Live Backtest · Multi-Dimensional Report · Deployed 2026-09-03 06:56 ICT

Arb Scanner Backtest Deck

52,743 trades · 47 days · Jul 19 → Sep 3, 2026 · filter: taker + profitable + net_pnl ≥ $2

Equity Curve — Cumulative PnL

47 days · $307,111 total

Daily PnL Distribution

46/47 profitable
◆
98% win rate เชิงวัน — มีเพียง 1 วัน (July 22) ที่ขาดทุน (−$3,066) ส่วนที่เหลือ กำไรทุกวัน แสดงว่า strategy มี edge จริงและเสถียร

ผลดีที่สุด — วัน / 3 วัน / 7 วัน

💡
Pattern สังเกต: 9 ใน 10 วันที่ดีสุดอยู่ในช่วง Aug 13–26 (2 สัปดาห์ต่อเนื่อง) — ตรงกับช่วง crypto vol สูง = ยิ่ง vol สูง arb opportunity ยิ่งมี

เปรียบเทียบทุก Asset × Timeframe × Direction

12 combos
Total PnL ($)

Detail Table

◈
ตัวสุด (BTC 15m): ทำ 48% ของ PnL ทั้งหมด · BNB 15m ชนะ 99.2% WR สูงสุด แต่ shares น้อย · hourly TF น้อยมาก (300 trades รวมกัน) แต่ WR 93-100%

Combo Correlation — คู่ไหนไปด้วยกัน / คู่ไหนแยกกัน

Pearson r · daily PnL
High Positive — วิน/แพ้ด้วยกัน
Low Correlation — แยกกัน (Diversification Value)
◆
Insight ที่ใช้จริงได้: Same-asset opposite directions correlate 0.86 (BNB) และ 0.78 (BTC 1h) — วินด้วยกัน แพ้ด้วยกัน เพราะ market condition เดียวกัน · แต่ BTC 1h × ETH 15m = −0.04 เกือบเป็นอิสระเลย → รัน 2 combo นี้พร้อมกันได้ diversification ลด variance

Weekday × Hour PnL Heatmap

ICT · sum of profit
🔥
Hot spots: Tue 05:00 = $9,945 (สูงสุด) · Wed 17:00 = $5,719 · Sun 05:00 = $5,257 — ช่วงเช้าตรู่ ICT (= dead of night US) มักได้ผลดีที่สุด
⚠
Cold spots: Wed 02:00 = −$3,330 · Mon 20:00 = −$1,319 — 2 slots ที่ยิงแล้วมักจะเสียเงิน ควรพิจารณา filter

ภาพรวม Mon–Fri vs Sat–Sun

5 vs 2 วัน

เปรียบทุกคู่ · ทำเงินวันธรรมดา vs วันหยุด

Sort by ratio WE/WK
◆
Ratio > 1 = weekend ทำได้ดีกว่า · < 1 = weekday ดีกว่า · ติดลบ = weekend ขาดทุน

Day-of-Week Matrix ต่อคู่

PnL ($) รายวัน

สรุปแบ่งกลุ่มตาม Ratio

3 tiers
🟢 Weekend ดีกว่า (ratio > 1)
  • ETH 15m UP@Pred+DN@Poly = 1.08x (คู่เดียวที่ WE ดีกว่า)
  • BNB 15m UP@Pred+DN@Poly = 1.04x
🟡 Weekend แย่ลง (ratio < 1)
  • BNB 15m UP@Poly+DN@Pred = 0.99x
  • ETH 15m UP@Poly+DN@Pred = 0.89x
  • BTC 15m UP@Poly+DN@Pred = 0.76x
  • BTC 15m UP@Pred+DN@Poly = 0.57x (แค่ครึ่ง!)
🔴 Weekend ขาดทุน / trades น้อย
  • BTC 1h UP@Poly+DN@Pred = −0.33x (WE เสียเงิน)
  • ETH 1h · BNB 1h = 0.02–0.07x (WE ไม่มี trades)

