Кrypto is extremely good at fooling people with big numbers. A fund shows +300% for the year, and everyone rushes in — then half of that came from 5x leverage on illiquid microcaps that you couldn’t exit in a panic even if you wanted to. That’s why risk-adjusted performance metrics for crypto funds matter more here than in almost любом другом активе: волатильность бешеная, ликвидность плавает, контрагентские риски всплывают из ниоткуда. Если вы не нормируете прибыль на риск, вы по сути сравниваете драг-рейсеры с семейными седанами только по скорости, игнорируя вероятность влететь в стену.
—
Why raw returns lie in crypto
В крипте «сырые» доходности врут по нескольким причинам. Во‑первых, экстремальные тренды: почти любой портфель смотрится гением в бычьем рынке. Во‑вторых, скрытый риск плеча: даже если фонд формально не берет маржу, он может быть набит опционными структурами или стейблкоинами с непрозрачным обеспечением. В‑третьих, иллюзия ликвидности — PnL считается по last trade, но выйти реальным объемом можно лишь с огромным проскальзыванием. Поэтому когда вы смотрите на crypto fund risk-adjusted performance metrics, вы по сути чистите историю доходности от искажений, пытаясь понять: что здесь — результат умения, а что — всего лишь подарок рынка и скрытое принятие риска.
—
Core risk-adjusted metrics in plain English
Sharpe, Sortino and their quirks
Если упростить, Sharpe говорит: «сколько дополнительной доходности вы получили за единицу полной волатильности относительно безрисковой ставки», а Sortino фокусируется лишь на «плохой» волатильности, на просадках. На практике вопрос how to evaluate crypto funds with Sharpe ratio and Sortino ratio сводится к качеству входных данных. Дневные доходности для криптофонда с доступом к дюжине бирж уже искажены: частая переоценка, арбитраж, разные зоны ликвидности. Поэтому один и тот же фонд может иметь Sharpe 2.0 в одной выборке и 1.3 — в другой. Важно понимать: эти показатели не истина в последней инстанции, а удобная «общая валюта» для сравнения команд в похожих стратегиях и условиях рынка.
—
Max drawdown, volatility, hit ratio
Sharpe и Sortino — лишь верхушка айсберга. В крипте max drawdown часто важнее: инвестору психологически тяжелее пережить -60% по equity, чем видеть высокую стандартную девиацию на бумаге. При этом классическая годовая волатильность тоже обманчива: один флеш‑краш на неликвидном токене может взвинтить показатель, хотя стратегия в целом довольно консервативна. Я бы всегда смотрел на связку: размер максимальной просадки, время восстановления, процент прибыльных месяцев и стабильность кэша. Такой набор позволяет отличить «лотерейный билет», который однажды выстрелил, от системного подхода, который выживает несколько рыночных режимов и при этом не разрушает нервную систему инвестора.
—
Real-world cases: when numbers saved capital
Case 1: Two DeFi funds, one survivor
Рассмотрим реальный кейс из 2021 года. Два фонда DeFi показывали схожую годовую доходность — порядка 220%. Один активно фармил на высокодоходных пулах, второй комбинировал стоимостной отбор токенов и дельта‑нейтральные стратегии. На бумаге оба могли претендовать на звание best crypto hedge funds by risk-adjusted returns, но детальный анализ показал разный профиль риска. Первый фонд имел max drawdown более 75% во время локальной коррекции и тяжелый хвост убытков, второй — просадки около 35% с быстрым восстановлением. Инвестор, который выбрал «второй по доходности», в итоге сохранил капитал, когда доходности по «фармеру» сдулись вместе с изменением токеномики и падением эмиссионных наград.
—
Case 2: Market-neutral fund that wasn’t
Другой пример — фонд, позиционирующий себя как маркет‑нейтральный. В тихие периоды он показывал ровные +2–3% в месяц, Sharpe выглядел прилично. Но в момент обвала крупной биржи выяснилось, что фонд держал большой недокументированный бета‑риск через линейные фьючерсы и зависел от одного кастодиана. Для institutional crypto fund due diligence risk-adjusted performance тут важны не только числа, но и их контекст: откуда берется доходность, какие контрагенты, как устроен риск‑менеджмент. Фактически у фонда был скрытый «лонг‑рынок» плюс контрагентский риск, замаскированный под нейтральность. Тем, кто смотрел только на плавную эквити, пришлось дорого заплатить за доверчивость.
—
Non-obvious tricks and alternative angles
Regime-dependent metrics and tail risk
Нет смысла оценивать фонд по единому Sharpe за три года, если половину этого времени рынок стоял в боковике, а вторую половину — летел вертикально вверх. Практичнее считать риск‑adjusted метрики по рыночным режимам: тренд вверх, резкая коррекция, флэт. Один и тот же фонд может быть гением в тренде и катастрофой в периодах паники. Добавьте сюда tail‑метрики: expected shortfall, стресс‑тесты «минус 50% по биткоину за сутки», моделирование каскадного леверидж‑анвинда. Такие альтернативные методы позволяют увидеть, как стратегия поведет себя в худшие дни рынка, а не только в усредненной реальности, где распределение доходностей ведет себя «красиво» и подчиняется учебниковым допущениям.
—
On-chain and liquidity-adjusted views
В крипте грех не использовать ончейн‑сигналы и данные о ликвидности для оценки риск‑adjusted профиля фонда. Представьте crypto fund performance analytics platform, которая не только подтягивает сделки, но и мапит позиции на глубину стакана, объемы на DEX, концентрацию токенов в руках китов. Тогда привычные показатели дополняются метриками типа «доходность на единицу ликвидности» или «доходность с поправкой на концентрацию контрагентов». Фонд, который регулярно зарабатывает, торгуя активами, где вы сами не сможете выйти без 20–30% проскальзывания, для вас фактически куда рискованнее, чем видно из его ровного графика доходности. Для институционального капитала это часто становится решающим фактором.
—
Workflow and pro tips for practitioners
Building a practical evaluation routine
Если вам нужно выстроить рабочий процесс оценки, начните с базовой гигиены данных: синхронизация временных рядов, учет комиссий, корректировки на токеномические события и ребалансировки. Затем рассчитайте набор ключевых показателей — волатильность, Sharpe, Sortino, max drawdown, recovery time — не по всему периоду сразу, а по скользящим окнам и отдельным рыночным фазам. Для разных типов стратегий используйте свой «набор метрик по умолчанию». Арбитраж и маркет‑мейкинг — акцент на стабильность, хвостовые риски и операционные сбои. Тренд‑фолловинг — качество входов/выходов и умение переживать затяжные флэты. Такой конвейер позволяет не влюбляться в красивый equity‑кривой, а сравнивать фонды на общей шкале.
—
Questions to ask fund managers
Цифры — только половина истории, остальное даёт качественное интервью. Спрашивайте, как команда калибрует риск‑лимиты, какие сценарии стресса они реально симулировали на проде, как бы изменился Sharpe, если убрать top‑3 лучших месяца. Узнайте, кто рассчитывает и валидирует crypto fund risk-adjusted performance metrics — это внутренний Excel или независимый провайдер. Попросите показать периоды, когда стратегия вела себя хуже рынка, и что было сделано после. Институциональному инвестору важно видеть, что процесс institutional crypto fund due diligence risk-adjusted performance встроен в культуру команды, а не делается раз в год ради презентации. Чем глубже менеджер готов обсуждать свои провалы, тем больше шансов, что его успех — не случайность.