【币圈小试牛刀】期现套利（上）——期限套利原理
大家好！我是币圈玖哥，匆匆忙忙进场，匆匆忙忙进厂…提醒本文不构成任何投资建议，只是作为学习分享，本期给大家带来的策略是：期限套利，套取永续合约的资金费率，由于风险偏低，适合新手使用！
文章目录
- 1.期现套现原理
- 1.1永续合约
- 1.2 资金费率
- 1.3 套利机会
- 1.4 具体例子
- 1.5 收益放大
- 1.6 风险分析
- 2、获取币种的资金费率
- 2.1 okex
- 3.买入卖出
- 4.总结
1.期现套现原理
1.1永续合约
永续合约是一种在加密货币交易市场内特殊的期货合约，并不存在到期交割日，为了维持永续合约与现货价格之间不要脱钩，所以引入了「资金费率」的机制，让没有交割日的永续合约与现货间的价差能够借此收敛在一起，不脱钩太多。
1.2 资金费率
资金费率的设计是为了让期货价格不要无限偏离现货价格太远，当市场中做多情绪浓厚时，做多方需要付资金费率给做空方，依此让使期货价格偏离现货价格的做多方有一个持仓的成本，反之若做空情绪浓厚则由做空方支付资金费率给做多方。
1.3 套利机会
资金费率并不是交易者付给交易所的费用，而是在永续合约上做多以及做空两方对手方需要互相给付的持仓费用。而在加密货币市场这个特殊的机制背景下，产生出了新的套利机会：
永续合约的基础费率为每八小时 0.01% ，按照市场情况会在 -0.75% ～ 0.75% 之间变化。
1.4 具体例子
以 BTC 来说，如果使用10000 USDT进行期现套利，假设当 BTC 为 10000 USDT 时，可以进行以下操作：
- 将 5000 USDT 放在现货帐户、5000 USDT 放在合约帐户。
- 在现货市场买入5000 USDT的比特币（0.5 BTC），同时去 1 倍做空0.5 BTC（需要保证金 5000 USDT）。
- 如果当前的费率为 0.05% 且 BTC 价格为 10000 USDT，那么将可以收到合约做空仓位的资金费率， 0.5 * 10000 * 0.05% = 2.5 USDT。
- 假设费率一直维持在 0.05%，一天能够收 3 次费率，一年能够收取 2.5 * 3 * 365 = 2737.5 USDT，年化为 27.375%。
1.5 收益放大
为了提高整体的资金利用率，我们能妥善的在合约市场中使用杠杆，如果使用 2 倍杠杆，则一样是使用上述的资金进行套利，现货市场可以买入 6666.6 USDT 的 BTC（0.666 BTC），在合约市场做空 0.666 BTC，因为使用 2 倍杠杆，此时保证金仅需要 3333.3 USDT。 若当前的费率为 0.05% 且 BTC 价格为 10000 USDT，那么将可以收到 0.666 * 10000 * 0.05% = 3.333 USDT 的资金费用，较没有使用杠杆多获得 33% 的资金费率。 在 2 倍槓杆的情况下，年化提升到 36.46%；在 3 倍杠杆的情况下，年化提升到 41.0625% 根据上方的步骤，就能在任何一个同时提供现货以及永续合约交易市场的交易所进行套利。
1.6 风险分析
期现套利的原理非常简单，许多交易者也会直接手动进行期现套利，但市场变化多端，手动进行套利将藏着以下风险：
- 合约仓位触发自动减仓，手动套利无法即时卖出部分现货。 币价暴涨合约爆仓，除了要即时卖出现货外，合约还需多付一道爆仓清算费用。
具体分析如下：- 如果在价格11000时，我们将资金分为10份，9份买现货，1份9倍杠杆开空。
- 当价格涨11.11%时，做空合约爆仓，损失了1份本金，但是现货从9份涨到了10份，此时抛出现货，可以实现本金无损退场。
- 当价格跌11.11%时，现货从9份跌到8份，但是做空合约翻倍，从1份变为2份，此时空单平仓，并且现货抛出，也可以实现本金无损退场。
- 但是一切的前提是手速要快，所以需要仅仅手动套利并不非常理性和可靠。
2、获取币种的资金费率
我们使用CCXT框架，不熟悉CCXT可以看看我之前的文章，这里不再赘述。
- okex官方提供的API中每次访问只能返回一个币种的资金费率，每秒只能访问20次，网络不通畅的时候时间漫长。
2.1 okex
导入包
import json
import operator
import os
from tqdm import tqdm
import requests
import pandas as pd
# 代理proxy
os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:21882"
os.environ["https_proxy"] = "http://127.0.0.1:21882"
# 连接交易所
exchange_id = "okx"
exchange_class = getattr(ccxt, exchange_id)
exchange = exchange_class({'apiKey': 'your api Key','secret': 'your secret','password': 'your password','enableRateLimit': True
})
coin_rate = {}
# 获取一个币种的资金费率
print(exchange.fetchFundingRate("BTC/USDT:USDT"))
# 这里没有ccxt提供的函数，我对照api手写了一个函数
# 获取币种的代码
def fetchSwapMarket():url = f"https://www.okex.com/api/v5/market/tickers?instType=SWAP"res = requests.get(url)json_res = json.loads(res.content)list_ = []if json_res["code"] == "0":for i in json_res["data"]:list_.append(i["instId"])return list_
def findMaxfee():swap_coin = fetchSwapMarket()print("正在寻找目标币种，请等待！")# 总进度total = len(swap_coin)with tqdm(total=total) as pbar:pbar.set_description('Processing:')for i, coin in enumerate(swap_coin):coin_rate[coin] = exchange.fetchFundingRate(coin)pbar.update(1)
我们可以看到下一个时间XCH-USDT-SWAP的负资金费率最高
3.买入卖出
- 如果资金费率是正的，那么我们需要买入现货，做空合约
- 如果资金费率是负的，那么我们需要用杠杆卖出现货，做多合约
核心：这两笔交易行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵
MidClass中间类，封装了交易币种的相关信息
Strategy.py
