Арбитраж фьючерсы-спот: от cash-and-carry до DeFi-CeFi цепочек

Представьте, что вы стоите на базаре, где один торговец продаёт золото за 1000 рублей, а через три прилавка другой готов купить его у вас за 1025 — но только через три месяца. Вы покупаете сейчас, подписываете контракт на продажу, и спокойно ждёте. Через 90 дней забираете свои 2.5% без какого-либо рыночного риска. Именно так работает самая старая арбитражная стратегия в мире — cash-and-carry. Только на крипторынках этот «базар» открыт 24/7, прилавков — десятки бирж, а вместо трёх месяцев ожидания можно собирать прибыль каждые восемь часов через funding rate.

В этой статье — второй части серии «Сложные цепочки арбитража между фьючерсами и спотом» — мы разберём семь стратегий, от классического cash-and-carry до flash loan цепочек через DeFi. Каждую подкрепим формулами, кодом на Rust и анализом рисков.

Экосистема арбитражных стратегий между спотовым и деривативным рынками: от простых двуногих конструкций до многозвенных цепочек через DeFi и CeFi.

Cash-and-Carry: классика, проверенная веками

Классический cash-and-carry

Cash-and-carry арбитраж эксплуатирует разницу между ценой актива на споте и ценой фьючерсного контракта с поставкой. Механика проста: покупаем актив на споте, одновременно продаём фьючерс, фиксируя базис (премию фьючерса) как гарантированную прибыль на момент экспирации.

Позиция: Long Spot + Short Futures (delivery). При экспирации фьючерсная цена гарантированно сходится к спотовой — это фундаментальное свойство контрактов с поставкой.

Формула годовой доходности:

$Y = \frac{F - S}{S} \times \frac{365}{DTE}$

где $F$ — цена фьючерса, $S$ — спотовая цена, $DTE$ — дни до экспирации.

Пример: BTC спот $95,000, квартальный фьючерс (90 дней)$97,375. Базис $2,375 (2.5%). Годовая доходность: 2.5% * (365/90) = ~10.14%. Для «безрисковой» стратегии — более чем привлекательно.

Конвергенция базиса: фьючерсная цена гарантированно сходится к спотовой при экспирации, обеспечивая прибыль, зафиксированную в момент входа.

Reverse cash-and-carry: когда рынок в бэквордации

Когда фьючерсы торгуются ниже спота (бэквордация), работает обратная стратегия: шортим спот (через маржинальный заём), покупаем фьючерс. Прибыль: $S - F$ минус стоимость заимствования.

Бэквордация на крипторынках — редкое явление, возникающее при капитуляции рынка: коллапс FTX в ноябре 2022, COVID-обвал в марте 2020, глубокая бэквордация в декабре 2025. Проблема в том, что именно в эти моменты стоимость заимствования взлетает, съедая потенциальную прибыль.

Влияние BTC ETF на сжатие базиса

Одобрение спотовых Bitcoin ETF в январе 2024 года кардинально изменило ландшафт cash-and-carry арбитража. Институциональный капитал хлынул в базисные сделки: открытый интерес по BTC-фьючерсам на CME вырос с ~30,000 контрактов в начале 2024 до ~45,000 к ноябрю 2024. Результат — сжатие базиса до ~2% годовых к концу 2025 года. Для розничных трейдеров с их комиссиями и проскальзываниями это уже на грани рентабельности.

Урок: когда стратегия становится слишком популярной, она перестаёт работать. Но это лишь значит, что нужно двигаться к более сложным конструкциям.

Funding Rate Арбитраж: деньги каждые 8 часов

Механика funding rate

Бессрочные фьючерсы (perpetual futures, perps) не имеют даты экспирации. Вместо этого они используют механизм funding rate для привязки цены к споту. Каждые 8 часов (на CEX) или каждый час (на некоторых DEX) происходит обмен платежами между лонгами и шортами.

Базовая формула (Binance/Bybit):

$F = \text{clamp}\left(P + \text{clamp}(I - P,\; -0.05\%,\; +0.05\%),\; F_{min},\; F_{max}\right)$

где $P$ — средний индекс премии, $I$ — ставка процента (0.01% на 8-часовой интервал по умолчанию).

Если funding rate положительный — лонги платят шортам. Если отрицательный — шорты платят лонгам. Это ключ к стратегии.

Механизмы funding rate на разных платформах

Разница в механизмах funding rate между биржами создаёт арбитражные возможности: один и тот же актив может иметь funding 0.03% на Binance и 0.005% на Bybit.

Стратегия Long Spot + Short Perp

Самая доступная стратегия: покупаем актив на споте, шортим бессрочный фьючерс. Дельта позиции ~0 (рыночно-нейтральная). Каждые 8 часов собираем funding payment.

Годовая доходность:

$R_{annual} = FR \times 3 \times 365$

При среднем funding rate BTC в 2025 году 0.015% за 8 часов: $0.015\% \times 3 \times 365 = 16.43\%$ годовых. Профессиональные десксы обычно аллоцируют ~70% капитала на спот-покупки и ~30% на маржу перпетуала.

Предсказание funding rate с помощью ML

Академические исследования показывают, что ML-модели, предсказывающие funding rate за 4 часа до расчёта с динамическим позиционированием, генерируют 31% годовых при коэффициенте Шарпа 2.3. Ключевые фичи: дисбаланс ордербука, дельта открытого интереса, спред спот-перп, отношение объёмов, данные о ликвидациях.

Funding rate демонстрирует сильное свойство mean reversion — возврата к среднему вокруг базовой ставки процента. Модели Double Autoregressive (DAR) превосходят наивный подход «следующий rate = текущий rate» как по ошибке прогноза, так и по точности направления.

Kelly Criterion для размера позиции

Для оптимального размера позиции мы адаптируем критерий Келли:

$f^* = \frac{p \cdot b - q}{b}$

где $f^*$ — оптимальная доля капитала, $p$ — вероятность положительного funding (из модели предсказания), $b$ — ожидаемый funding rate / ожидаемая стоимость неблагоприятного движения, $q = 1 - p$.

На практике используем половинный Келли ($f^*/2$) для funding rate арбитража — полный Келли слишком агрессивен для реальных рынков с толстыми хвостами распределений.

Вот реализация на Rust — модуль, который объединяет предсказание funding rate и расчёт размера позиции:

use chrono::{DateTime, Utc};
use rust_decimal::Decimal;
use rust_decimal_macros::dec;

/// Фичи для предсказания funding rate
#[derive(Debug, Clone)]
struct FundingRateFeatures {
    premium_index: f64,           // Текущая премия перпа над спотом
    open_interest_delta: f64,     // Изменение OI за lookback-период
    long_short_ratio: f64,        // Соотношение лонгов к шортам
    volume_ratio: f64,            // Объём перпа / объём спота
    order_book_imbalance: f64,    // Глубина бидов vs глубина асков
    historical_funding: Vec<f64>, // Последние N funding rates
    liquidation_volume: f64,      // Объём ликвидаций
    spot_volatility: f64,         // Реализованная волатильность спота
}

/// Снимок funding rate по бирже
#[derive(Debug, Clone)]
struct FundingRateSnapshot {
    asset: String,
    exchange: String,
    funding_rate: Decimal,
    next_funding_time: DateTime<Utc>,
    predicted_rate: Option<Decimal>,
    open_interest: Decimal,
    mark_price: Decimal,
    index_price: Decimal,
}

/// Результат расчёта размера позиции по Келли
#[derive(Debug)]
struct KellyResult {
    optimal_fraction: f64,
    half_kelly_fraction: f64,
    position_size_usd: f64,
    expected_annual_return: f64,
}

/// Расчёт оптимального размера позиции по критерию Келли
fn calculate_kelly_position(
    predicted_funding_rate: f64,
    probability_positive: f64,
    adverse_move_cost: f64,
    total_capital: f64,
    max_allocation: f64, // Максимальная доля от капитала
) -> KellyResult {
    let p = probability_positive;
    let q = 1.0 - p;
    let b = predicted_funding_rate.abs() / adverse_move_cost;

    // Классический критерий Келли: f* = (p*b - q) / b
    let kelly_full = if b > 0.0 {
        ((p * b - q) / b).max(0.0)
    } else {
        0.0
    };

    // Половинный Келли — консервативный подход
    let kelly_half = kelly_full / 2.0;

    // Ограничиваем максимальной аллокацией
    let final_fraction = kelly_half.min(max_allocation);
    let position_size = total_capital * final_fraction;

    // Ожидаемая годовая доходность (8-часовой интервал)
    let expected_per_interval = predicted_funding_rate * p - adverse_move_cost * q;
    let expected_annual = expected_per_interval * 3.0 * 365.0; // 3 интервала в день

    KellyResult {
        optimal_fraction: kelly_full,
        half_kelly_fraction: kelly_half,
        position_size_usd: position_size,
        expected_annual_return: expected_annual,
    }
}

/// Выбор лучшей биржи для funding rate арбитража
fn select_best_funding_opportunity(
    snapshots: &[FundingRateSnapshot],
    min_rate_threshold: Decimal,
) -> Option<&FundingRateSnapshot> {
    snapshots
        .iter()
        .filter(|s| s.funding_rate.abs() > min_rate_threshold)
        .filter(|s| s.open_interest > dec!(1_000_000)) // Минимальная ликвидность
        .max_by(|a, b| {
            a.funding_rate
                .abs()
                .partial_cmp(&b.funding_rate.abs())
                .unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal)
        })
}

Межбиржевой дифференциал funding rate

Когда один и тот же актив имеет разные funding rate на разных биржах, можно захватить дополнительную альфу без спот-ноги:

• Биржа A: BTC perp funding = +0.03% (лонги платят шортам)
• Биржа B: BTC perp funding = +0.005% (лонги платят шортам)

Стратегия: лонг перп на бирже B (платим мало), шорт перп на бирже A (получаем много). Чистый захват: 0.025% за интервал. Это perp-perp сделка без спот-ноги, но требует маржи на обеих биржах.

Календарные спреды: время — деньги

Спред ближнего и дальнего месяца

Календарный спред эксплуатирует неэффективности в ценообразовании фьючерсных контрактов с разными датами экспирации на один базовый актив.

$\text{Calendar\_Spread} = F_{far} - F_{near}$

$\text{Ann\_Spread} = \frac{F_{far} - F_{near}}{F_{near}} \times \frac{365}{DTE_{far} - DTE_{near}}$

В условиях устойчивого контанго (типичная ситуация для BTC): шортим ближний контракт (более высокая дневная премия), лонгим дальний. В бэквордации — наоборот.

Roll Yield: захват при переходе между контрактами

При приближении экспирации базис сходится к нулю. «Roll» — закрытие истекающего контракта и открытие позиции в следующем:

$\text{Roll\_Yield} = \frac{F_{new} - F_{expiring}}{F_{expiring}}$

В устойчивом контанго roll yield положителен для коротких фьючерсных позиций — каждый roll «перезапускает» возможность захвата базиса. Эмпирический оптимум: роллировать за 3-7 дней до экспирации для криптовалютных квартальных фьючерсов. Слишком рано — теряете финальную конвергенцию. Слишком поздно — ликвидность высыхает, проскальзывание растёт.

Терм-структура фьючерсов BTC: контанго (нормальная ситуация) vs бэквордация (стрессовые периоды). Формирование спредов между контрактами создаёт основу для календарного арбитража.

Моделирование терм-структуры: адаптация Nelson-Siegel

Для аналитического моделирования кривой базиса мы адаптируем модель Nelson-Siegel, изначально разработанную для кривых доходности облигаций:

$\text{Basis}(T) = \beta_0 + \beta_1 \cdot \frac{1 - e^{-T/\tau}}{T/\tau} + \beta_2 \cdot \left(\frac{1 - e^{-T/\tau}}{T/\tau} - e^{-T/\tau}\right)$

где $\beta_0$ — долгосрочный уровень базиса, $\beta_1$ — краткосрочный компонент (наклон), $\beta_2$ — среднесрочный «горб», $\tau$ — фактор затухания, $T$ — время до погашения.

Когда наблюдаемый базис отклоняется от модельного — это потенциальная арбитражная возможность:

$\text{Residual}(T) = \text{Basis}_{observed}(T) - \text{Basis}_{model}(T)$

Положительный резидуал — фьючерс переоценён (шортим), отрицательный — недооценён (лонгим).

Z-Score для входа и выхода

Для тайминга входов и выходов из календарных спредов мы используем Z-Score — тот же инструмент, что и для детектирования аномалий, но применённый к спреду:

$Z = \frac{X_{spread} - \mu_N}{\sigma_N}$

Вход в лонг спред: $Z < -2.0$. Вход в шорт спред: $Z > +2.0$. Выход: $Z$ возвращается к 0.

Криптовалютные фьючерсы структурно находятся в контанго в среднем. Во время экстремальной жадности премии достигают 15-30% годовых. Во время паники — устойчивая бэквордация может держаться неделями.

Межбиржевой фьючерсный арбитраж

Один актив — разные биржи

Разные биржи могут по-разному оценивать один и тот же фьючерсный контракт. Причины: различный состав пользовательской базы (ритейл-тяжёлые биржи склонны к более высокому положительному funding), разные маржинальные системы и механизмы ликвидации, региональные регуляторные ограничения и специфические для биржи контрпартийные премии.

Типичный спред в нормальных условиях: 0.01-0.1% после комиссий. Во время высокой волатильности — до 1%+.

use rust_decimal::Decimal;
use rust_decimal_macros::dec;
use chrono::{DateTime, Utc};
use std::collections::HashMap;

/// Наблюдение базиса на конкретной бирже
#[derive(Debug, Clone)]
struct ExchangeBasis {
    exchange: String,
    asset: String,
    spot_price: Decimal,
    futures_price: Decimal,
    funding_rate: Decimal,
    open_interest: Decimal,
    basis_bps: Decimal,
    annualized: Decimal,
    timestamp: DateTime<Utc>,
}

/// Детектор межбиржевых арбитражных возможностей
fn detect_cross_exchange_opportunities(
    bases: &[ExchangeBasis],
    threshold_bps: Decimal,
    fee_bps: Decimal,
) -> Vec<(String, String, Decimal)> {  // (long_exchange, short_exchange, net_spread)
    let mut opportunities = Vec::new();

    // Группируем по активу, сравниваем все пары бирж
    let mut by_asset: HashMap<&str, Vec<&ExchangeBasis>> = HashMap::new();
    for basis in bases {
        by_asset.entry(basis.asset.as_str()).or_default().push(basis);
    }

    for (_asset, exchange_bases) in &by_asset {
        for i in 0..exchange_bases.len() {
            for j in (i + 1)..exchange_bases.len() {
                let (a, b) = (exchange_bases[i], exchange_bases[j]);
                let net_spread = (a.basis_bps - b.basis_bps).abs() - fee_bps * dec!(2);

                if net_spread > threshold_bps {
                    let (long_ex, short_ex) = if a.basis_bps > b.basis_bps {
                        (&b.exchange, &a.exchange)
                    } else {
                        (&a.exchange, &b.exchange)
                    };
                    opportunities.push((long_ex.clone(), short_ex.clone(), net_spread));
                }
            }
        }
    }

    opportunities.sort_by(|a, b| b.2.partial_cmp(&a.2).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
    opportunities
}

Маржинальная эффективность и ликвидационный риск

Для межбиржевого арбитража критически важна маржинальная эффективность. Унифицированные торговые аккаунты (UTA) на Bybit/OKX позволяют прибыли на одной позиции компенсировать убытки по другой, снижая общий требуемый капитал.

