Проскальзывание: недооцененный убийца доходов при торговле

Автор: CryptoPunk

Многие криптотрейдеры сталкивались с одним и тем же разочарованием: на тестовых данных стратегия кажется стабильной и прибыльной, а при реальной торговле доходность быстро сокращается, иногда превращаясь из прибыли в убыток. Проблема зачастую не в неправильном выборе направления, а в недооценке торговых издержек, особенно проскальзывания.

В условиях быстрого переключения бычьих и медвежьих рынков, более высокой волатильности и более фрагментированного стакана рынка в криптовалютных рынках проскальзывание — это не просто незначительный знак после запятой, а реальный барьер, определяющий, сможет ли стратегия выжить. Отклонение в 2 или 3 бп в стратегии с высокой частотой сделок вполне может полностью съесть предполагаемый альфа.

В этой статье на основе долгосрочного тестирования BTC/USDT и ETH/USDT я постараюсь ответить на очень практический вопрос: насколько сильно проскальзывание может съесть доходность стратегии и какие стратегии наиболее уязвимы к проскальзыванию.

1. Введение: почему проскальзывание всегда недооценивают

Трейдеры обычно недооценивают проскальзывание по трем причинам.

Первая — многие тестовые модели предполагают исполнение по ценам закрытия, открытия или даже промежуточным ценам, что изначально создает оптимистичный сценарий. Вторая — многие считают только комиссионные сборы, не учитывая проскальзывание, а тем более двойные издержки при входе и выходе из позиции. Третья — многие предполагают, что проскальзывание фиксировано, хотя в реальности оно меняется в зависимости от волатильности, объема сделок, размера ордера и состояния ликвидности.

Именно поэтому многие стратегии выглядят хорошо в Excel или в тестовых фреймворках, но при переходе на реальный рынок начинают искажаться. Прибыль оказывается не такой высокой, а издержки — гораздо больше, чем ожидалось.

2. Методика исследования: дизайн тестирования BTC/ETH

В этом исследовании я оставил текущие стратегии и модель проскальзывания без изменений, лишь расширил временной диапазон и вывод результатов.

• Активы: BTCUSDT, ETHUSDT
• Данные: публичные 1-минутные свечи Binance Vision
• Период выборки: с 2020-01-01 по 2025-12-31
• Дата запуска: 15.03.2026
• Примечание: при проверке 15.03.2026 данные Binance Vision по 1-минутным свечам за январь 2026 года возвращают 404, поэтому в статье в качестве конечной точки взята последняя доступная дата — 31.12.2025
• Правила исполнения: сигналы формируются по закрытию текущего бара, исполнение — на открытии следующего

Для воспроизводимости результатов основные параметры исполнения следующие:

Стратегии делятся на три типа:

• Низкочастотные: скользящие средние 20/50, трендследование, таймфрейм 1H
• Среднечастотные: RSI + MA фильтр, таймфрейм 15 мин
• Высокочастотные приближенно: краткосрочный возврат к среднему, таймфрейм 5 мин

Модель проскальзывания включает:

• Фиксированные бп: 1 / 3 / 5 / 10 / 20 бп
• Волатильность-зависимое проскальзывание
• Влияние объема на цену при исполнении
• Двунаправленное несимметричное проскальзывание
• Параметры экстремальных рыночных условий

Ключевой вывод основан на сценарии “extreme_volume_impact + комиссия”, поскольку он ближе к реальной ситуации, когда волатильность усиливает издержки и присутствует двойная стоимость исполнения.

3. Результаты тестирования: сначала самые важные группы

Если рассматривать только валовую прибыль, многие стратегии выглядят вполне убедительно; однако, как только добавляются комиссии и проскальзывание, картина меняется кардинально.

Наиболее яркий пример — высокочастотный возврат к среднему по BTC:

• Без учета издержек чистая прибыль — 84 534
• После учета комиссий — -99 168
• После учета проскальзывания — -99 896
• Общее число сделок: 36 008, комиссии — 66 456, издержки на проскальзывание — 46 966

То есть проблема не в “немного завышенном проскальзывании”, а в том, что преимущество по одной сделке у стратегии слишком тонкое, чтобы его хватило при накоплении издержек — оно полностью нивелируется.

