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币本位期现差价回归套利.ipynb下载 

期现差价回归套利

上次介绍了永续合约资金费率套利（https://www.fmz.com/digest-topic/6381 ）， 通过做空永续合约期货，做多等量现货，持续的获取资金费率收益，在大的负溢价情况下，还能赚钱溢价回归收益。在8、9月份的牛市中，年化一度可达100%，是一个比较受欢迎的策略。

数字货币低风险套利中，还有一类策略没有介绍——期现基差回归套利。具体原理：

1.存在期货合约和现货的差价。交割合约的特点是到交割日才按照现货价格结算，因此在离交割日很远时，交割合约的交割非常容易收到市场情绪的影响，如果市场表现不错，更多的人会看好未来的价格，因此出现正溢价，当出现大跌时，往往会有负溢价。但总的来说交割合约的交割不会偏离现货太多，并且总会在交割日回归。

2.存在币本位交割合约，如币安有当季和次季交割合约。币本位交割合约和USDT本位永续合约区别较大，币本位使用币结算，而币价又在不断的变化，接下来将详细介绍。

本文代码可以直接运行，但由于网络原因，爬取数据部分需要科学上网，最好使用自己的电脑运行，或者使用Google的colab。

币本位合约盈亏计算

根据币安文档，收益= 交易方向×成交数量×合约倍数×(1 / 开仓价格- 1 / 平仓价格) = 持仓价值×（1 / 开仓价格- 1 / 平仓价格)，做空时持仓价值为负。假如持有100张BTCUSD交割合约，每张价值100USD，开仓价格为10000USD，那么随着价格盈亏的情况如下：

通过计算分析，币本位做空或者做多的收益都是非线性的，以币收益衡量，做空最多亏一个持仓币量，赚币数量无上限，做多最多赚一个持仓币量，亏损则无上限。看起来做空更划算，但做空的收益伴随着币价的降低，按USD算其实没这么高。如果计算USD收益，情况正好相反，做空最多赚一个持仓价值，亏损则是无限的。

同时交易币本位合约，需要原本就持有币，如果考虑USD计价，此时 账户总价值 = （账户币数 +　持仓价值 ×（1 / 开仓价格- 1 / 平仓价格))×现货价格。如果持仓价值 = – 账户币数 × 开仓价格，即一倍杠杆做空，账户总价值 = 账户币数 × 开仓价格 × 平仓时现货价格 / 平仓价格, 考虑到交割合约的价格最终回归于现货价格，最终 账户总价值 = 账户币数 × 开仓价格。也就是说账户价值将以开仓价格锁定，不在随当前价格而改变，而根据分析，即使价格无限上涨，也不会爆仓。这就是套保的原理。一倍杠杆做空相当于把你现货的币以期货的价格提前卖出。

如果期货账户的币是从现货市场上购买的，那么 账户总收益 = 账户币数 × （开仓价格 – 现货购买价格)，只要开仓，我们的收益就已经固定，和当前价格无关。其中的差价就是套利的收益。这就是期现套利的原理。

当然大部分情况下我们不必等待到交割日，如果差价降低可以提前平仓，这时候的 账户总收益 = 现货价值 × （开仓期现比/平仓期现比 – 1），只要开仓时期货现货价格比大于平仓时，并且能够覆盖手续费，此时就有收益。

In [15]:

import requests
from datetime import date,datetime
import time
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

In [96]:

value = 100*100 #持仓价值
open_price = 10000 #开仓价格10000USD
long_profit_list = []
short_profit_list = []
long_usdt_profit_list = []
short_usdt_profit_list = []
close_range = range(1000,30000,10)
for p in close_range:
    profit = value*(1/open_price-1/p)
    long_profit_list.append(profit)
    long_usdt_profit_list.append(profit*p)
    short_profit_list.append(-profit)
    short_usdt_profit_list.append(-profit*p)

In [97]:

#币本位计价收益
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=80)
plt.plot(close_range,long_profit_list,label=\'long\');
plt.plot(close_range,short_profit_list);
plt.plot(close_range,[1]*len(close_range),\'r--\');
plt.plot(close_range,[-1]*len(close_range),\'g--\');
plt.ylabel(\'profit\');
plt.xlabel(\'close price\');
plt.grid(True)
plt.annotate(\'Short profit\', xy=(4500, 1.5), xytext=(7000, 2.5),arrowprops=dict(facecolor=\'black\'));
plt.annotate(\'Long profit\', xy=(4500, -1.5), xytext=(7000, -2.5),arrowprops=dict(facecolor=\'black\'));             
plt.annotate(\'Open price\', xy=(10000, 0), xytext=(13000, 2.5),arrowprops=dict(facecolor=\'black\'));