class MidClass():# 初始化def __init__(self, ThisExchange, symbol):self.Exchange = ThisExchangeself.Symbol = symbolmarket = ThisExchange.markets[self.Symbol]self.MinLeverage = market['limits']['leverage']['min']self.MaxLeverage = market['limits']['leverage']['max']self.Price_Precision = market['precision']['price']self.AmountPrecision = len(str(market['precision']['amount']).split(".")[-1])self.PricePrecision = len(str(market['precision']['price']).split(".")[-1])self.TakerFee = ThisExchange.markets[symbol]["taker"]self.MakerFee = ThisExchange.markets[symbol]["maker"]self.LimitAmount = market['limits']['amount']['min']# 获得交易对行情信息def GetTicker(self):self.High = '___'self.Low = '___'self.Buy = '___'self.Sell = '___'self.Last = '___'try:self.Ticker = self.Exchange.fetchTicker(self.Symbol)self.Time = self.Ticker["timestamp"]self.datetime = self.Ticker["datetime"]self.High = self.Ticker['high']self.Low = self.Ticker['low']self.Buy = self.Ticker['bid']self.Sell = self.Ticker['ask']self.Last = self.Ticker['last']return True # 只要有一个成功就返回Trueexcept:return False # 如果全都获取不了返回False@staticmethoddef IsSpot(Symbol):if len(Symbol.split(':')) == 1:return Trueelse:return False# 获得账户对于该交易对信息 只显示交易过的币种def GetAccount(self):self.Account = '___'self.Balance = '___'self.FrozenBalance = '___'self.Stocks = '___'self.FrozenStocks = '___'if MidClass.IsSpot(self.Symbol):self.SymbolStocksName = self.Symbol.split('/')[0]self.SymbolBalanceName = self.Symbol.split('/')[1]else:self.SymbolStocksName = self.Symbol.split(":")[0].split("/")[0]self.SymbolBalanceName = self.Symbol.split(":")[-1]try:self.Account = self.Exchange.fetchBalance()self.Balance = self.Account[self.SymbolBalanceName]['free']self.FrozenBalance = self.Account[self.SymbolBalanceName]['used']self.Stocks = self.Account[self.SymbolStocksName]['free']self.FrozenStocks = self.Account[self.SymbolStocksName]['used']return Trueexcept Exception as e:print("账户没有交易过这个币种！")return False# 确认是否获取到账户和交易对信息def RefreshData(self):if not self.GetAccount():return 'false get account'if not self.GetTicker():return 'false get ticker'return 'refresh data finish!'# 创建订单def CreateOrder(self, OrderType, Price, Amount):if round(Amount, self.AmountPrecision) < self.LimitAmount:raise RuntimeError("下单数量小于最小下单量，请加大保证金，或者提高杠杆！")if OrderType == 'buy':# 执行买单杠杆交易params = {"tdMode": "isolated",}OrderId = self.Exchange.create_order(self.Symbol, type="limit", side="buy",amount=round(Amount, self.AmountPrecision),price=round(Price, self.PricePrecision), params=params)["id"]elif OrderType == 'sell':# 执行卖单杠杆交易params = {"tdMode": "isolated",}OrderId = self.Exchange.create_order(self.Symbol, type="limit", side="sell",amount=round(Amount, self.AmountPrecision),price=round(Price, self.PricePrecision), params=params)["id"]elif OrderType == 'short':# 执行开空合约params = {"tdMode": "isolated","posSide": "short"}OrderId = self.Exchange.create_order(self.Symbol, type="limit", side="sell",amount=round(Amount, self.AmountPrecision),price=round(Price, self.PricePrecision), params=params)["id"]elif OrderType == 'long':# 执行开多合约params = {"tdMode": "isolated","posSide": "long"}OrderId = self.Exchange.create_order(self.Symbol, type="limit", side="buy",amount=round(Amount, self.AmountPrecision),price=round(Price, self.PricePrecision), params=params)["id"]else:passself.GetAccount()return OrderId# 获取订单状态def GetOrder(self, Idd):self.OrderId = '___'self.OrderPrice = '___'self.OrderNum = '___'self.OrderDealNum = '___'self.OrderAvgPrice = '___'self.OrderStatus = '___'try:self.Order = self.Exchange.fetchOrder(Idd, self.Symbol)self.OrderId = self.Order['id']self.OrderPrice = self.Order['price']self.OrderNum = self.Order['amount']self.OrderDealNum = self.Order['filled']self.OrderAvgPrice = self.Order['average']self.OrderStatus = self.Order['status']return Trueexcept:return False# 取消订单def CancelOrder(self, Idd):self.CancelResult = '___'try:self.CancelResult = self.Exchange.cancelOrder(Idd, self.Symbol)return Trueexcept:return False# 获取k线数据def GetRecords(self, Timeframe='1m'):self.Records = '___'try:self.Records = self.Exchange.fetchOHLCV(self.Symbol, Timeframe)return Trueexcept:return False# 设置杠杆mgnMode:isolated/crossdef SetLeverage(self, leverage, params=None):if MidClass.IsSpot(self.Symbol):if params is None:params = {"mgnMode": "isolated"}else:if params is None:params = {"mgnMode": "isolated", "posSide": "long"}try:if leverage <= self.MaxLeverage and leverage >= self.MinLeverage:self.LeverageInfo = self.Exchange.set_leverage(leverage, self.Symbol, params=params)return Trueexcept RuntimeError as e:print(e, "请注意杠杆倍数，不能超过交易所设定倍数！")return FalseUntils.py
def ShowInfo(MyMid):print("交易所时间：",MyMid.Time)print("交易所时间：",MyMid.datetime)print(MyMid.Symbol, '最新价:', MyMid.Last)print('该币种可用额度为:', round(MyMid.Stocks, 2), MyMid.SymbolStocksName)print('该币种冻结额度为:', round(MyMid.FrozenStocks, 2), MyMid.SymbolStocksName)print('账户可用额度为:', round(MyMid.Balance, 2), 'USDT')print('账户冻结额度为:', round(MyMid.FrozenBalance, 2), 'USDT')print('该币种taker手续费', MyMid.TakerFee)print('该币种Maker手续费', MyMid.MakerFee)print('-'*40)运行入口
import os
import ccxt
from MMQT.MidClass import MidClass
from MMQT.Untils import *# 代理proxy
os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:21882"
os.environ["https_proxy"] = "http://127.0.0.1:21882"# 连接交易所
exchange_id = "okx"
exchange_class = getattr(ccxt, exchange_id)
exchange = exchange_class({'apiKey': 'your apikey','secret': 'your secret','password': 'password','enableRateLimit': True
})if __name__ == '__main__':exchange.load_markets()# 中间模块实例化MyMid1 = MidClass(exchange, symbol="XCH/USDT:USDT")MyMid2 = MidClass(exchange, symbol="XCH/USDT")# # 数据更新MyMid1.RefreshData()MyMid2.RefreshData()# 显示相关数据ShowInfo(MyMid1)ShowInfo(MyMid2)# 设置杠杆leverage = 5MyMid1.SetLeverage(leverage)MyMid2.SetLeverage(leverage)# 设置资金totalMoney = MyMid1.Balance * leverage# # 开多合约price1 = (MyMid1.Buy+MyMid1.Sell)/2Amount = totalMoney*0.4 / (price1*MyMid1.Price_Precision)MyMid1.CreateOrder("long", price1, Amount)# 卖空现货price2 = (MyMid2.Buy + MyMid2.Sell) / 2Amount_ = totalMoney * 0.4 / MyMid2.LastMyMid2.CreateOrder("sell", price2, Amount_)
4.总结
人在币圈混，哪有不湿鞋。最后再强调下这个策略潜在的风险：
- 强平风险
- 在清算前，费率由负转正，是否需要平仓可以根据资金费预测与平仓费用决定。
- 资金费率波动风险
- 永续价格下跌，现货上涨会发生爆仓，将打破期现订单的Delta中性，使行情价格编程主导盈亏的主要因素，套利模型被破坏。
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