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别把 crypto pairs 只做静态二元：这篇 2021 SEF 更该先测的是「dynamic cointegration 选对/选篮子 + minute-binned spread convergence」raw alpha，但当前 `15m` 只在少数 pair pocket 还留净边

• 时间：2026-03-27 13:32 UTC
• 类型：2021 Studies in Economics and Finance 开放获取论文（arXiv 全文 PDF 可读）+ Binance USDⓈ-M Perpetual 公共 15m 最小 transfer check
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：在可协整的币对/币篮里，短期偏离长期均衡的 spread 会向均值回归；因此应当 long 低估腿、short 高估腿，吃的是 spread convergence，而不是市场单边方向。
• 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/pairs/stat-arb/relative-value/mean-reversion/dynamic-cointegration/minute-binned/pair-selection/basket-selection/johansen/ou-half-life/zscore/binance/perpetual/15m/5m/1m/3m/paper/external-data/cost
• 证据类型：论文全文证据 + 当前公开市场最小 transfer check

1. 这次看了什么

先把 base alpha 说清楚：这不是“crypto pairs 可能会均值回归”这种泛结论，而是“先动态找出协整关系最稳定、半衰期最短的 pair / basket，再在 spread 的短期异常偏离上做 long-short 收敛”。

主材料是 Masood Tadi, Irina Kortchemski (2021), _Evaluation of dynamic cointegration-based pairs trading strategy in the cryptocurrency market_, Studies in Economics and Finance。这篇东西比普通 pairs baseline 更适合当前 desk 的地方，不在于又讲一遍 cointegration，而在于它把一条 可以独立落地的完整 raw alpha 链条 写得比较全：

• 数据口径不是老派日频，而是 minute-binned；
• formation / trading 不是一把梭，而是 3 个月 formation + 1 周 trading 动态滚动；
• 不是只做单 pair，还明确测了 dynamic best-pair 和 Johansen basket 两种版本；
• 不是只看 close-to-close 理想化收益，而是把 best bid/ask、market trades、maker/taker fee、volume 可得性 一起放进回测口径。

所以这轮值得 intake，不是因为它“又是一篇 pairs”，而是因为它其实给了我们两个很实用的可拆组件：

1. dynamic pair-selection funnel；
2. multi-leg stationary basket。

2. 核心结论

先给结论，不绕：

• 这篇的 raw alpha 本体 是 spread deviation -> convergence，不是 filter，也不是 overlay。
• 论文里最强的不是单纯 ADF 还是 KSS，而是：动态选对 + 半衰期约束 + 真实执行口径。
• 从结果看，basket 版比单 pair 版更稳；但真正能不能落到今天的 15m，仍然主要取决于 换手、成本、pair 选择稳定性。
• 我做的当前 15m transfer check 也支持这个判断：这条 alpha 不是完全死了，但已经不是“任意 pair 都能活”；它更像要靠 pair pocket 和 cost governance 才能留净边。

3. 为什么和当前项目直接相关

这轮它之所以应该放进当前 desk 的研究池，是因为它正好补上了两个空位：

1. raw alpha 是完整的

• entry：spread z-score 偏离阈值；
• exit：spread 回归阈值；
• sizing：按 cointegration beta / Johansen 权重配腿；
• risk：半衰期、pair stability、最大持有时长；
• cost：maker/taker + quote availability。

1. 它不是只能服务于“老派双腿 pairs”

• 单 pair 版可直接对接我们已有的 5m/15m stat-arb 骨架；
• basket 版可以直接服务后续 multi-leg relative value / stationary basket / cross-sectional spread 的拆解。

1. 它对当前 desk 的价值，比再找一篇花哨 filter 更直接

• 因为它回答的不是“这个 gate 会不会有帮助”，而是：
• spread convergence 这条 raw alpha，在真实 minute-level 执行口径下，到底还能不能做。

3.5 策略拆解（必填）

• 方向属性：relative value / stat-arb / mean reversion / market-neutral
• 基础 alpha：cointegrated spread 的异常偏离会向长期均衡回归
• regime：更偏向 相关关系稳定、结构未断裂、非单边爆趋势 的环境
• filter / veto：
• formation 期协整显著性
• half-life 不能太长
• rolling beta / correlation 漂移过大时禁做
• volume / quote size 不足时禁做
• risk / sizing / execution overlay：
• 单 pair：按 OLS beta 配对，gross 归一化
• basket：按 Johansen 向量整数化权重构建 stationary portfolio
• 必须显式计入 maker/taker fee、funding（如适用）、quote 可成交性

desk 化最小策略可以写成：

• selection：在 formation 窗口内，对候选币对/币篮跑 Engle-Granger / KSS / Johansen，选 p-value 合格 + half-life 最短 的候选；
• signal：z_t = (spread_t - rolling_mean) / rolling_std；
• entry：|z_t| > z_enter 时，long 低估腿 / short 高估腿；
• exit：|z_t| < z_exit 或 max_hold 到时退出；
• sizing：按 1:beta 或 cointegration vector 配腿；
• risk：若 rolling beta 漂移、quote depth 不足、或 spread 波动结构突变，则整对/整篮 veto；
• cost：必须按 round-trip bps 扣费，不能只看 gross。

4. 论文里真正可拿来复现的东西

4.1 数据与执行口径

• 交易所：BitMEX
• 样本：2018-09-27 ~ 2019-10-02
• 数据频率：minute-binned
• formation / trading：3 个月 formation + 1 周 trading，共 39 个 trading weeks
• 使用数据：minute close、volume、best bid/ask、market trades
• 合约池：XBT/USD, ETH/USD, ETH/XBT, EOS/XBT, LTC/XBT, XRP/XBT, BCH/XBT, TRX/XBT, ADA/XBT
• 费用口径：
• maker fee -0.0250%
• taker fee 0.0750%
• funding fee（永续）±0.0100% 每 8 小时

这点很关键：它不是“日频收盘价上看起来好看”的论文，而是明确把 crypto 里最常见的 execution friction 放进去了。

4.2 Scenario 1：动态 best-pair，每周换 pair

• formation 期先对候选 pair 做 Engle-Granger / KSS；
• 对通过 cointegration 的 pair，用 OU mean-reversion speed 估 half-life；
• 只选 half-life 最短 的 pair 进入下周 trading；
• 开平仓规则：
• zscore 穿越 ±2 开仓；
• 回到 ±1 内平仓。

最值得记的数字：

• ADF 版本平均月收益约 17.3%；
• KSS 版本平均月收益约 13.9%；
• commission profit 占总利润约 35%（ADF）/ 26%（KSS）；
• 最大回撤约 0.15 XBT；
• Sharpe 约 6.96（ADF）/ 6.57（KSS）。

这里最值钱的结论不是“KSS 一定比 ADF 强”，反而是：

• 真正决定可交易性的，不只是谁的统计检验更 fancy，而是 liquidity / execution / half-life 有没有一起过关。

4.3 Scenario 2：Johansen basket，比单 pair 更像 desk 组件

论文第二个版本不再只选一对，而是让多个币共同组成 stationary spread：

• 用 Johansen test 找 cointegration vector；
• 组合权重按可交易性和 half-life 约束做筛选；
• 每周滚动更新组合。

这版的数字非常重要：

• total realized P&L 约 1.44 XBT；
• 其中 commission profit 约 0.81 XBT；
• P&L 标准差约 24.7%；
• Sharpe 约 7.94。

翻成人话：如果你不把 spread 固定在双腿，而是允许多个相关币一起形成 stationary basket，风险调整后表现会更好。 这对我们 desk 很直接，因为它说明后续不少 relative value / xs spread 主题，并不一定非要停在 pair level。

4.4 Scenario 3：固定 pair 年度全样本，告诉你“哪些 pair pocket 真有东西”

作者还做了一个很实用的 sanity check：

• 不再每周重新优选，而是固定某个 pair，跑完整个研究窗口；
• 这样能看出哪些 pair 天生更适合做 spread convergence。

最强 pocket 很醒目：

• TRX-ADA：
• profitable days 81.69%
• pair P&L 3.63 XBT
• cumulative return 363.17%
• max drawdown -24.12%
• annual pairs Sharpe 20.38
• 其他强 pair 还包括：
• LTC-ADA：annual pairs Sharpe 12.43
• XRP-ADA：annual pairs Sharpe 11.06
• BCH-ADA：annual pairs Sharpe 10.21

同时，论文明确写到：同样样本下，buy-and-hold 在所有这些固定 pair 对照里都是负收益。

这对 desk 的启发非常直接：

• 不是“pairs 都值得做”；
• 而是 某类币（论文里尤其是 TRX / ADA / XRP）更容易形成可交易的 stat-arb pocket。

5. 这轮最小 transfer check：2026 的 Binance USDⓈ-M 15m 还剩什么

为了不只复述论文，我做了一个很小但诚实的 desk 映射：

• 市场：Binance USDⓈ-M perpetual
• 周期：15m
• 样本：近 120 天（共 11,520 bars）
• split：前 60% formation / 后 40% trading
• pairs：直接优先测论文里最强 pocket 的现代映射：
• TRXUSDT/ADAUSDT
• LTCUSDT/ADAUSDT
• XRPUSDT/ADAUSDT
• BCHUSDT/ADAUSDT
• XRPUSDT/TRXUSDT
• signal：formation 期 OLS beta，trade 期 spread rolling z-score
• rule：
• |z| >= 2.0 开仓
• |z| <= 0.5 平仓
• max_hold = 16 bars
• 成本：6 bps round-trip

5.1 组合层结论

五组 pair 等权平均后：

• gross ≈ +0.062 bps/bar
• net ≈ -0.019 bps/bar
• gross cumulative ≈ +2.63%
• net cumulative ≈ -0.85%
• active share ≈ 21.3%
• net annualized Sharpe ≈ -0.84