🔥 Actionable Insights — สิ่งที่ควรทำจริง

4 rules
Rule 1 · Cut Weekend
BTC 15m UP@Pred+DN@Poly
→ Skip weekend หรือลด size 50%
Rule 2 · Boost Weekend
ETH 15m UP@Pred+DN@Poly
→ เพิ่ม size ในเสาร์-อาทิตย์ (WR ขยับขึ้น 91.7%)
Rule 3 · Off Hourly WE
Hourly TF ทั้งหมด
→ ปิด scanner ในวันหยุด ประหยัด gas ~$50/mo
Rule 4 · Steady State
BNB 15m (both dir)
→ รันเท่ากันทั้งสัปดาห์ (stable สุด · WR 99%)
🎯
Key finding: Overall แทบเสมอกัน (WK $6.9k vs WE $5.7k/day, ต่างแค่ 21%) แต่ per-combo แตกต่างสูงมาก — 4 rules ข้างบนถ้า apply ครบ คาด PnL/day เพิ่มได้ 5-10% พร้อมลดความเสี่ยง

ไอเดียเอาข้อมูลไปใช้อย่างอื่น

8 use cases
Trading · Live

Time-Aware Position Sizing

ใช้ heatmap ปรับขนาด position ตามเวลา — Tue 05:00 ใส่ 2x, Wed 02:00 ใส่ 0.3x หรือ skip ไปเลย

  1. คำนวณ multiplier จาก historical PnL/slot
  2. Inject เข้า main.py เป็น sizing function
  3. Backtest ก่อน deploy
Risk · Portfolio

Correlation-based Diversification

เลือก 3 combos ที่ correlation ต่ำสุดมารันพร้อมกัน (BTC 15m + ETH 15m + BNB 1h) → ลด variance ~30%

  1. คำนวณ correlation matrix รายวัน
  2. Optimize weight ด้วย Markowitz
  3. Rebalance ทุก 7 วัน
Signal · Predictive

Vol Regime Detector

BTC PnL/day เชื่อมกับ crypto volatility — ใช้เป็น proxy เพื่อ predict vol regime เพื่อ trade market อื่น (options, perps)

  1. Correlate daily PnL vs BTC 30d realized vol
  2. Set threshold (เช่น >$10k = high vol day)
  3. Alert คู่กับ options strategy
Optimization · Cost

Gas Timing

เจอ hot slot แล้ว batch execution → ลด gas per trade · Wed 02:00 (cold) หยุด scan ประหยัด compute

  1. Schedule scanner ตาม profitable slots
  2. Skip slots ที่ EV < gas cost
  3. ประหยัด BNB gas $60+/mo
Research · Publish

Public Market Efficiency Study

Data 52k trades เป็นหลักฐานว่า Polymarket vs Predict.fun ยังไม่ efficient — เขียน blog/Twitter thread

  1. Anonymize numbers
  2. เขียน paper สั้น (Medium)
  3. Build audience → sell alerts
Product · Alerts

Paid Alert Service

Convert best-hour heatmap เป็น "Push Alert เมื่อถึง profitable slot" → subscription $20-50/mo · target retail traders

  1. Build Telegram bot subscription
  2. Charge on Whop/Gumroad
  3. Break even at 5 subscribers
Model · ML

ML Predictor สำหรับ Winning Trades

ใช้ features: (asset, hour, dow, oracle_spread, cost) → predict is_profitable ตัดยิงตอน EV < 0 ล่วงหน้า

  1. Train XGBoost บน 52k rows
  2. Feature importance analysis
  3. Deploy inference เข้า main.py
Meta · Strategy

Signal Fusion กับ MERIDIAN

ป้อน daily PnL เข้า MERIDIAN Research Plane เป็น input feature — ช่วย MERIDIAN detect market regime แม่นขึ้น

  1. Export daily.csv → MERIDIAN feature store
  2. สร้าง strategy spec YAML
  3. Test cross-signal validation
Myth Buster

Volume มีผลต่อความแม่นไหม?

คำตอบ: ไม่มีผล (correlation = 0.001)

Volume ที่สูง ไม่ได้แปลว่าแม่นกว่า — จริงๆ กลับแม่นน้อยลงเล็กน้อยด้วยซ้ำ (95.6% → 89.5% เมื่อ shares เพิ่ม) · Volume มีผลแค่กับ จำนวนเงินที่ได้ต่อ trade เท่านั้น

WR แบ่งตาม Shares Bin

แสดง Volume Index
◆
Pattern: Bin เล็ก (1-5 shares) มี WR สูงสุด 95.6% เพราะเป็น edge case ตลาด mispriced จริงๆ · Bin ใหญ่ (500+ shares) WR ต่ำสุด 89.5% — แต่ profit/trade สูงมาก ($279 vs $0.83)

ผลต่างของ Profit ต่อ Trade

volume มีผลกับเงินไม่ใช่ความแม่น

วันที่ Trades เยอะ ทำเงินเยอะไหม?

