Сложная модель проигрывает сегодняшней цене

В мае 2026 года на arXiv вышел обзор, который стоит прочитать не только тем, кто торгует. Карлос Бакеро из Университета Порту разобрал рецензированную литературу о прогнозировании цены биткоина — сотни работ, из них 23 с подробным разбором — и получил один ответ: на горизонте от одного до шести месяцев ни одна модель не показала устойчивого превосходства над наивным прогнозом в разных состояниях рынка.

Наивный прогноз — это «завтра будет как сегодня». Ни признаков, ни обучения, ни инференса: просто сегодняшняя цена, перенесённая на месяц вперёд.

Соперник, которого записывают в заглушки

Наивный прогноз выигрывает не потому, что он умный, а потому, что цены инерционны. Если биткоин стоит $100 000, а модель предсказывает $100 100, ошибка получается крохотной — при том что модель могла не узнать о направлении движения ровным счётом ничего. Сегодняшняя цена дала бы почти такую же точность, и разница между ними — это и есть всё, что модель знает сверх того, что уже видно каждому.

Отсюда простое правило: процент точности без наивного прогноза рядом не значит ничего. В обзоре это видно на числах. Промо-посты обещают «точность 95–99 %», а рецензированные работы дают точность угадывания направления «в диапазоне от пятидесяти с небольшим», с потолком около 57 % и скоплением возле 50 %. Это не спор о десятых долях: 95 % измеряют одно (насколько предсказанный уровень цены близок к фактическому — лёгкая задача для инерционного ряда), 55 % — совсем другое (угадано ли направление).

Ещё одна разделительная линия из обзора: суточная предсказуемость существует, но не переносится ни на часы, ни на месяцы и может не пережить транзакционных издержек. Модель, предсказывающая $100 500, когда цена идёт со $100 000 к $99 500, ошиблась в цене немного, а в сделке — полностью.

Почему бэктест выигрывает, а прогноз нет

Дальше в обзоре начинается то, ради чего его стоит читать людям, далёким от крипты, — разбор того, как исследование само себя обманывает.

Нестационарность. Правило, откалиброванное на розничном цикле 2017 года, встретило другую структуру деривативов в 2021-м, а спотовые ETF в 2024-м создали ещё один канал ценообразования. Данных много, а независимых рыночных режимов — единицы: миллионы минутных баров описывают всё тот же медвежий рынок 2018 года.

Переобучение на бэктесте. Дэвид Бэйли с соавторами формализовали это как вероятность переобучения бэктеста: чем больше вариантов модели перебрано, тем выше шанс получить отличный исторический результат случайно. Публикуется победитель, а число проигравших попыток — то самое, которое и определяет, насколько удивителен результат, — обычно не сообщается.

Утечка будущего. Признак, посчитанный с использованием будущих данных; нормализация по всей выборке; перекрывающиеся окна доходности, переносящие наблюдения через границу обучения. Ошибка бывает достаточно тонкой, чтобы пройти рецензирование, — особенно когда между сырыми данными и опубликованным прогнозом стоит сложная архитектура.

И вывод, который в обзоре сформулирован жёстче всего: ни одна из рассмотренных работ не проверяла модель на нескольких непересекающихся отложенных окнах, охватывающих разные режимы рынка. Лучшие использовали скользящую проверку на одном непрерывном отрезке. Это честная проверка, но одна усреднённая ошибка всё ещё может прятать провал на одном участке за успехом на другом.

Тот же результат приходит и с другой стороны. Франческо Пуоти, Фабрицио Питторино и Мануэль Ровери прогнали двенадцать подходов по пяти криптовалютам на горизонтах в один, семь и тридцать дней: наивные модели устойчиво обходили ARIMA, Prophet, случайный лес, XGBoost, LSTM и N-BEATS. Сложная модель добавляет ценность там, где есть устойчивая закономерность, и запоминает шум там, где её нет.

Поворот: слабая структура, сильный прогноз

В тот же день, 20 мая 2026 года, тот же автор с Ракель Менезеш выложил вторую работу — про степенной закон цены биткоина. И она говорит обратное тому, что ожидаешь после первой.

Со структурой у степенного закона плохо: показатель степени при разумных сдвигах начальной даты меняется почти втрое — то есть подгонка не устойчива к спецификации, а распределительные тесты отвергают степенной закон на балансах UTXO и дневных доходностях в пользу логнормального. По всем формальным меркам это слабая модель.

При этом в скользящей проверке простой степенной закон обыгрывает все стандартные бенчмарки на горизонте 12–24 месяца со значимостью p < 0,05 — случайное блуждание со сносом, auto-ARIMA, ETS, локально-линейный тренд. А лучшая по внутривыборочной подгонке модель (мульти-сигмоида) на длинном горизонте оказывается плохой.

Два вывода отсюда переносятся куда угодно за пределы крипты:

1. Красота объяснения и качество прогноза — разные вопросы, и проверяются они разными процедурами. Модель с убедительной историей может не предсказывать; модель без внятной структуры может предсказывать.
2. Горизонт — часть постановки задачи, а не деталь. «Модель работает» — незаконченная фраза. На дне не работает, на двух годах работает; это одна и та же модель.

Что с этим делать, если вы не торгуете биткоином

Обзор заканчивается списком требований к честной публикации прогноза, и он почти дословно переносится на внутреннюю метрику продукта, скоринг, оценку оттока или качество пайплайна на LLM:

• Наивный прогноз печатается рядом с моделью. Всегда. «Как есть», «среднее по прошлой неделе», «самый частый класс» — тот вариант, который не требует ни модели, ни её обслуживания.
• Каждый режим отчитывается отдельно. Одно усреднённое число по всей истории скрывает ровно то, ради чего проверку и делают.
• Стоимость действия входит в результат. Прогноз, который нельзя исполнить дешевле, чем он приносит, — это не прогноз, а презентация.
• Число перебранных вариантов раскрывается. Оно определяет, насколько удивителен победивший бэктест.
• Проверка идёт на нескольких непересекающихся окнах, а не на одном хронологическом разрезе.

Мы применяем то же правило к собственным замерам в серии «Кладбище инфраструктуры»: рядом с любым числом должно стоять то, с чем оно сравнивается, иначе оно ничего не измеряет. Разница между вашим результатом и наивной заглушкой — единственное, что вы на самом деле произвели.

Оговорка, которая тоже часть сюжета

Обзор Бакеро сам по себе — препринт, не прошедший рецензирование. Это стоит держать в голове ровно потому, что его центральный тезис — о том, что заявлениям о прогнозах нужна более строгая проверка. Требование применимо и к нему: цифры выше проверяемы по тексту работы, но статус у неё пока такой же, как у любого препринта.

Ссылки на первоисточники: обзор рецензированной литературы (arXiv:2606.00071) и работа о степенном законе (arXiv:2605.21316); сравнение двенадцати подходов Пуоти, Питторино и Ровери — arXiv:2502.09079.