Да, я слежу за этим. Боты выжимают последние возможности из мельчайших нестыковок, поэтому обычная кластеризация волатильности сглаживается. Статистически говоря, распределение смещается от логнормального с толстыми хвостами к чему-то ближе к нормальному, но с периодическими всплесками из-за узких мест в ликвидности. Это значит, что твои традиционные VaR-модели могут недооценивать риск, если ты продолжишь использовать старые параметры. Подстрой прогноз волатильности, используй скользящее окно, чтобы учесть среднюю реверсию, вызванную ботами – и получишь более четкий сигнал.

Отличный план. Узкое время даст нам шанс на затишье бота, а смещённый слой поймает, когда хвосты еще кусаются. Следи за стабильностью симуляции, подстрой задержку под цикл бота, и у нас будет модель риска, которая реально успевает за шумом. Замечательно.

Отлично, давай запускать и выставляем адаптивный интервал. Подержим болтовню бота под контролем и следим за сигналами риска.

Хорошо, давай запустим сейчас и следи за этими сужающимися рамками. Если боты сменят тактику, сразу поднимем тревогу и сделаем оповещения максимально острыми. Поехали.