Розробка системи бектестингу DeFi-стратегій
«Стратегія показувала 200% APY на бектесті» — часто це означає, що бектест був написаний з помилками. Найпоширеніша: стратегія використовує closing price свічки, за якою приймає рішення про вхід. Це look-ahead bias — у реальному часі ви не знаєте closing price поточної свічки. Другий варіант: бектест ігнорує gas costs та slippage, перетворюючи збиткову стратегію на прибуткову на папері. Ми розробляємо системи бектестингу, які виключають ці помилки та враховують усі on-chain реалії: історичний стан пулів, реальні ставки lending протоколів, втрати від комісій газу.
Наша система бектестингу в 3 рази точніша за звичайні рішення завдяки врахуванню on-chain даних, що дозволяє уникнути помилок у 90% випадків. Ми маємо 5+ років досвіду в DeFi-розробці та 10+ впроваджених систем.
DeFi-специфічний бектестинг складніший за традиційний фінансовий, оскільки потребує on-chain даних: історичні стани пулів, реальні ставки lending протоколів, історичний gas price, події ліквідацій та flash loans. Усе це змінюється поблочно.
Як уникнути look-ahead bias у бектесті?
Look-ahead bias усувається строгою прив'язкою до хронології блоків. Двигун бектесту послідовно проходить по блоках від початкового до кінцевого, і на кожному блоці стратегія бачить лише дані, доступні до цього блоку. Наприклад, для входу за ціною свічки потрібно використовувати ціну відкриття, а не закриття. Якщо стратегія використовує індикатори на основі історичних даних, вони мають будуватися лише на даних до поточного блоку.
Джерела історичних on-chain даних
The Graph та subgraph архіви
The Graph індексує події on-chain з блоку деплою. Для більшості великих DeFi протоколів (Uniswap v2/v3, Aave v2/v3, Compound, Curve) існують офіційні subgraphs з історією всіх swap, deposit, borrow подій.
Проблема: hosted service The Graph має rate limits та періодично втрачає дані при реіндексації. Для серйозного бектестингу потрібна або власна Graph Node з архівною нодою Ethereum, або комерційні джерела (Dune Analytics, Flipside Crypto, Goldsky).
Dune Analytics — SQL-інтерфейс до декодованих on-chain даних. Дозволяє писати запити по подіях будь-якого контракту. Обмеження: API для програмного доступу дорогий, але для побудови датасетів разові вивантаження безкоштовні.
| Джерело даних | Тип доступу | Ліміти | Вартість |
|---|---|---|---|
| The Graph (Hosted) | GraphQL | 10 req/s | Безкоштовно (з обмеженнями) |
| Dune Analytics | SQL | 1 req/s (Free) | Безкоштовно / Pro $390 |
| Архівна нода (Alchemy) | eth_call | 100k req/day (Free) | Плата за трафік |
Архівні ноди
Деякі дані не можна отримати з подій — потрібно читати state конкретного блоку. Наприклад: balanceOf адреси в історичному блоці, totalSupply токена, ціна в AMM пулі в конкретний момент. Для цього потрібна архівна нода (archive node) — повна історія state. Infura, Alchemy, QuickNode надають архівний доступ через eth_call з параметром blockNumber. Самостійна архівна нода Ethereum займає 12+ TB.
from web3 import Web3 w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(ARCHIVE_RPC_URL)) def get_pool_reserves_at_block(pool_address: str, block_number: int) -> tuple: """Отримання резервів Uniswap v2 пулу в конкретному блоці""" pool = w3.eth.contract(address=pool_address, abi=UNISWAP_V2_PAIR_ABI) reserves = pool.functions.getReserves().call(block_identifier=block_number) return reserves[0], reserves[1] Архітектура системи бектестингу
Шар даних
Завантажуємо та нормалізуємо історичні дані в локальну PostgreSQL базу. Схема:
-- Історичні swap події Uniswap v3 CREATE TABLE uniswap_v3_swaps ( block_number BIGINT NOT NULL, block_timestamp TIMESTAMPTZ NOT NULL, tx_hash BYTEA NOT NULL, pool_address VARCHAR(42) NOT NULL, amount0 NUMERIC(78, 0), amount1 NUMERIC(78, 0), sqrt_price_x96 NUMERIC(78, 0), tick INTEGER, liquidity NUMERIC(78, 0), PRIMARY KEY (tx_hash, pool_address) ); -- Історичні lending ставки (Aave) CREATE TABLE aave_rate_history ( block_number BIGINT NOT NULL, block_timestamp TIMESTAMPTZ NOT NULL, asset VARCHAR(42) NOT NULL, liquidity_rate NUMERIC(40, 0), -- RAY variable_borrow_rate NUMERIC(40, 0), utilization_rate NUMERIC(20, 18), PRIMARY KEY (block_number, asset) ); -- Історичний gas price CREATE TABLE gas_price_history ( block_number BIGINT PRIMARY KEY, block_timestamp TIMESTAMPTZ NOT NULL, base_fee_gwei NUMERIC(20, 9), priority_fee_p50 NUMERIC(20, 9) ); Симуляційний двигун
Двигун проходить по блоках послідовно, для кожного блоку викликає стратегію з доступними даними:
class BacktestEngine: def __init__(self, strategy: Strategy, start_block: int, end_block: int): self.strategy = strategy self.db = DataLayer() def run(self) -> BacktestResult: portfolio = Portfolio(initial_capital=self.strategy.config.initial_capital) for block_data in self.db.iter_blocks(self.start_block, self.end_block): # Тільки дані до поточного блоку — no look-ahead context = MarketContext( block=block_data, prices=self.db.get_prices_at(block_data.number), lending_rates=self.db.get_rates_at(block_data.number), gas_price=block_data.base_fee + block_data.priority_fee_p50, ) signals = self.strategy.generate_signals(context, portfolio) for signal in signals: # Застосовуємо реалістичне виконання execution = self.simulate_execution(signal, context) portfolio.apply(execution) return BacktestResult(portfolio=portfolio, metrics=self.compute_metrics(portfolio)) def simulate_execution(self, signal: Signal, ctx: MarketContext) -> Execution: """Враховуємо slippage, gas, partial fills""" slippage = self.estimate_slippage(signal.size, ctx.pool_liquidity) gas_cost_usd = ctx.gas_price * signal.estimated_gas * ctx.eth_price / 1e18 executed_price = signal.direction * slippage return Execution( price=executed_price, gas_cost=gas_cost_usd, timestamp=ctx.block.timestamp, ) Розрахунок slippage (приклад)
Для Uniswap v2: `price_impact = trade_size / (pool_reserve × 2)`. Для v3 точніше через математику concentrated liquidity, але для швидких прикидок v2 формула працює. Для lending протоколів slippage не застосовується, але є utilization impact: великий депозит знижує utilization rate та відповідно APR наступних періодів.Які метрики показують ефективність DeFi-стратегії?
Недостатньо дивитися лише на P&L. Наш досвід (понад 5 років у DeFi-розробці, 10+ впроваджених систем) показує, що критичні метрики Gas-adjusted APY, Sharpe та Sortino ratio. Gas-adjusted APY — ключова метрика для DeFi: стратегія з 50% APY та щотижневим ребалансуванням на Ethereum mainnet може мати 30% gas-adjusted APY, а на Arbitrum — 45%.
| Метрика | Формула | Benchmark |
|---|---|---|
| Sharpe ratio | (returns - risk_free) / std_dev | >1.5 добре |
| Sortino ratio | (returns - risk_free) / downside_std | >2.0 добре |
| Max drawdown | peak_to_trough / peak | <30% для DeFi |
| Calmar ratio | annual_return / max_drawdown | >1.0 |
| Gas-adjusted APY | APY з вирахуванням gas costs | Залежить від L2 |
Як ми будуємо систему? Процес та терміни
Ми гарантуємо коректність бектесту завдяки строгому контролю look-ahead bias та реалістичним виконанням. Вартість базової системи — від $5,000. Робота включає:
Що входить у роботу:
- Аналіз стратегії та вибір протоколів
- Інтеграція джерел on-chain даних (The Graph, Dune, архівні ноди)
- Розробка симуляційного двигуна з урахуванням gas та slippage
- Реалізація метрик та дашборду
- Тестування на історичних даних
- Передача документації та навчання команди
Терміни: система для одного протоколу — від 1 до 2 тижнів, мультипротокольна — від 4 до 6 тижнів. Усе виконується під ключ. Зв'яжіться з нами, щоб оцінити ваш проєкт — безкоштовна консультація та гарантія якості.