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别把这个 2024 toy stat-arb repo 继续当 portfolio optimizer：它唯一还值得救的，其实是「BTC/ETH spread MR × momentum veto」raw alpha

• 时间：2026-03-30 20:05 UTC
• 类型：2024 GitHub repo 源码审阅 + Binance Futures 公共 15m 最小快检
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：BTC/ETH 相对价格偏离（beta-neutral spread z-score）在短窗内回归；但若 spread 仍在同方向加速，则用 momentum veto 跳过入场
• 是否可独立复现：是（repo 原样并不完整，但核心思路可用公开数据 clean-room 重写）
• 是否可直接落地完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）：是（但当前 15m 口径下只有 gross edge，轻微成本后即转负）
• 主题标签：raw-alpha/pairs/stat-arb/relative-value/mean-reversion/btc/eth/beta-neutral/spread-zscore/momentum-veto/cost-cliff/binance/perpetual/15m/5m/repo/public-data
• 证据类型：repo 源码 + 本地最小快检

1) 这次看了什么

先回答 base alpha：这条东西的 base alpha 是 BTC/ETH relative-value spread 的短窗均值回归，不是 portfolio optimization，也不是“两个币各做各的方向预测”。

我这次主看的是 notaconduit/Statistical-Arbitrage-in-Cryptocurrencies 这份 2024 更新的公开 repo。它表面上写的是“stat arb + mean reversion + portfolio optimization”，但源码层真正能为我们 desk 提供价值的，不是 README 里的大词，而是一个更小、更诚实的旁支想法：

• 用 mean reversion 提供 spread 回归方向；
• 用 momentum 不去追方向，而是当 entry veto；
• 把这件事压成我们能在 15m 上很快复现的 BTC/ETH beta-neutral spread trade。

更直白地说：别照抄 repo 那个“把 BTC/ETH 各自的 mean-reversion 和 momentum 平均起来”的写法；真正值得做最小实验的，是把它翻译成“spread MR × momentum veto”的完整 pairs raw alpha。

2) 核心结论

• 一句话核心结论： 这条 BTC/ETH spread MR × momentum veto 在当前 15m 口径下 有一点 gross edge，但净边极薄，轻微成本就会被打穿；因此它更适合当 keep-as-control / reject-for-now 的 raw-alpha 对照卡，而不是马上升优先级。
• 一句话证明方式： 我把 repo 的 mean_reversion + momentum 思路改写成 BTC/ETH 的 beta-neutral spread z-score 策略，在 Binance Futures 公共 15m 数据上做 120 天快检，gross 为正，但从极轻微成本开始就转负。

3 个关键数据点（本地快检）：

1. 带 momentum veto 的 baseline：近 120d、15m、entry |z|>2.0、exit |z|<0.5、max_hold=8 bars，gross +0.58%，Sharpe 0.57，MDD -1.08%。
2. 成本非常敏感：同一 baseline 只要加入 cost_per_turn=0.0001，结果就变成 -0.66%，Sharpe -0.66；若到 0.0003，则是 -3.10%，Sharpe -3.08。
3. veto 确实有用，但不够救命：在 cost_per_turn=0.0003 下，不加 veto 时样本内 322 笔入场、总回报 -16.66%；加 veto 后只剩 62 笔入场，亏损缩到 -3.10%，说明 veto 主要作用是压换手与回撤，而不是把薄 edge 变成厚 edge。

3) 为什么和当前 desk 直接相关

这不是 filter/overlay 伪装成 alpha；它本身就是一条完整的 raw alpha：

• 机理上属于 relative value / pairs / stat-arb / mean reversion；
• 能直接拆成 entry / exit / sizing / risk / cost；
• 并且特别适合做 15m → 5m 的快速 survival check。

更重要的是，它满足这轮用户给的“灵活读法”：

• repo 本体其实写得很玩具，甚至带明显不完整处；
• 但里面 “mean reversion 负责方向、momentum 负责否决” 这个旁支，反而比 repo headline 更适合我们 desk；
• 所以这轮不是“照抄 repo 主标题”，而是从 repo 里拎出真正可做最小实验的 raw alpha 核心。

