新手最友好策略：详解所内期现资金费率套利
新手最友好策略：详解所内期现资金费率套利
目前，量化圈已经从5年前的手动点击就可以印钞变成顶尖机构团队高频互相收割，连做市商都过不下去，交易所被迫推出了RPI这玩意（只与散户成交的订单）
那现在还有小白就能轻松赚钱的策略吗？
还真有！
期限套利
如下图是我实际的 PnL 收益曲线，几乎是不会有回撤发生，即使有，也是微乎其微。
并且，以我在行业内的人脉了解，运行在此策略上的资金不少于100亿
你要问我收益怎么样，只能说比存银行高，反正我看不上
什么是资金费率？
在传统金融期货中，合约有“交割日”，随着交割日临近，期货价格会强制回归现货价格，因为合约有兑换现货的权力，从而实现了价格的锚定。但在加密市场，有一种特殊也是交易量最大的合约：永续合约，它没有交割日。没有交割日这一个特征，使得永续合约的价格脱离现货是一件容易的事情，从而也难免价格被人操控。而对于金融资产持续的恶意操控也是交易所不支持的一种行为，为了杜绝该现象的发生，并且确保市场的流动性，交易所设计了一个机制，便是资金费率机制。资金费率机制保证了现货价格和期货价格不会距离很远，因为持仓是有成本的，从而在一定程度上遏制了价格操纵的行为。资金费率的具体机制如下：
- 当行情火爆，做多情绪高涨时： 合约价格通常高于现货价格（溢价）。此时，资金费率为正，多头需要向空头支付费用，用于抑制做多，使得价格回归到现货。
- 当行情低迷，做空情绪主导时： 合约价格通常低于现货价格（折价）。此时，资金费率为负，空头需要向多头支付费用，用于抑制做空，使得价格回归到现货。。
在加密市场的大多数时间里，永续合约处于“正费率”的时间占据了绝大多数。这意味着，在永续合约的这个市场做空，往往能躺着收钱。 从而这个市场特征，为我们接下来的期限资费套利创造了生存的环境。
交易核心：如何实现“Delta中性”来过滤掉价格波动带来的盈亏？
期现套利的核心在于 “对冲”，即剥离价格波动的风险，只赚取确定的收益。只有这样，才能过滤掉因为涨跌带来的盈亏，只赚取最纯粹的利率，因此对新手来说，这是一个非常好的路子，不会亏大钱。
具体的对冲逻辑和方法如下，我们假设合约的杠杆都是 10 倍杠杆，并且我们此时有 110,000 USDT：
这里的资金分配需要满足条件：我使用 100,000 USDT 发送现货订单，使用一倍杠杆，来避免资金借贷产生的利息。同时，用剩余的 10,000 USDT 发送永续合约做空订单，使用 10 倍杠杆，获得名义价值为 100,000 的订单。此时，在名义价值上，现货和合约是相等的，那么价格的变化应该也是一样的。从而过滤掉了价格波动带来的盈亏。注：更实战的做法应该是持有相同份额的现货，因为以合约价格计价的现货和现货的价格，会出现价差波动。合约和对应的现货权益不同的合约是有不同的对应关系。可以通过 OpenQuant 中的 self.trader.get_instruments() 函数接口来查询每个币种单独的信息。
假设 BTCUSDT 价格为 100,000 USDT。现在我们需要同时做多现货和做空合约，来赚取合约大部分时间的正资金费率。那么我们需要按照如下两步的行为来做：
- 现货买入： 花 100,000 USDT 买入 1 个 BTC。
- 合约做空： 在永续合约中，以 10 倍杠杆做空 1 个 BTC（价值 100,000 USDT， 保证金使用 10,000 USDT）。
此时你的账户状态：
- 如果 BTC 上涨 10%，你的现货赚 10%，合约亏 10%，盈亏抵消。
- 如果 BTC 下跌 10%，你的现货亏 10%，合约赚 10%，盈亏抵消。
无论市场的价格怎么变，你持有的仓位本金总价值几乎不变。这就构成了 Delta 中性，也是一个中性的仓位。
在 OpenQuant 中，可以非常简单来实现 Delta 中性的对冲下单，以下是我的示例代码：
"""
注：以下代码仅为演示教学，用于讲述 Delta 中性的发单逻辑应该如何设计。OpenQuant 中实际使用时，还需要根据自己的函数变量、版本来进行细节上的调整。
"""
def on_strategy(self, symbol):
if self.fundings[1][symbol] > 0: # 表示永续合约费率为负
self.trader.place_order(symbol, side="Sell", pos="Short")
def on_order(self, account_id, order):
if account_id:
# 假设 account_id 为 1 表示永续合约端，account_id 为 0 表示现货端
self.place_order(self, symbol, side="Buy", pos="Long", is_spot=True)
def place_order(self, symbol, side, pos_side, is_spot):
idx = 1 if not is_spot else 0
if side == "Buy":
price = self.bbos[idx][symbol]['ask_price']
amount = self.bbos[idx][symbol]['ask_qty']
else:
price = self.bbos[idx][symbol]['bid_price']
amount = self.bbos[idx][symbol]['bid_qty']
order = {
"cid": self.trader.create_cid(self.ex_map[idx]), # 客户端订单ID
"symbol": symbol,
"order_type": "Limit", # 限价单
"side": side, # Buy/Sell
"pos_side": pos_side, # 单向持仓模式
"time_in_force": "GTC", # 持续直到取消
"price": price,
"amount": amount,
"reduce_only": False,
}
params = {
'is_dual_side': False,
"margin_mode": "Cross",
"leverage": self.leverage if not self.is_spot or (self.is_spot and idx == 1) else 1,
"process_amount": "Floor",
}
if self.is_spot and idx == 0:
order['quote_amount'] = local_order.amount * local_order.price
result = self.trader.place_order(idx, order, params=params)
self.trader.log(f"下单结果: {result}", level="INFO", color="blue", web=False)利润来源：
既然不赚价差，赚什么？赚资金费。因为在永续合约端持有空单，只要资金费率为正，每隔 n 个小时就会收到多头支付的利息。
资金费计算的原理
接下来从理论的角度来说，交易所是怎么计算资金费率的。资金费率并非随意制定，而是由交易所算法实时计算的。主要由两部分组成：
Funding_Rate = Clamp(MA((FuturePrice - SpotPrice)/SpotPrice) + InterestRate)
简单来说：
- 利率分量（Interest Rate）： 基础利率，通常固定在每天 0.03% 或 0.01% 左右，每个交易所有所不同，因为基础利率高，这也是币圈利润高的原因之一。
- 溢价指数（Premium Index）： 反映合约价格相对于现货价格的偏离程度。偏离越大，费率越夸张。
接下来我将介绍在 OpenQuant 中订阅资金费率的一些细节操作和注意事项：
Open Quant 提供了非常简便的订阅资金费的方法：
def subscribes(self):
subs = []
for i in range(self.base_index):
if not self.is_spot(i): # 现货没有资金费率，不能订阅，只订阅非现货的，is_spot 方法需要用户自己实现判断
subs.append(
{
"account_id": i,
"sub": {
"SubscribeRest": { # 推荐使用 Rest 接口订阅，因为会返回下一次结算时间，便于进行风险控制管理和统计
"update_interval": {"secs": 60, "nanos": 0},
"rest_type": "Funding",
}
},
}
)
return subs当订阅好了资金费之后，OpenQuant 系统收到了资金费率数据的时候，会主动回调接口 on_funding ，我们只需要在该函数里处理资金费率数据，就可以完成对交易所所有币种的实时资金费进行数据分析。
def on_funding(self, exchange, fundings):
try:
# 使用 update() 方法更新，而不是直接赋值，避免覆盖其他 symbol
exchange_idx = self.ex_map[exchange]