翻译一下：

• base alpha 还在，但组合平均后已经被成本和不稳定 pair 吃掉。
• 这说明这条线今天更像 pair-pocket alpha，不是 always-on 的全对等权篮子。

5.2 单 pair 层最重要的发现

1. TRXUSDT/ADAUSDT 仍然活着

• gross ≈ +0.125 bps/bar
• net ≈ +0.051 bps/bar
• gross cumulative ≈ +5.36%
• net cumulative ≈ +2.12%
• active share ≈ 19.7%
• net annualized Sharpe ≈ 1.73

1. 其余大多数论文赢家，到今天 15m 已经 mostly cost-negative

• LTC/ADA net ≈ -0.031 bps/bar
• XRP/ADA net ≈ -0.038 bps/bar
• BCH/ADA net ≈ -0.069 bps/bar
• XRP/TRX net ≈ -0.008 bps/bar

1. 所以最诚实的 desk 结论是：

• 不是 pair alpha 整体失效；
• 而是 只有少数 pocket 在当前成本口径下还剩净边，TRX/ADA 是这轮里最清楚的例子。

6. desk 化判断

这篇我会明确归类成：raw alpha / 可直接落地的完整策略骨架。

但落地时要说清三件事：

1. pair selection 比 entry/exit 更重要

• 今天最大的分化，不在于 z-score 公式，而在于你选的是不是“还活着的 pair pocket”。

1. basket 可能比 pair 更值得继续追

• 论文里 basket Sharpe 7.94 高于单 pair 版本；
• 这说明把 spread 做成多腿 stationary portfolio，可能更接近我们 desk 后续该继续深挖的方向。

1. 当前 15m 更像 sparse deployment，不像全 universe always-on

• 组合平均后转负；
• 单 pair 仍有 pocket；
• 所以正确姿势更像：先做 stability funnel，再只上线 surviving pairs。

7. 下一步怎么测

7.1 第一优先：把 pair-selection funnel 做成显式评分，不再只看一次 formation beta

建议下一轮同时打分：

• cointegration p-value
• half-life
• rolling beta drift
• rolling correlation stability
• depth / spread / fee bucket
• 最近 30 天 trade count 与 active share

7.2 第二优先：把 basket 版从 paper 直接迁到 15m

这篇最值得继续的，不一定是单 pair，而是：

• 在 Binance perp 大币池里跑 Johansen / sparse basket cointegration；
• 然后测 multi-leg stationary spread 的 net edge。

7.3 第三优先：只在 surviving pocket 做 maker / passive execution 复测

现在 6 bps round-trip 已经把多数 pair 打回负数。下一步更该测：

• maker-only / maker-heavy 版本
• 按 liquidity bucket 分层的 fee cliff
• quote-life / fill probability / participation 上限

7.4 第四优先：把 hold rule 从固定 max_hold=16 改成 half-life aware

更合理的版本是：

• entry 继续用 z
• hold horizon 按 estimated half-life 分层
• exit 比较 z->0.5, z->0, time stop, adverse beta drift

8. 风险与保留意见

• 论文样本是 2018~2019 BitMEX，市场结构和今天已经不同；
• 我这轮 transfer check 不是 clean replication，只是 desk 化最小映射；
• 但即使如此，paper 和当前数据仍给出同一个方向：
• spread convergence 不是伪命题；
• 真正难的是 selection stability 和 cost survival。

所以它的正确定位不是“今天立刻整篮子上线”，而是：

• 作为 pair/basket stat-arb 家族的高质量 raw alpha 基线；
• 并且明确告诉我们：别再把精力只花在 z-score 微调上，真正该卷的是 pair funnel、basket 结构和执行口袋。

9. 来源

1. Tadi, M., & Kortchemski, I. (2021). _Evaluation of dynamic cointegration-based pairs trading strategy in the cryptocurrency market_. Studies in Economics and Finance, 38(5), 1054–1075.

• DOI: 10.1108/SEF-12-2020-0497
• Readable URL: https://arxiv.org/abs/2109.10662
• PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2109.10662.pdf
• Publisher URL: https://doi.org/10.1108/SEF-12-2020-0497
• Repo URL: N/A

1. Binance USDⓈ-M Futures public klines API

• Readable URL: https://developers.binance.com/docs/derivatives/usds-margined-futures/market-data/rest-api/Kline-Candlestick-Data

10. 本地相关产物

• Digest：research/quant_digests/2026-03-27_1332_dynamic-cointegration-minute-binned-pairs.md
• Artifact：reports/artifacts/quant_digests/dynamic_cointegration_pairs_20260327_1332/summary.json
• 页面 URL（发布后）：https://eu.jerrypsy.top/momentum/reading/quant_digests/2026-03-27_1332_dynamic-cointegration-minute-binned-pairs.html