Daily correlation
Activity ↔ WR
−0.09
แทบไม่มีความสัมพันธ์ — วัน trades เยอะไม่ได้แม่นกว่า
Activity ↔ PnL
+0.73
สูงมาก — แต่เพราะ trades เยอะขึ้น ไม่ใช่แม่นขึ้น
Reading Guide

วิธีอ่านค่า Volume บน Dashboard

Column: max_shares
จำนวน shares สูงสุดที่ trade ได้ (limit จาก orderbook depth) · ค่าเฉลี่ย 47 · median 20 · min 5 · max 7,675
ยิ่งสูง = liquidity เยอะ = trade ได้ position ใหญ่
Column: total_cost
ราคารวมของ 1 คู่ (UP + DOWN) หน่วย เซนต์ · เช่น 73¢ = จ่ายรวม $0.73 ต่อ share
คำนวณ dollar volume: max_shares × (total_cost/100)
Column: oracle_spread_pct
spread ราคาระหว่าง 2 platform · ยิ่งสูง = arb opportunity ใหญ่
Correlation กับ pnl_ps = −0.035 (แทบไม่มีผลต่อความแม่น)
Column: net_pnl
กำไรสุทธิเป็น เซนต์ ต่อ share (หลังหัก cost) · ที่เห็น net_pnl ≥ 2 = filter minimum 2¢/share
Correlation กับ WR = 0.365 (สูง — net_pnl สูง = แม่นกว่า)

Rule-of-Thumb — เห็นบน Dashboard แล้วทำอะไร

ถ้าเห็นควรทำเพราะ
max_shares < 10Yes — quality tradeWR สูงสุด 95%+
max_shares 10-50Sweet spot — trade เต็มWR 92% + volume ดี
max_shares 500+ระวัง — WR ต่ำลงWR ลด 89% (แต่ absolute profit สูง)
net_pnl < 2Skipgas เยอะกว่ากำไร
net_pnl 5-15Sweet spot — เข้าเลยedge สูง + profit ดี
oracle_spread > 10%ตรวจซ้ำ — อาจ stale dataspread สูงผิดปกติ = risk
วัน trades > 1500Vol regime สูง — เตรียม gas เยอะPnL/day 2x ของวันปกติ
🎯
บทเรียน: อย่าหลงคิดว่า "trades เยอะ = แม่น" · จริงๆ Bot มี WR ~93% คงที่ ไม่ว่า volume จะเป็นเท่าไร · Volume แค่ทำให้ absolute profit เยอะขึ้น (เพราะ position ใหญ่) · focus ที่ filter net_pnl ≥ 5 และ max_shares 10-50 = sweet spot
Prime Setup

คำตอบสั้นที่สุด — คู่ไหน · เวลาไหน · ยิงเท่าไร

◆ Golden Combo
BTC 15m
UP@Poly + DN@Pred
PnL รวม: $81,126 · 48% ของทั้งหมด
PnL/วัน: $1,932 · WR 91.4%
Trades: 10,447 · avg $7.77/trade
🔥 Prime Time Slot
Tuesday
05:00 ICT
Historical PnL: $9,945 ใน slot เดียว
Trades: 386 ใน slot นี้ตลอด backtest
= dead of night US = liquidity ต่ำ = arb เยอะสุด

สรุปทุกมิติที่วิเคราะห์

6 dimensions
Dimension 1 · Performance
$307,111 ใน 47 วัน · $6,534/วัน เฉลี่ย · 98% วัน+ (46/47) · WR 93.1%
strategy มี edge จริงและเสถียร ขาดทุนแค่ 1 วัน (Jul 22)
Dimension 2 · Top Days
Best 1d: Aug 26 = $18,743
Best 3d: Aug 24-26 = $43,510
Best 7d: Aug 20-26 = $90,640
9/10 top days กระจุก Aug 13-26 = ช่วง vol สูง
Dimension 3 · Combos
BTC 15m = 48% ของ PnL
BNB 15m = WR 99.2% (สูงสุด)
Hourly TF = trades น้อย (300) แต่ WR 100%
15m TF ครอง 99% ของ PnL ทั้งหมด
Dimension 4 · Correlation
BNB Yes ↔ No = 0.86 (สูงมาก)
BTC 1h × ETH 15m = −0.04 (อิสระ)
รัน BTC + ETH คู่กันได้ diversification ลด variance
Dimension 5 · Hour × Day
Hot: Tue 05, Wed 17, Sun 05
Cold: Wed 02, Mon 20, Fri 19
ช่วง 04:00-08:00 ICT (US midnight) ดีสุดทั้งสัปดาห์
Dimension 6 · Weekday vs Weekend
Mon-Fri: $6,868/วัน
Sat-Sun: $5,670/วัน (−21%)
แค่ ETH UP@Pred+DN@Poly ที่ WE ดีกว่า (1.08x)

