《自己动手做套利机器人》课程第 14 课。到现在为止，机器人寻找的是几秒内就会消失的价差。今天它会得到第二种策略：它缓慢而稳定地赚钱，但风险类型不同。
拥有同一枚币的两种方式
你可以在现货市场买一枚币：付钱、拿币，这枚币归你。
你也可以交易这枚币的期货。期货是一种价格跟随这枚币的合约。你不会拿到这枚币，而是得到一个仓位：如果你做多，价格上涨 10，每枚币赚 10；价格下跌 10，每枚币亏 10。做空时则相反。期货只需要把部分资金作为保证金，所以会带来杠杆。
你最常遇到的交易所会提供永续期货：没有到期日的合约。这带来一个问题。有到期日的期货会在最后一天被迫回到现货价格。永续期货永不到期，那么什么让它的价格保持在现货附近？
资金费率
答案是交易者之间的一笔支付，叫作资金费率。每 8 小时一次，在许多交易所中，一方支付给另一方。
- 如果永续期货的价格高于现货，费率为正，多头支付给空头。
- 如果它低于现货，费率为负，空头支付给多头。
这笔支付等于费率乘以仓位大小。过于热门的多头会变得昂贵，一些人就会平仓，价格会回到现货。这就是整个机制。
策略的思路
同时持有两边：在现货市场买 1 枚币，并在永续期货开 1 枚币的空头仓位。现在币价不重要。如果价格上涨 10，现货币赚 10，空头亏 10；如果价格下跌，情况相反。你的总额不变，交易者称之为德尔塔中性。
剩下的就是资金费率。费率为正时，你持有空头，每 8 小时收到一次支付。持有一个没有价格风险的仓位，别人会向你付钱。这叫现货持有套利或资金费率套利。
直接的方法：看年度数字
假设费率每 8 小时是 0.01%。每天有 3 次支付，因此 3 × 365 × 0.01% = 每年 10.95%。直接的结论是：投入 100，每年无风险收到 10.95，所以应该把全部资金都投进去。
用一个考虑更多因素的循环来检查这个结论。下面的代码以 100 的价格开这组仓位，经过 90 次资金费率支付，也就是 30 天，并加上手续费。费用是：现货交易为 0.1%，永续期货交易为 0.05%，开仓和平仓时各付一次。
SPOT_FEE, PERP_FEE = 0.001, 0.0005 # taker fees, per trade
price = 100.0
# funding rate per 8 hours, 3 payments a day, 30 days = 90 payments
rates = [0.0001] * 45 + [0.00005] * 20 + [-0.0001] * 15 + [0.0001] * 10
def carry(rates, exit_when_negative=False):
cost_in = price * SPOT_FEE + price * PERP_FEE # buy spot, open short
cost_out = price * SPOT_FEE + price * PERP_FEE # sell spot, close short
income = 0.0
for r in rates:
if exit_when_negative and r < 0:
break
income += price * r # the short side receives r * notional
return income - cost_in - cost_out, income
for name, flag in [("hold all 30 days", False), ("leave at first negative", True)]:
net, gross = carry(rates, flag)
print(f"{name:24} funding {gross:6.3f} fees {2*(price*SPOT_FEE+price*PERP_FEE):.3f} net {net:+.3f}")
fees = 2 * (price * SPOT_FEE + price * PERP_FEE)
print("payments to cover fees", round(fees / (price * 0.0001)), "=", round(fees / (price * 0.0001) / 3, 1), "days")
输出：
hold all 30 days funding 0.500 fees 0.300 net +0.200
leave at first negative funding 0.550 fees 0.300 net +0.250
payments to cover fees 30 = 10.0 days
逐条来看。