С другой стороны, стратегия по низкочастотному тренду ETH — одна из немногих, которая после учета издержек все еще показывает положительный результат:

• Без учета издержек: 48 948
• После комиссий: 23 664
• После проскальзывания: 13 463

Это говорит о том, что проскальзывание не делает все стратегии одинаково убыточными, а лишь показывает, какие из них имеют достаточно “толстый” запас по преимуществам, а какие — только “на бумаге”.

Чтобы нагляднее понять влияние издержек, приведу сводную таблицу ключевых результатов, где “комиссии + проскальзывание” взяты по сценарию extreme_volume_impact.

На изображении видно сравнение прибыли при разных моделях проскальзывания. Фиксированные бп — это лишь стартовая точка, при взаимодействии с волатильностью, объемами и экстремальными условиями доходность стратегии заметно снижается. Для высокочастотных стратегий, при переходе от “фиксированного” к “динамическому” проскальзыванию, прибыль зачастую исчезает вовсе.

Из сравнения по моделям видно, что фиксированные бп — это самый консервативный сценарий; при взаимодействии с волатильностью, объемами и экстремальными условиями многие стратегии, которые казались еще живыми, быстро оказываются у границы безубыточности.

4. Влияние проскальзывания на доходность

Самое страшное в проскальзывании — это не просто снижение прибыли, а то, что оно зачастую переводит стратегию из зоны прибыли в зону убытков.

В этом исследовании выявлено 54 “прибыльных по валовой прибыли, но убыточных по чистой” кейса; в рамках одного лишь сравнения моделей их насчитывается около 40.

Наиболее типичные провалы — это:

• BTC низкочастотный тренд: валовая прибыль 10 557, после комиссий — минус 8 617, после проскальзывания — минус 14 898
• ETH среднечастотный RSI+MA: валовая прибыль всего 4.53, после комиссий — отрицательная, а после проскальзывания — еще больше убыточная
• BTC высокочастотный возврат к среднему: на бумаге прибыль очевидна, но после издержек почти исчезает

Это объясняет, почему в криптовалютах так часто встречается ситуация “тестовая прибыль — реальный убыток”. Многие стратегии строятся на иллюзии “без издержек”, а в реальности издержки и проскальзывание делают их убыточными.

На графике показано сравнение стоимости капитала по стратегии возврата к среднему BTC: синяя линия — без учета издержек, зеленая — с учетом комиссий и проскальзывания. Первая выглядит как растущая кривая с эффектом сложного процента, вторая — почти полностью притерта к нулю.

Структура издержек подтверждает это: при использовании модели проскальзывания для высокочастотных стратегий:

• издержки по проскальзыванию — около 347% от валовой прибыли
• комиссии — около 491% от валовой прибыли
• у низкочастотных стратегий доля проскальзывания — около 63%, у низкочастотных — около 22%

Это означает, что низкочастотные стратегии в основном “сжимаются” из-за издержек, а высокочастотные — буквально “съедаются” ими.

Если совместить показатели доходности, коэффициента Шарпа и максимальной просадки, то картина становится еще яснее:

5. Почему высокочастотные стратегии наиболее уязвимы к проскальзыванию

Высокочастотные стратегии — самые уязвимые к проскальзыванию, не потому что у них плохой прогноз направления, а потому что их прибыльная структура очень тонкая.

Общие черты высокочастотных стратегий:

• очень тонкая прибыль на сделку
• огромное количество сделок
• высокая чувствительность к цене исполнения

В тестах при использовании модели проскальзывания средние накопленные издержки по трем типам стратегий составили:

• Высокочастотные: 53 758
• Низкочастотные: 8 678
• Среднечастотные: 59

То есть основная ударная волна проскальзывания сосредоточена именно на стратегиях с высокой частотой сделок.

По частоте сделок средний профиль стратегий выглядит так:

На графике видно, что “ущерб” от проскальзывания у высокочастотных стратегий практически в разы выше, чем у средне- и низкочастотных. Это подтверждает, что в криптовалютах удар проскальзывания сосредоточен именно на стратегиях с высокой частотой сделок. Многие системы не потому что не умеют зарабатывать, а потому что не могут выдержать постоянное трение.