Out[97]:

In [101]:

#收益用USD计算
plt.figure(figsize=(12, 7), dpi=80)
plt.plot(close_range,long_usdt_profit_list,label=\'long\');
plt.plot(close_range,short_usdt_profit_list);

plt.ylabel(\'profit\');
plt.xlabel(\'close price\');
plt.annotate(\'Short profit\', xy=(5000, 5000), xytext=(7000, 10000),arrowprops=dict(facecolor=\'black\'));
plt.annotate(\'Long profit\', xy=(5000, -5000), xytext=(7000, -10000),arrowprops=dict(facecolor=\'black\'));   
plt.grid(True)

Out[101]:

期现套利的步骤

• 1.实时监控期现溢价的变化，达到设置值后，现货买币并且立即转入期货做空，做空价值为现货数量 × 开仓价格。
• 2.等待溢价回归，达到设置值后，期货平仓，划转到现货卖出，获得收益。

具体细节

• 1.不同交割日期的溢价有不同意义，如当季溢价5%和次季溢价5%，肯定优先选择当季进行套利。需要根据交割日期计算相应的年化。
• 2.手续费需要考虑，牵扯到现货买入卖出，期货的开仓平仓，总共交易4次。
• 3.期货和现货的交易要同时进行，才能锁定溢价，为避免市场冲击，可以分次多笔减仓。
• 4.当期货账户里有币，可以直接进行并发开仓套利，而不用等待划转。同理现货的币也不用完全转入期货，方便平仓并发。
• 5.要监控所有交易对，哪个有机会，溢价高就操作哪个。
• 6.平仓的选择很重要，可以按照阶梯平仓，0溢价或者负溢价平完。

历史溢价变化

以币安交易所交割数据数据为例，共存在 BTCUSDT,ETHUSDT,ADAUSDT,LINKUSDT,BCHUSDT,DOTUSDT,XRPUSDT,LTCUSDT,BNBUSDT 9个交易对可以用于套利交易。这里选取ETH具体分析交割合约与现货的溢价变化。

今年以来ETH从600U起步，最高涨到5月份的4000U，然后跌倒6月、7月的2000U一下，最近又重新回到3500U，行情大起。考察到期日为210625，210924，211231的三个交割合约，其中210625溢价长期维持在8%，如果10%开始套利，6%平仓，4个月大概有4次机会，年化在50%以上。210924溢价最高15%以上，现在已经回归，还有较长时间到期的211231，最高溢价5%。可见只要耐心等待，ETH上套利机会很多。

读者可以自行更改交易对，情况基本类似，总的来说，今年1-4月份是个很好的区间。

In [103]:

## 当前交易对
Info = requests.get(\'https://dapi.binance.com/dapi/v1/exchangeInfo\')
symbols = [s[\'symbol\'] for s in Info.json()[\'symbols\']]

In [106]:

symbols_nq = list(filter(lambda x:x.split(\'_\')[-1]==\'211231\', symbols)) #次季合约
symbols_q = list(filter(lambda x:x.split(\'_\')[-1]==\'210924\', symbols))  #当季合约
symbols_s = [s.split(\'_\')[0]+\'T\' for s in symbols_nq] # 现货交易对

In [108]:

\',\'.join(symbols_s)

Out[108]:

In [109]:

def GetKlines(symbol=\'BTCUSDT\',start=\'2020-8-10\',end=\'2021-8-10\',period=\'1h\',base=\'fapi\',v = \'v1\'):
    Klines = []
    start_time = int(time.mktime(datetime.strptime(start, \"%Y-%m-%d\").timetuple()))*1000 + 8*60*60*1000
    end_time = int(time.mktime(datetime.strptime(end, \"%Y-%m-%d\").timetuple()))*1000 + 8*60*60*1000
    intervel_map = {\'m\':60*1000,\'h\':60*60*1000,\'d\':24*60*60*1000}
    while start_time < end_time:
        mid_time = min(start_time+1000*int(period[:-1])*intervel_map[period[-1]],end_time)
        url = \'https://\'+base+\'.binance.com/\'+base+\'/\'+v+\'/klines?symbol=%s&interval=%s&startTime=%s&endTime=%s&limit=1000\'%(symbol,period,start_time,mid_time)
        res = requests.get(url)
        res_list = res.json()
        if type(res_list) == list and len(res_list) > 0:
            start_time = res_list[-1][0]
            Klines += res_list
        elif type(res_list) == list:
            start_time = start_time+1000*int(period[:-1])*intervel_map[period[-1]]
        else:
            print(url)
    df = pd.DataFrame(Klines,columns=[\'time\',\'open\',\'high\',\'low\',\'close\',\'amount\',\'end_time\',\'volume\',\'count\',\'buy_amount\',\'buy_volume\',\'null\']).astype(\'float\')
    df.index = pd.to_datetime(df.time,unit=\'ms\')
    return df

In [110]:

symbol = \'ETH\'
df_s = GetKlines(symbol=symbol+\'USDT\',start=\'2020-12-26\',end=\'2021-9-15\',period=\'1h\',base=\'api\',v=\'v3\')
df_nq = GetKlines(symbol=symbol+\'USD_211231\',start=\'2021-6-26\',end=\'2021-9-15\',period=\'1h\',base=\'dapi\')
df_q = GetKlines(symbol=symbol+\'USD_210924\',start=\'2021-3-26\',end=\'2021-9-15\',period=\'1h\',base=\'dapi\')
df_lq = GetKlines(symbol=symbol+\'USD_210625\',start=\'2020-12-26\',end=\'2021-6-24\',period=\'1h\',base=\'dapi\') 

In [128]:

# 现货价格
df_s.close.dropna().plot(figsize=(16,6),grid=True);

Out[128]:

In [139]:

# 上季合约溢价
(100*(df_lq.close-df_s.close)/df_s.close).dropna().plot(figsize=(16,6),grid=True);
# 当季合约的溢价
(100*(df_q.close-df_s.close)/df_s.close).dropna().plot(figsize=(16,6),grid=True);
# 次季合约溢价
(100*(df_nq.close-df_s.close)/df_s.close).dropna().plot(figsize=(16,6),grid=True);

Out[139]:

当前交易机会

由于210924合约即将到期，这里主要考察还有3个月到期的211231，目前基本溢价在3%附近，最高的溢价是5%，可以说机会不是特别好，但210924到期后，将产生新的次季合约，距离交割时长6个月，会有更多的机会。

In [143]:

df_all = pd.DataFrame(index=pd.date_range(start=\'2021-6-26\', end=\'2021-9-16\', freq=\'1H\'),columns=symbols_s)
for i in range(len(symbols_nq)):
    symbol_nq = symbols_nq[i]
    symbol_s = symbols_s[i]
    df_s = GetKlines(symbol=symbol_s,start=\'2021-6-26\',end=\'2021-9-16\',period=\'1h\',base=\'api\',v=\'v3\')
    df_nq = GetKlines(symbol=symbol_nq,start=\'2021-6-26\',end=\'2021-9-16\',period=\'1h\',base=\'dapi\')
    df_all[symbol_s] = (100*(df_nq.close-df_s.close)/df_s.close).drop_duplicates()

In [144]:

df_all.dropna().plot(figsize=(16,10),grid=True);

Out[144]:

总结

本文主要介绍了利用交割合约和现货之间差价的回归进行套利交易。这种套利方式是一种普遍的交易行为，有着很多优势：

• 1.风险低，由于1倍杠杆做空不会爆仓，所以即使溢价扩大也没有风险，几乎是无风险套利。
• 2.确定性高，交割合约的价格总会回归现货，套利完成后，不受当前价格涨跌的影响，最差的情况是拿到交割也会获取收益。
• 3.操作原理简单，可以交易币种多，适合相对大一些的资金追求稳定的收益。
• 4.收益不低，有时候会出现很深的负溢价，如果运气好掌握好节奏，利润非常可观。

主要风险：

• 1.溢价如果长时间增长，会有较长时间的浮亏，此时平仓离场将会产生实际的亏损。
• 2.交易所API故障，单腿交易。
• 3.交易合约流动性差，且同类型策略太多，造成滑点过大，侵蚀利润。

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