- 测试中的费率不是恒定的：45 次支付为 0.01%，接着 20 次为其一半，接着 15 次负费率支付，最后 10 次又回到 0.01%。这模拟了真实市场，费率会随交易者情绪变化。
- 持有全部 30 天：资金费率收入为 0.45 + 0.10 − 0.15 + 0.10 = 0.50。费用为 0.30，开仓 0.15，平仓 0.15。100 的净结果是 +0.20，即一个月 0.2%，一年约 2.4%，而不是标题里的 10.95%。
- 费率一转负就离场，可多赚 0.05：15 次负支付花掉 0.15，最后 10 次正支付又带回 0.10。
- 即使费率处于完整水平，也要 30 次支付、10 天才能打平。交易者以 0.01% 的费率持有这组仓位 3 天会亏钱。
因此，10.95% 只是一个上限，只有费率始终为 0.01% 且你长期持仓时才存在。这个循环解释了第一种想法为什么过于乐观：费率会改变符号，手续费则在两端都要支付。
开仓前机器人会检查什么
- 当前和预期费率。 看过去几天的平均值，而不仅是最新值。
- 两端的费用。 把它们计入打平时间，并与费率保持稳定的时长比较。
- 哪家交易所支付。 同一枚币在不同交易所的费率不同。机器人可能在一家交易所使用现货市场，在另一家使用永续期货，这也增加了将资金放在两处的成本。
- 离场规则。 例如，“当平均费率转负时离场”。像上面的循环一样，规则应当写下来并经过测试。
真正的危险：空头使用保证金
现货币和空头位于不同账户。空头是带杠杆的仓位，亏损吃掉保证金时，交易所会强制平仓，称为强平。忽略较小的维持保证金时，一个粗略公式是：杠杆为 L 的空头会在价格上涨约 100 / L% 时被强平：
for L in (2, 5, 10):
print(f"leverage {L:>2}: perp short liquidated near price {price*(1+1/L):6.1f} (+{100/L:.0f}%)")
leverage 2: perp short liquidated near price 150.0 (+50%)
leverage 5: perp short liquidated near price 120.0 (+20%)
leverage 10: perp short liquidated near price 110.0 (+10%)
现在情况改变了。如果杠杆为 5 时价格一天上涨 20%，你持有的币赚了 20，但交易所已经以 20 的亏损强平了空头。你会留下一个没有计划过的、带有价格风险的开放币仓位。纸面上的总额原本不变，强制平仓打破了它。解决办法虽然朴素但有效：使用低杠杆，1 到 2 倍，准备一笔备用资金，价格上涨时机器人可以把它转入保证金账户，并让第 12 课的风险限制在保证金水平变低时停止一切。
让 AI 智能体编写并测试代码
一个含糊的请求：
构建一个资金费率套利机器人。
一个自带检查条件的请求：
编写 carry.py，其中 carry(rates, price, spot_fee, perp_fee, exit_when_negative) 返回 (net, gross)。当 price 为 100、费用为 0.001 和 0.0005，且费率列表使用第 14 课的数值，45 次 0.0001、20 次 0.00005、15 次 -0.0001、10 次 0.0001，持有全部期间时必须返回 net 0.2，使用 exit_when_negative 时必须返回 net 0.25。添加 break_even_payments(rate, price, spot_fee, perp_fee)，当 rate 为 0.0001 时它必须返回 30。添加 liquidation_price(entry, leverage) = entry * (1 + 1 / leverage)。不要发起网络请求，不要下真实订单。
在信任代码前，手动核对这三个数字。
练习
- 运行代码，将每一个打印出的数字与本课对照。
- 将现货费率改为 0.0002，将永续期货费率改为 0.0002，这是一位享受折扣的交易者。现在需要多少天完整费率才能打平？先手算：费用为 2 × (0.02 + 0.02) = 0.08。
- 更改费率列表，让负费率部分持续 40 次支付。现在是继续持有更好，还是在第一次负费率时离场更好？差多少？
- 对于 5 倍杠杆的情况，价格一天上涨 20%。在纸上写下现货一侧和空头一侧会发生什么，以及机器人为了保持安全，本应在这次移动前做什么。
接下来
机器人现在有两种策略：交易所间快速消失的价差，以及缓慢的资金费率收入。第 15 课会给它第三种策略，你可以选择交易一对会共同移动的币，统计套利，或在已有信号上加入机器学习筛选器。