new_fundings = {
item["symbol"]: item for item in fundings if item["symbol"] in self.symbols
}
self.fundings[exchange_idx].update(new_fundings)
if self.is_spot:
# 因为是现货，所以资金费率都是 0, funding_interval 和 next_funding_at 和期货保持一致即可。
spot_fundings = {
item["symbol"]: {"symbol":item["symbol"], \
"funding_rate": 0, \
"funding_interval": item["funding_interval"], \
"next_funding_at": item["next_funding_at"]} for item in fundings if item["symbol"] in self.symbols
}
self.fundings[0].update(spot_fundings)
except:
logger.error(f"{traceback.format_exc()}")收益计算公式：
单次收益 = 持仓名义价值 × 当期资金费率
- 举例： 你持有价值 10 万 U 的 BTC 空单，当前费率为 0.01%，结算时间为 8 小时，每天结算 3 次。
- 收益： 每 8 小时收入 10 U，一天收入 30 U。
- 年化： 如果平均费率维持在 0.01%，年化约 11%；若牛市费率飙升至 0.1%，年化可达 100%+。
如何进行期现套利？
进行所内期现套利，流程相对简单，无需跨平台转账，但是需要创建统一账户，让U本位永续合约账号和现货账号可以互相充当保证金，来避免强平风险：
- 准备资金： 假设你有 11,000 USDT。
- 分配资金： 将 10,000 USDT 买入现货，剩下 1,000 USDT 转入合约账户作为保证金。
- 建立空单： 在永续合约页面，选择10倍杠杆（或更低），开立与现货等值的空单（Short）。
- 注意：必须保证 空单价值 = 现货持仓数量。
- 自动印钞： 只要费率为正，系统每 n 小时会自动将资金费结算到你的合约账户。
- 结束套利： 卖出现货的同时平掉空单，进行止盈止损。
以下是我自己的一些研究数据和结果，左侧是资金费率，起点是 0 轴，可以看到大部分的资金费率都是在 0 轴之上的，曲线密密麻麻看不到底部，但是也有少部分极端情况，资金费率是持续为负数，意味着在这些极端情况下，期限套利的模式是会亏损。
从资金费的统计结果来看，绝大部分的币种的永续合约资金费率，在绝大多数情况下，都是维持 正利率 的状态，因此给了市场进行套系的空间和丰厚的回报。而这些前提，也符合策略最开始的假设，更是策略长期有效的 生命线。但是也可以看到，仍然有部分币种的资金费率，会维持较长时间的 负利率 的状态，这是策略的最主要风险点。
风险管理：
虽然期现套利被称为低风险策略，但绝非零风险。以下风险点必须注意并且进行一定的风险管理：
-
爆仓风险： 虽然是对冲模式，但如果你的合约杠杆过高，当币价短时暴涨时，又来不及转账，合约端的保证金可能不足以支撑亏损而被强制平仓，导致对冲失败，只剩下亏损的现货。
- 对策：使用统一账户。
-
费率反转风险： 如果市场进入深熊，资金费率可能长期为负。此时做空不仅收不到钱，还要付钱给多头。如上图所示的一些极端费率情况，负费率可以很夸张。
-
对策：监控费率，一旦长期转负，及时平仓离场。
-
需要有对应的风控代码进行监控
def risk_monitor(self, symbol): if self.fundings[1][symbol] < 0 and self.position[symbol]: # 表示在该 symbol 上有仓位，并且资金费率发生了反转 self.trader.log(f"持仓 {symbol} 产生了资金费率反转，请注意", level="INFO", web=True) -
-
价差： 在开仓和平仓的瞬间，如果买入现货和做空合约没有同时完成，可能会产生滑点磨损，吃掉部分利润。并且可能每单位的现货价格和期货价格在开仓时会有价差，吞噬一部分利润。
- 对策：深入使用 OpenQuant 交易系统并且在流动性好的主流币种上操作。
总结
当看到这里已经可以创造出一个很完整的期限套利策略了，就问你，货干不干？硬不硬？关注点不点？