Original title: Návrh a analýza obchodních strategií na finančních trzích
Translated title: Development and Evaluation of Trading Strategies in Financial Markets
Authors: Petrishko, Aleksei ; Olekšák, Samuel (referee) ; Perešíni, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2026
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Trhy s kryptoměnami vykazují poklesy přesahující 75%, což činí směrové strategie typu kup-a-drž nevhodnými pro zachování kapitálu. Tato práce implementuje a vyhodnocuje delta-neutrální obchodní strategie, jež čerpají výnos ze strukturálních neefektivit trhu, funding prémií, mezitržních spreadů, DeFi výnosů a chybného oceňování volatility, nezávisle na směru ceny. Byla implementována simulační platforma řízená událostmi v jazyce Python pro historický backtest i živý paper-trading. Pět dílčích strategií a režimově adaptivní meta-strategie byly vyhodnoceny nad 9,6 milionu OHLCV záznamů a 35207 snímků funding rate z burz Binance, Bybit, Bitget a OKX v období 2020-2025. Navržená meta-strategie dosahuje celkového výnosu 439,85% za šest let (CAGR 32,46%, Sharpe 9,25, maximální pokles 1,53%). Na rizikově upraveném základě překonává S&P 500 (Sharpe 0,65), Nasdaq (0,75), zlato (1,10) i Bitcoin kup-a-drž (0,91); Bitcoin sice nabízí vyšší hrubý výnos (1117,94%), avšak s poklesem 76,63%, padesátinásobně hlubším. Režimově uvědomělá alokační vrstva nad delta-neutrálními dílčími strategiemi tak představuje konzistentní rizikově upravenou alternativu k pasivní kryptoměnové expozici napříč celým tržním cyklem. Cryptocurrency markets exhibit drawdowns above 75%, leaving directional buy-and-hold approaches unsuited for capital preservation. This thesis implements and evaluates delta-neutral strategies that extract returns from structural market inefficiencies, funding-rate premia, cross-exchange spreads, DeFi yields, and volatility mispricings, independently of price direction. An event-driven simulation platform was built in Python supporting both historical backtesting and live paper-trading. Five base strategies and a regime-adaptive meta-strategy were evaluated against 9.6 million OHLCV records and 35,207 funding-rate snapshots from Binance, Bybit, Bitget, and OKX over 2020-2025. The proposed meta-strategy attains a 439.85% total return over six years (CAGR 32.46%, Sharpe 9.25, maximum drawdown 1.53%). On a risk-adjusted basis it surpasses S&P 500 (Sharpe 0.65), Nasdaq (0.75), Gold (1.10), and Bitcoin buy-and-hold (0.91); although Bitcoin posts a higher raw return (1,117.94%), it does so at a 76.63% drawdown, fifty times deeper. A regime-aware allocation layer composed over delta-neutral sub-strategies thus offers a consistent risk-adjusted alternative to passive cryptocurrency exposure across a full market cycle.
Keywords: arbitráž funding rate; automatizované obchodování; backtesting; DeFi yield farming; delta-neutrální strategie; kryptoměna; simulované obchodování; řízení rizik; živé obchodování; automated trading; backtesting; cryptocurrency; DeFi yield farming; delta-neutral strategies; funding rate arbitrage; live trading; paper-trading; risk management

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/259296

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-775233


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses