От арбитража на doge Coin, до ректа на фьючах и разгоне на SOL мемах нулевого баланса до средних 6 фигур. История Danny, автора канала Better Trader

Часть 4 из 5

На пути изучения мне встречались удивительные люди, некоторые из которых помогали безвозмездно, некоторые сами не осознавали ценность их знаний для меня в тот момент. Впоследствие, я пришел ко всем, кто был причастен к успеху, чтобы поблагодарить их.

Всего я выделил три гипотезы.
Сначала я пытался торговать мемкоины, которые имели хорошие технические метрики на 15 минутном таймфрейме (ликвидность, число транзакций, объемы, распределение токенов). “Хорошие” - это эмпирическая оценка, я просто проводил тысячи бектестов, меняя условия входа и искал сегменты, где будет положительное мат ожидание.
Затем я пытался снайпить листинги, для этого я изучил как работает мемпул Jito и использовал их открытые примеры. (Это было до отключения мемпула)
Третья гипотеза заключалась в анализе всего подряд с первой же минуты торгов, также как и в первом случае я должен был отыскать профитные сегменты.

Проверка первой гипотезы была наиболее простой, т.к. далеко не все монеты выживали в первые 15 минут, это сокращало набор рассмотрения, а все данные я тянул с Dexscreener. Я смог собрать относительно устойчивую торговую систему, которая могла целые сутки болтаться у нуля, а затем поймать гем и заработать несколько иксов.

Я понял, что нащупал верный путь после того, как бот смог купить PEBO, который вырос в 80 раз менее чем за час. Хотя я с перепугу закрывал позицию по чуть-чуть руками и не дал боту в полной мере обогатиться, все равно это был первый классный результат, который принес около 25 солан.

Это было начало февраля. Думаю, в то время рынок соланамемов был еще очень нагретым. Пока боты гоняли солану туда-сюда, я попытался сделать снайпера, чтобы покупать в первых блоках после заливки ликвы. В целом мне это удалось, благодаря Jito, но результат меня не очень устроил, я часто попадал в ходе тестов в скам, а затем Jito отключил мемпул, и гипотеза 2 загнулась в том виде, в котором я мог ее реализовать.

В дополнение к этому, выросла дисперсия на первой стратегии, просадки стали выше, качели сожгли 30% заработанного, я уменьшал риск, но ситуация только ухудшалась.

Тогда я перевел стратегию в режим мониторинга. Это очень важно, иметь у своего торгового бота два режима: “мониторинг и сбор данных” и “торговля”. Данные продолжали собираться без реальных торгов.

И занялся третьей гипотезой. Она требовала совершенно других алгоритмов сбора данных. Я начал собирать данные напрямую из пулов ликвидности (base vault). Забегая вперед, скажу, что именно третья стратегия в итоге успешно отмасштабировалась и оказалась профитной.

Успех пришел, когда я обогатил данные для принятия решения о входе ончейн и социальными данными (наличие снайперов, распределение токенов, учет доли ликвидности в тотал сапплай, подсчет числа реакций на Dexscreener и прочие метрики), а также когда я применил K-means классификацию. По сути я получил полу-ML классификатор токенов по различным параметрам с точки зрения, например, winrate. Однако это не все, критически важным стал алгоритм сопровождения позиции с трейлинг-стопом. В алгоритме около 20 параметров, но ключевое - это трейлинг стоп.

Сама торговля (покупка и продажа) написаны с нуля, либо фрагментами сильно переработаны открытые скрипты. Было постепенно запущено несколько экземпляров ботов, у каждого свои настройки, для каждого свой бектестер.

Отдельно хочу отметить, что это ни с чем не сравнимый кайф, когда удается вскрывать природу процессов, природу рынка, и находить способы извлечения прибыли из на первый взгляд хаотичных процессов.