Формула ликвидационной цены для шорта:

$P_{liq} = P_{entry} \times \left(1 + \frac{IM}{L} - MM\right)$

где $IM$ — начальная маржа, $L$ — плечо, $MM$ — поддерживающая маржа.

При шорте перпа с 10x плечом: вход на $95,000, начальная маржа 10$9,500), поддерживающая маржа 0.5%. Ликвидация: ~$104,025 — всего 9.5% выше входа. Для арбитражных позиций мы используем максимум 2-5x — это отодвигает ликвидацию достаточно далеко.

Стратегии смягчения: низкое плечо, автоматическое пополнение маржи при утилизации >70%, стоп-лоссы на отдельных ногах даже для хеджированных позиций, кросс-маржинальный режим, стейблкоин-коллатерал (USDT/USDC) для избежания mark-to-market колебаний на самом залоге.

Опционно-фьючерсно-спотовые цепочки

Нарушения пут-колл паритета

Пут-колл паритет — фундаментальное соотношение между ценами опционов:

$C - P = (F - K) \cdot e^{-rT}$

где $C$ — цена колла, $P$ — цена пута, $F$ — цена фьючерса, $K$ — страйк, $r$ — безрисковая ставка, $T$ — время до экспирации.

Исследования на данных Deribit (2019-2024) показывают, что значительные нарушения пут-колл паритета сохраняются на крипто-опционных рынках даже с учётом bid-ask спреда, транзакционных и фандинговых расходов. Причины: высокие транзакционные издержки по сравнению с традиционными рынками, меньший объём арбитражного капитала, фрагментированная ликвидность по страйкам и экспирациям, расчёт в криптовалюте (BTC/ETH) вместо кэша добавляет базисный риск.

Conversion и Reversal

Conversion (когда колл переоценён): продаём переоценённый колл + покупаем недооценённый пут (один страйк, одна экспирация) + покупаем базовый актив. Зафиксированная прибыль: $(C - P) - (F - K) \cdot e^{-rT}$ минус транзакционные расходы.

Reversal (когда пут переоценён): покупаем недооценённый колл + продаём переоценённый пут + шортим базовый актив.

Практический пример с данных Deribit 2024: продажа BTC Oct 25 2024 Call по 0.069 BTC, покупка BTC Oct 25 2024 Put по 0.0635 BTC, лонг 1 BTC на споте. Чистый кредит: 0.0055 BTC (~$520 по тогдашним ценам) — зафиксированная прибыль до расходов.

Box Spread: синтетическая безрисковая позиция

Box spread создаёт синтетическую безрисковую позицию из четырёх опционов:

$\text{Box} = \text{Bull Call Spread}(K_1, K_2) + \text{Bear Put Spread}(K_1, K_2)$

Теоретическая стоимость: $(K_2 - K_1) \cdot e^{-rT}$. Если рыночная цена бокса ниже теоретической — покупаем бокс, получаем подразумеваемую безрисковую ставку. Если выше — продаём, занимаем по ставке ниже безрисковой.

Сравнение подразумеваемой ставки из бокс-спредов на Deribit с реальными ставками стейблкоин-лендинга выявляет дополнительные возможности. Но исполнение затруднено широкими bid-ask спредами на отдельных ногах.

Арбитраж волатильности: IV vs RV

Подразумеваемая волатильность (IV) криптовалют структурно завышена относительно реализованной (RV) — это премия за волатильность. Спред между IV и RV в среднем составляет 5-15% для BTC и выше для альткоинов.

$\text{P\&L}_{daily} = \frac{1}{2} \cdot \Gamma \cdot S^2 \cdot (\sigma_{realized}^2 - \sigma_{implied}^2) \cdot dt$

Если $IV > RV$: продаём опционы (продаём волатильность) + дельта-хеджируем спотом/фьючерсами. Если $IV < RV$: покупаем опционы + дельта-хеджируем.

