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别把 pairs 只做成“跨币种对冲”：这篇 2024 论文更值得先偷的是 **same-coin 多报价篮子** 的 stat-arb raw alpha

• 时间：2026-03-24 01:26 UTC
• 类型：近 5 年论文 + 开源仓库 + Kraken 公共数据最小快检
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：relative value / stat-arb / pairs mean reversion（同一币种在多报价路径上的短周期偏离回归）
• 是否可独立复现：是
• 是否可直接落地完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）：是
• 主题标签：raw-alpha/mean-reversion/relative-value/stat-arb/pairs/multiquote/basket/crypto/5m/15m/1m/3m/paper/repo
• 证据类型：论文规则 + 开源代码 + 公开数据快检

1) 先回答：这篇东西的 base alpha 是什么？

base alpha = 同一资产（例如 ETH）在不同 quote 路径下的短期“相对错价”会均值回归。

不是 breakout，不是 confirmation。它本体就是可独立交易的 relative-value / stat-arb raw alpha：

• 先构造多条 ETH 报价路径（例如 ETHUSD、ETHEUR×EURUSD、ETHGBP×GBPUSD）
• 当两条路径出现极端偏离（z-score 超阈值）时，做多便宜腿、做空昂贵腿
• 等偏离回归（或超时）后平仓

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2) 为什么这轮值得进研究池

最近我们已经补了不少 trend / breakout / funding 旁支。这个主题的价值在于：

1. 直接扩 raw alpha 素材池（stat-arb / relative value 家族）
2. 论文 + repo 给了完整骨架：entry / exit / sizing / risk / cost
3. 能快速映射到 5m/15m，也可下钻 1m/3m
4. 和当前 desk 组件兼容：可做独立策略，也可做组合里的 market-neutral sleeve

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3) 论文与仓库里最该偷的“可执行骨架”

基于 Yang & Malik (2024) + 开源实现：

• Entry：spread z-score 超 open_threshold
• Exit：z-score 回落到 close_threshold 或超时
• Sizing：不是简单 1:1；用优化分配多对冲腿权重（风险厌恶参数 λ）
• Risk：market-neutral 约束、每币种资金占用约束、交易成本项
• Cost：显式交易费用（论文/代码都强调“成本会显著吞噬边际”）

论文关键数字（作者样本，非我们实盘结论）：

• 全周期（含成本 0.1%）5min：OTT λ=1 年化 15.49%，DM 约 0.60%
• 牛市（2021，5min，0.1%）：OTT λ=1 年化 36.75%
• 熊市（2022，5min，0.1%）：OTT λ=1 年化 4.99%

> 读法：它不是“保证赚钱模板”，而是说明 多报价偏离回归 在不同市场状态下都可能提供可交易信号。

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3.5) 策略拆解（必填）

• 方向属性：market-neutral relative value / stat-arb
• 基础 alpha：同一币种多报价路径偏离后的回归
• regime：偏离事件足够多、且流动性/执行可承接时更有效
• filter / veto：重大事件窗口、点差/冲击异常扩张、连续超时不回归
• risk / sizing / execution overlay：
• z-score 分级仓位
• 多腿净敞口约束（近似 delta-neutral）
• time stop + adverse expansion stop
• 成本梯度（maker/taker + spread + impact）

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4) 最小可复现实验（公开数据，已落地）

4.1 数据源、公开性、更新频率

• 数据源：Kraken Public OHLC API（公开可得，无需私钥）
• 品种：ETHUSD, ETHEUR, ETHGBP, EURUSD, GBPUSD
• 更新频率：可直接请求 1m/5m/15m/...
• 本轮口径：5m 与 15m；窗口各 721 根（近几天）

4.2 最小实验定义

• 构造三条 USD 路径：
• usd_direct = ETHUSD
• usd_from_eur = ETHEUR × EURUSD
• usd_from_gbp = ETHGBP × GBPUSD
• 对任意两条路径做 spread z-score
• 入场：|z| >= z_in
• 出场：|z| <= z_out 或 max_hold 到期
• 成本假设：round-trip 8 bps（轻量代理口径）

4.3 本轮关键数据点

1. 错价事件确实存在（不是 0）：

• 5m 下 usd_direct vs usd_from_gbp 的 p95 |mispricing| ≈ 15.81 bps
• 15m 下同对 p95 |mispricing| ≈ 12.70 bps

1. 极端偏离出现频率可交易：

• 5m 三组 pair 的 |z|>2 计数约 29~48
• 15m 三组 pair 的 |z|>2 计数约 28~39

1. 但当前 naive 参数在 8bps 成本下仍为负：

• 最好的一组（5m, usd_from_eur__usd_from_gbp, roll=192,z_in=2.5,z_out=0.25,max_hold=12）
• gross_sum ≈ +55.73 bps，net_sum ≈ -48.27 bps

结论要诚实：

• 这条 raw alpha 有信号密度和偏离幅度，方向上成立；
• 但“naive 双阈值 + 固定持有”还没过成本线，下一步重点应放在 执行与筛选治理，而不是先堆更复杂模型。

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5) 下一步怎么测（直接可执行）

1. 成本分层回测：同一规则跑 4/6/8/10 bps 梯度，明确 break-even cost。
2. 事件分层：把入场分成 |z|∈[2,2.5), [2.5,3), >=3，验证是否“极端才有边”。
3. 加入 regime gate：仅在 spread 波动分位 与 流动性分位 同时满足时开机。
4. 执行口径升级：从固定成本换成 maker占比 + spread/impact，测 executable edge。
5. 频率下钻：同框架下钻 3m/1m，但先加 participation cap，防止高频幻觉。

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6) 风险与保留意见

• 本轮快检窗口较短（近几天），只能作为 intake 级证据，不是最终结论。
• Kraken 多报价路径可交易性、手续费档位与我们目标 venue 可能不同，需迁移复核。
• 该 alpha 可能高度依赖执行质量；若无 maker 优势，边际容易被成本抹平。

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7) 来源（论文 / 仓库 / 数据）

1. Yang, H., & Malik, A. (2024). _Optimal Market-Neutral Multivariate Pair Trading on the Cryptocurrency Platform_. International Journal of Financial Studies, 12(3), 77.

• Venue: International Journal of Financial Studies (MDPI)
• DOI: 10.3390/ijfs12030077
• Readable URL: https://www.mdpi.com/2227-7072/12/3/77
• Preprint URL: https://arxiv.org/abs/2405.15461

1. Hongshen-Yang. (2024). _optimal-trading-technique_. GitHub repository.

• Repo URL: https://github.com/Hongshen-Yang/optimal-trading-technique
• Readable URL: https://github.com/Hongshen-Yang/optimal-trading-technique

1. Kraken Support. _Downloadable historical OHLCVT data_ / Public OHLC API.

• Readable URL: https://support.kraken.com/hc/en-us/articles/360047124832-Downloadable-historical-OHLCVT-Open-High-Low-Close-Volume-Trades-data
• API URL: https://api.kraken.com/0/public/OHLC

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8) 本地复现实验产物

• reports/artifacts/quant_digests/multiquote_ott_proxy_20260324/spread_diagnostics.csv
• reports/artifacts/quant_digests/multiquote_ott_proxy_20260324/grid_summary.csv
• reports/artifacts/quant_digests/multiquote_ott_proxy_20260324/best_by_pair_interval.csv
• reports/artifacts/quant_digests/multiquote_ott_proxy_20260324/best_trades.csv
• reports/artifacts/quant_digests/multiquote_ott_proxy_20260324/meta.json