее в среднем и резко меняется в кризисы (март 2020, май 2021, ноябрь 2022). Walk-forward на таком коротком ряду даст широкие доверительные интервалы.

Сомнения

Порог корреляции для построения графа — свободный параметр, и результат чувствителен к нему. Авторы наверняка перебирали пороги in-sample. Сетевые метрики меняются медленно, но крипто-корреляции могут прыгнуть за неделю — граф устаревает быстро. Наконец, в крипте почти все активы — периферия BTC, и «открытие» того, что BTC-хаб предсказывает альты, может быть просто бета-эффектом, а не сетевой магией.

Следующий шаг

Построить rolling-граф (окно 45 дней, порог ρ > 0.35) из топ-15 крипто-активов. На каждую дату считать degree centrality BTC и ETH. Проверить: является ли высокая центральность BTC (z-score > 1 относительно 180-дневной нормы) опережающим индикатором сжатия реализованной волатильности BTC на горизонте 2 недель — и, следовательно, сигналом для входа в short-vega позицию (продажа стрэддла ATM). Walk-forward с окном обучения 180 дней, тест 30 дней, Deflated Sharpe на выходе.

Результаты тестов

Проверено на наших данных до публикации (2026-09-05) — реализовали механизм статьи целиком на кросс-секции крипты: 40 перпов Binance, восемь моментум-признаков по букве работы, граф Kalofolias, обученный из сходства траекторий, регрессия на сетевых признаках, плацебо-графы, walk-forward, 2021–2026. Порядок автора воспроизводится: обученный граф лучше равномерного и случайных, лучше собственных признаков. Уровень — ноль: ни одна из версий не заработала, а сетевой сигнал в крипте почти неотличим от несетевого.

Провенанс. Статья открыта, это реплика Pu, Roberts, Dong и Zohren (Oxford-Man, 2023) на 60 фьючерсах четырёх классов активов: брутто Sharpe 2.1 у сетевой регрессии против 1.13 у той же регрессии на собственных признаках, 1.24–1.32 у плацебо-графов, 26 из 27 лет в плюс. Карточка предлагала слабый суррогат (центральность графа против сжатия волатильности BTC); мы прогнали сам механизм там, где он и должен работать, — на кросс-секции.

Стенд и предрегистрация

Дневная панель всех USDT-перпов Binance (только текущие листинги — выживаемость), юниверс на дату — топ-40 по 90-дневному объёму с полными окнами признаков. Признаки, как в работе: вол-нормированные доходности за 1, 21, 63, 126 и 252 дня и три нормированных MACD (8/24, 16/48, 32/96), винзоризация ±5. Граф — задача Kalofolias (2016) о графе, гладком для сигналов, решённая primal-dual-алгоритмом (α = 1, β = 0.3, как у автора; условия оптимальности проверены), по квадратам расстояний между траекториями признаков за 63, 126 и 252 дня, ансамбль трёх графов, нормировка D^{-1/2}AD^{-1/2}, нулевая диагональ, пересчёт раз в пять дней (у автора соседние дни совпадают на 99%). Сетевые признаки — взвешенные средние признаков соседей. Модели: пул-OLS на вол-нормированную доходность следующего дня по собственным признакам (LinReg), сетевым (GMOM) и обоим (RegCombo); expanding walk-forward, минимум год, рефит каждые полгода. Портфель: знак прогноза × 15%/σ, среднее по монетам, фандинг по знаку, издержки 0/2/5/10 б.п. на единицу оборота. Бейзлайны: Long-only и модель-free MACD (φ-правило Baz). Плацебо-графы: равномерный (среднее по всем, кроме себя), пять случайных Эрдёша–Реньи той же плотности, kNN по корреляции доходностей. Нуль — ротационный: сдвиг панели доходностей по дням при фиксированных позициях. Всё зафиксировано до прогона.