Дельта-хеджирование в крипте должно быть частым из-за высокой гаммы. Широкие bid-ask спреды на Deribit и высокая volatility of volatility (vol-of-vol) делают эту стратегию доступной только для профессиональных десков.

Спред между подразумеваемой (IV) и реализованной (RV) волатильностью BTC: зоны, где IV стабильно превышает RV, создают возможности для систематической продажи волатильности.

DeFi-CeFi Арбитраж: новый фронтир

CEX-DEX ценовой лаг

Цены на DEX систематически отстают от CEX. Причины: время блока Ethereum (~12 секунд) vs matching engine CEX (<1 мс), AMM обновляет цены только при транзакциях, gas costs создают минимальный порог прибыльного спреда.

Типичные спреды: нормальные условия 0.1-0.3% (часто ниже прибыльности после газа), волатильность 0.3-1.0%+ (actionable), flash crash 5%+ (экстремально прибыльно, но кратковременно).

$\text{Profit} = |P_{CEX} - P_{DEX}| - \text{Gas} - \text{Fee}_{CEX} - \text{Fee}_{DEX} - \text{Slippage}$

При дивергенции 0.3-0.4% арбитражная активность максимальна. Ниже 0.2% газ съедает прибыль.

MEV: борьба за позицию в блоке

CEX-DEX арбитраж всё больше доминируется специализированными MEV-searchers (Maximal Extractable Value). Они интегрируются с block builders для позиционирования «в начале блока». Мелкие участники сталкиваются с серьёзными барьерами: Flashbots, приватные мемпулы, специализированные ноды.

CEX фьючерсы vs DeFi перпы

Арбитражные возможности: дифференциал funding rate (CEX funding 0.03%, DEX funding 0.01% — лонг DEX, шорт CEX), ценовая дивергенция (DEX перпы отстают от CEX на 0.1-0.5% при быстрых движениях), кросс-DEX спреды (Hyperliquid vs dYdX funding rate дифференциалы). Средний DeFi перп funding BTC/ETH в 2025: ~0.015% за 8-часовой эквивалент (~19% годовых). Межплатформенный арбитраж может добавить 3-5% доходности.

Flash Loan цепочки

Flash loans — уникальная возможность DeFi: заём без залога в рамках одной атомарной транзакции. Если к концу транзакции заём не возвращён с процентом (0.05-0.09%), вся транзакция откатывается — никакого риска для заёмщика.

Пример: flash borrow 1000 USDC из Aave, swap на ETH через Uniswap ($3000), swap обратно через SushiSwap ($3015), возврат заёма + комиссия (1000.9 USDC). Прибыль: 4.1 USDC без начального капитала. Для Rust-системы: детекция через alloy + исполнение через Solidity + приватная подача через Flashbots.

Yield Farming vs Funding Rate

Когда DeFi lending rate (Aave USDC supply rate: 4% APY) ниже, чем CEX funding rate (15% APY): берём USDC в DeFi, деплоим на CEX для funding rate арбитража. Чистая доходность: 11% минус расходы. Если CEX funding падает ниже DeFi yield — разворачиваемся: выходим из CEX, деплоим капитал в высокодоходные DeFi протоколы.

Потоки капитала между DeFi и CeFi: динамическая ротация капитала между lending протоколами, funding rate арбитражем и yield farming для максимизации доходности.

Риски: DeFi lending rates — переменные (могут взлететь при скачке спроса), smart contract risk, bridge risk при переводе капитала между DeFi и CEX, резкие изменения utilization rate могут сделать заимствование дороже.

Risk Management Framework

Таксономия рисков

Позиционирование с VaR

Портфельный VaR для арбитражных позиций:

$\text{VaR}_{portfolio} = \sqrt{\sum_i \text{VaR}_i^2 + 2\sum_{i<j} \rho_{ij} \cdot \text{VaR}_i \cdot \text{VaR}_j}$

Максимальная позиция на стратегию: $\text{Capital} \times \text{MaxAlloc} / N_{strategies}$, скорректированная на текущую утилизацию VaR. Мы ограничиваем портфельный VaR на уровне 5% от капитала.