Playbook — ลำดับความสำคัญที่ควร Deploy

Ranked by ROI
#Setupเวลาทำอะไรคาดผล
1 BTC 15m UP@Poly+DN@Pred
Golden combo — ใหญ่สุด		 ทุกวัน 24/7 รันเต็ม size · เพิ่ม 1.5x ในวันธรรมดา (Mon-Fri) ~$1,932/วัน
2 BNB 15m (both directions)
WR 99% — safest		 ทุกวัน · ทั้งสัปดาห์ รันเต็ม size · ไม่ต้องปรับ · stable ที่สุด ~$2,032/วัน
3 ETH 15m UP@Pred+DN@Poly
Weekend Winner		 เพิ่ม 1.3x ในเสาร์-อาทิตย์ เดียวที่ WE ดีกว่า WK (1.08x) ~$805/วัน (WE +30%)
4 BTC 15m UP@Pred+DN@Poly
Weekday Only		 Skip weekend ลด size 50% ในเสาร์-อาทิตย์ (WE ทำได้แค่ 57%) ~$1,553/วัน
5 ETH 15m UP@Poly+DN@Pred Wed + Sat (Wed 17-19) timing filter — ดีสุด Wed อยู่แล้ว ~$943/วัน
6 Hourly TF ทั้งหมด (BTC/ETH/BNB) Mon-Fri only Skip weekend · trade น้อย · ratio 0.02-0.07 ~$45/วัน

Time-of-Day Alerts — ควรจับตา slot ไหน

เรียงจาก PnL สูงสุด
Rank #1 — Peak
Tue 05:00
+$9,945
386 trades · avg $25/trade
Rank #2
Wed 17:00
+$5,719
290 trades · avg $20/trade
Rank #3
Wed 10:00
+$5,526
437 trades · avg $13/trade
Rank #4
Sat 00:00
+$5,429
308 trades · avg $18/trade
Rank #5
Thu 04:00
+$5,347
264 trades · avg $20/trade
Rank #6
Sun 05:00
+$5,257
238 trades · avg $22/trade
⚠ Cold #1
Wed 02:00
−$3,330
331 trades · avg −$10/trade
⚠ Cold #2
Mon 20:00
−$1,319
334 trades · avg −$4/trade
⚠ Cold #3
Wed 09:00
−$1,214
351 trades · avg −$3/trade

บทสรุปสุดท้าย — ถ้าจะ deploy live พรุ่งนี้

Strategy พิสูจน์แล้วว่ามี edge จริง — 47 วัน ทำ $307K profit · WR 93% · ขาดทุนแค่ 1 วัน ตัวเลขระดับนี้บอกว่าตลาด ยังไม่ efficient ระหว่าง Polymarket และ Predict.fun

The Answer: รัน BTC 15m UP@Poly+DN@Pred + BNB 15m (both) เป็นแกนหลัก (72% ของ PnL รวม) · โฟกัส Tuesday-Friday, 04:00-08:00 ICT · Skip BTC UP@Pred+DN@Poly ใน weekend · Filter Wed 02:00 · Mon 20:00 · Wed 09:00

Expected outcome: ~$6,500/day gross · หัก gas $124/day · net ~$6,400/day ถ้า apply ทุก optimization · ROI-per-hour ดีสุดที่ Tuesday 05:00 ICT (setup ครั้งเดียว รับ $10K)

Risk to watch: Competition อาจเพิ่ม (edge shrink) · Vol regime เปลี่ยน (Aug 13-26 เป็น outlier ที่ vol สูง) · Bridge/API downtime · Backtest ≠ Live — คาด live เหลือ 30-50% ของ backtest ในสัปดาห์แรก

Confidence Level
HIGH
52K trades · 47 days
Min Capital
$197
P90 working (จาก research)
Live PnL Est.
$615/d
34% of backtest (realistic)