Порядок автора воспроизводится, уровень — ноль

1904 дня, июнь 2021 — август 2026, граф плотности 0.36 (около 14 соседей у монеты):

стратегия Sharpe брутто нетто при 2 / 5 / 10 б.п. просадка при 15% волы ρ с LinReg ρ с Long-only
GMOM (обученный граф) +0.02 −0.03 / −0.10 / −0.21 −34% 0.91 0.03
RegCombo (свои + сетевые) 0.00 −0.05 / −0.12 / −0.24 −33% 0.93 0.01
LinReg (свои признаки) −0.24 −0.29 / −0.37 / −0.50 −38% 1.00 0.01
равномерный граф −0.29 −0.33 / −0.38 / −0.46 −44% 0.76 0.05
kNN-граф по корреляциям −0.24 −0.28 / −0.34 / −0.44 −39% 0.90 −0.07
случайные графы (5) −0.42 ± 0.08 −45% 0.84 0.00
MACD, без обучения −0.17 −0.18 / −0.19 / −0.21 −22% −0.07 −0.44
Long-only +0.28 −22% 0.01 1.00

Ранжирование то же, что у автора: обученный граф впереди равномерного (+0.31), случайных (+0.44) и собственных признаков (+0.26). Но всё это происходит ниже нуля и внутри ротационного шума: p разности с LinReg 0.14, с равномерным графом 0.13, ожидаемый максимум Sharpe по меню под нулём 0.42. Единственная строка, которая не проиграла, — Long-only, и та с p = 0.10.

Проверка плато по единственной ручке графа (произведение αβ): плотность 0.17 / 0.36 / 0.66 даёт GMOM −0.05 / +0.02 / +0.01. Плато есть, как и у автора, только это плато на нуле.

Почему: в одном классе активов соседи — все

Корреляция дневных доходностей GMOM и LinReg у нас 0.91 при 0.68 у автора, совпадение знаков позиций 0.81. У автора «секретный соус» — межклассовые рёбра: облигации → валюты → сырьё; сетевой признак несёт то, чего нет в собственной истории актива. В крипте один фактор с типичной корреляцией 0.5–0.7 между монетами, граф соединяет каждого почти с каждым, и взвешенное среднее признаков соседей превращается в слегка сглаженную копию собственных признаков. Механизм не сломан — ему нечего переносить.

Коэффициенты как контрольная точка статьи: у автора однодневная доходность входит с плюсом, месячная — с минусом, реверсал сильнее у сетевой версии. У нас месячная и квартальная отрицательны (реверсал есть), однодневная около нуля (−0.014), полугодовая и годовая слабо положительны, MACD +0.065 / −0.061 / −0.016; у сетевой версии величины больше. Структура знаков похожа, величины втрое меньше.

По годам

Sharpe брутто 2022 2023 2024 2025 2026
GMOM +2.13 −0.29 +0.06 −0.69 +0.14
LinReg +1.81 −0.15 −0.38 −1.27 +0.16
Long-only −0.40 +1.36 +0.71 −0.55 −0.06

Весь результат — 2022 год: медвежий рынок, где короткая нога любой моментум-регрессии зарабатывала. «26 из 27 лет в плюс» на крипте превращается в два из пяти, и оба — режимные. На последних 500 днях (апрель 2025 — август 2026) картина обратная предыдущей таблице: LinReg +0.87, GMOM +0.20, то есть и ранжирование сетевой против несетевой версии не держится по подпериодам.

Издержки

Оборот 0.06 единицы позиции на монету в день (в единицах 15%/σ; у автора 1.46 в другой нормировке), при 5–10 б.п. за единицу оборота это −0.07…−0.23 Sharpe. Для стратегии с брутто около нуля вопрос издержек не стоит: вычитать не из чего.

Санитария

Решатель графа проверен на синтетических кластерах: неотрицательность, симметрия, условия Каруша–Куна–Таккера с точностью 10⁻¹⁵, три кластера восстановлены без единого межкластерного ребра, плотность зависит только от произведения αβ; признаки одной монеты сверены с ручным расчётом; подмена данных после даты не меняет граф этой даты; равномерный граф даёт ровно кросс-секционное среднее без себя; оракул со знаком завтрашней доходности даёт Sharpe 25, а тот же оракул со сдвигом на день — обычный 1.2: тайминг позиций и доходностей выровнен; регрессия восстанавливает известный коэффициент.

Что не проверено и где копаем дальше

Источник: Quantitativo · оригинал на английском, разбор — авторский на русском.