Пока что я взял планку 9кратного роста за две недели (пример работы такой модели во вложении - выше) что даст в месяц 81 кратное увеличение. Модели с 12кратным выхлопом за 2 недели сейчас у меня уже есть,но они крайне нестабильны ( с такими бешеными рисками получается стабилизирующая модель с параметрами 12x8), т.е. теоретически 12*12 = 144 кратное теоретическое увеличение в месяц уже возможно, но технологию формирования суперпозиции надо еще стабилизировать.
Основная проблема - отловить признак направления движения набора оптимальных параметров и косвенные индикаторы для решения этой задачи уже есть, но над ними надо еще работать.
Примеры параболических параметров ТС - ниже:
Пример параболического параметра ТС
вот эта штука и гуляет влево-вправо по набору оптимальных параметров со временем, что и меняет модель оптимальной ТС. Если работать тупо по максимуму, то шансов на фэйл практически нет - может только снизиться доходность так как ваша ТС окажется на одном из плече парабол оптимальных параметров ТС и свалится только после продолжительного времени ( грубо говоря пустите на самотек - сольете стопудов ).
С течением времени можно определить в какую сторону движется набор оптимальных параметров и действуя на упреждение можно отловить в будущем максимальное значение этого набора, тем самым максимизируя эффективность ТС. Для этого используем обычную физику с элементарной задачей 1-го класса:
поезд выехал с точки А в направлении точки Б, движется со скоростью N, вопрос: через сколько он прибудет в точку Б? или В каком месте он будет через время T?
Только поезд этот особенный - может остановиться на пол пути и поехать в обратную сторону )поскольку углы движения спредов могут меняться в любом направлении, но в долгосрочной перспективе их углы линейные.