Более того, влияние проскальзывания и частоты сделок не является линейным: при высокой волатильности и больших ордерах эффект усиливается экспоненциально.

Например, при использовании модели проскальзывания для высокочастотных стратегий в условиях высокой волатильности средний размер проскальзывания увеличивается в разы:

• BTC: в 2.33 раза
• ETH: в 3.99 раза

При увеличении размера ордера это влияние становится еще более заметным:

• Средний реализованный проскальзыватель по высокочастотной стратегии BTC увеличивается с 2.24 бп до 5.70 бп
• Аналогично по ETH — с 3.40 бп до 16.34 бп

На графике показано, как при увеличении размера позиции с 5% до 35% проскальзывание резко ухудшается, особенно у ETH. Это важный момент: многие трейдеры при тестировании недооценивают эффект “кривой” проскальзывания, когда увеличение объема приводит к экспоненциальному росту издержек. Стратегия, которая работает на малых капиталовложениях, при масштабировании может стать убыточной из-за этого.

6. Различия между BTC и ETH

Многие предполагают, что BTC — “более дорогой” актив, и потому проскальзывание у него выше. Однако реальные результаты показывают более сложную картину.

Если смотреть на сумму общего проскальзывания, то по модели оно примерно таково:

• Средние накопленные издержки по BTC — 18 039 бп
• По ETH — 23 624 бп

Если же учитывать “реализованный проскальзыватель” в бп, то у ETH он заметно выше:

• BTC: 2.57 бп
• ETH: 4.13 бп

При разборе по стратегиям видно, что у ETH в каждой категории проскальзывание выше, чем у BTC:

• Высокочастотные: BTC — 3.53 бп, ETH — 7.76 бп
• Низкочастотные: BTC — 1.87 бп, ETH — 2.29 бп
• Среднечастотные: BTC — 2.31 бп, ETH — 2.34 бп

Объединяя показатели, можно понять, что в долгосрочной перспективе у ETH из-за меньшей ликвидности и большей чувствительности к проскальзыванию издержки выше, чем у BTC, несмотря на то, что в абсолютных цифрах проскальзывание по сумме иногда кажется меньшим.

Это означает, что при одинаковых условиях ETH более подвержен издержкам, особенно в высокочастотных и волатильных сценариях.

На графике видно, что в абсолютных долларах проскальзывание у ETH выше, что подтверждает чувствительность к ликвидности и издержкам.

Это важный вывод: несмотря на то, что BTC — “более ликвидный” актив, в долгосрочной перспективе издержки у ETH могут быть выше из-за большей чувствительности к проскальзыванию, особенно при высокой частоте сделок и высокой волатильности.

7. Итоги: проскальзывание — не мелкая ошибка, а критический фактор

Выводы этого исследования однозначны:

1. Проскальзывание — это не просто незначительный параметр в тестах, а ключевой фактор, определяющий реальную возможность торговли по стратегии.
2. Многие стратегии, показывавшие прибыль в тестах, при реальной торговле оказываются убыточными из-за недооценки издержек.
3. Высокочастотные стратегии — наиболее уязвимы к проскальзыванию, поскольку их прибыль на сделку очень тонкая, а число сделок — огромное.
4. В целом, у ETH издержки по проскальзыванию выше, чем у BTC, особенно в условиях высокой волатильности и высокой частоты сделок.
5. Чем больше объем ордера, тем сильнее эффект экспоненциального роста издержек — проскальзывание не растет линейно, а криволинейно, что нужно учитывать при масштабировании.

Для криптотрейдера важен не вопрос “сколько эта стратегия зарабатывает в тестах”, а:

• сколько она остается после учета двойных комиссий?
• сколько — после учета проскальзывания?
• сможет ли она выжить в периоды высокой волатильности и низкой ликвидности?
• при увеличении капитала — не превратится ли прибыль в убыток?

Если на эти вопросы нет ответа, то так называемый “высокий доход” в тестах — скорее всего, иллюзия, скрывающая реальные издержки.