Операционные триггеры: алерт при маржинальной утилизации >70%, экстренное сокращение при >85%. Алерт если дельта портфеля >0.05 (должна быть ~0 для арб-портфеля). Алерт при API-латентности >500 мс или fill rate <95%.

Матрица стратегий: что выбрать

Рекомендуемый путь для начинающих: funding rate арбитраж (long spot + short perp) как основа, затем межбиржевой funding дифференциал, затем календарные спреды. Опционные стратегии и DeFi-CeFi цепочки — для команд с опытом.

Архитектура на Rust: как собрать всё вместе

Для одновременной работы с несколькими стратегиями и биржами мы используем асинхронную архитектуру на базе tokio с broadcast-каналами от агрегатора рыночных данных к параллельным стратегиям. Каждая биржа обслуживается отдельным async task через tokio::spawn, нормализованные данные рассылаются через broadcast::channel ко всем стратегиям, а риск-менеджер и order router работают последовательно для каждой сделки.

Ключевые требования: обработка данных <1 мс, отправка ордера <10 мс, оценка стратегии <5 мс, проверка рисков <1 мс, параллельные подключения к 10+ биржам.

Заключение

Арбитраж между фьючерсами и спотом — это спектр стратегий от тривиальных до экстремально сложных. Cash-and-carry, который работал с 10% годовых в 2023, сжался до 2% под давлением институционального капитала. Funding rate арбитраж всё ещё даёт 10-25% при грамотном исполнении. А DeFi-CeFi цепочки открывают новый фронтир с доходностями 15-30%, но и с пропорционально большими рисками.

Ключевой урок: не существует «лучшей» стратегии. Существует грамотная комбинация стратегий, адаптивный риск-менеджмент и инфраструктура, способная обрабатывать данные с десятков бирж в реальном времени. Rust даёт нам скорость и надёжность, необходимые для этого. Но помните: самый быстрый код не спасёт от плохого риск-менеджмента.

В следующей части серии мы углубимся в конкретные реализации: кросс-активный базисный трейдинг (BTC basis vs ETH basis), динамическое хеджирование с учётом гаммы и конвексности, и интеграцию всех стратегий в единый портфельный оптимизатор.

Полезные ссылки

1. Binance: Introduction to Futures Funding Rates
2. Bybit: Introduction to Funding Rate
3. Hyperliquid: Funding Documentation
4. CME Group: Spot ETFs Give Rise to Crypto Basis Trading
5. Deribit: DVOL Implied Volatility Index
6. OKX: How to Execute Put-Call Parity Arbitrage
7. BitMEX: Crypto Arbitrage Practical Guide
8. BitMEX: An Overview of Basis Trading Strategies
9. CoinGlass: Funding Rate Data
10. CoinGlass: What is Funding Rate Arbitrage?
11. DefiLlama: Perp Volume by Protocol
12. Chainlink: What Are Flash Loans?
13. Paradigm: Futures Term Structure in Crypto vs TradFi
14. BIS Working Papers No 1087: Crypto Carry
15. Glassnode: Bitcoin Futures Annualized Rolling Basis

Цитирование

@software{soloviov2026complexarbitragefuturesspot,
  author = {Soloviov, Eugen},
  title = {Арбитраж фьючерсы-спот: от cash-and-carry до DeFi-CeFi цепочек},
  year = {2026},
  url = {https://marketmaker.cc/ru/blog/post/complex-arbitrage-futures-spot},
  version = {0.1.0},
  description = {Полное руководство по арбитражным стратегиям между фьючерсами и спотом: cash-and-carry, funding rate арбитраж, календарные спреды, опционные цепочки и DeFi-CeFi мосты.}
}