3.5) 策略拆解（必填）

• 方向属性：pairs / stat-arb / relative-value / market-neutral / mean-reversion
• 基础 alpha：BTC/ETH beta-neutral spread 偏离会在短窗内回归；但若 spread 还在沿入场方向加速，则胜率下降
• entry：
• 先用 rolling beta 构造 spread = log(ETH) - beta * log(BTC)；
• 对 spread 做 rolling z-score；
• z > +2 做 short spread（short ETH / long BTC）；
• z < -2 做 long spread（long ETH / short BTC）；
• 若 spread 最近 8 bars 动量仍沿入场方向加速，则 跳过这次入场。
• exit：|z| 回到 0.5 内，或持仓达到 8 bars 强平退出
• sizing：按 rolling beta 做 gross-normalized hedge，控制两腿合计 gross ≈ 1
• risk / veto：momentum veto、最大持有时长、beta 失真时不交易、后续可加 funding diff / 波动阈值 / session filter
• cost：显式按每次换仓 gross 变化扣减；本次做了 0 / 0.0001 / 0.0002 / 0.0003 四档敏感性

4) Repo 层最关键的诚实判断

4.1 这份 repo 最大的问题：它不是一个可直接复现的完整实现

源码里至少有三处明显问题：

1. main.py 调用了 data.get_prices() 与 portfolio.get_positions()，但 repo 当前公开文件里并没有对应可运行定义；
2. portfolio.py 原始文件本身是不完整的，代码在函数内部就截断了；
3. 所谓 “portfolio optimization” 与 “stat arb” 的关系在实现上并没真正闭环，更像教学型 scaffold。

所以这份 repo 不能当成 production-ready skeleton。

4.2 但它仍有 intake 价值

真正有价值的是它暴露了一个简单但可测试的问题：

• 如果 mean reversion 要做 short-cycle pairs，momentum 更像确认/否决层，而不是并行加权主信号。

这正是本次 digest 想留下的点。

5) 可复刻最小实验（15m 起步）

• 数据源：Binance Futures public kline REST
• 公开性：公开可得，无需 API key
• 更新频率：1m/3m/5m/15m 都可直接拉
• 本次最小口径：
• 标的：BTCUSDT、ETHUSDT
• 周期：15m
• 样本：近 120d
• beta 窗口：96 bars
• z-score 窗口：96 bars
• entry / exit：|z| > 2.0 入场，|z| < 0.5 离场
• max hold：8 bars
• veto：spread 最近 8 bars 若仍沿入场方向加速，则跳过
• 首看指标：return / Sharpe / MDD / trades / cost sensitivity

6) 下一步怎么测（直接可执行）

1. 先下钻到 5m，但别直接照搬参数：把 beta/zscore/lookback/hold 统一按“自然时间”而不是 bar 数重标，验证 veto 是否还能压换手。
2. 补 funding diff：这条策略若跑在 perp 上，下一步必须测 ETH funding - beta*BTC funding 是否会把本来就很薄的 gross edge 吃掉，或反而提供额外 carry。
3. 做 session pocket：只在 UTC 13:00–17:00 与 20:00–24:00 这种 liquidity 更厚的时段启用，看成本后是否能留下正 pocket。
4. 把 veto 从“spread 过去 8 bar 动量”升级成两层 gate：spread momentum veto + realized vol ceiling，避免在单边扩散 regime 里一直逆势接刀。
5. 做 control-card 对照：和已有 cointegration spread × beta-consistent sizing、fixed-threshold pairs MR 卡片并排，确认这条线是否只是另一个“gross 微正、净值不过线”的近亲。

7) 风险与保留意见

• 这份 repo 的实现质量偏低，不能把它当源码级证据的正样本；
• 当前正边只存在于 gross，说明它更像 execution-sensitive control card，不是 ready-to-promote 候选；
• 本次快检只用了 price spread，没有把 funding、手续费层级、maker/taker 混合成交显式建进去；
• 若换成更长样本或更精细执行，也许能留出 pocket，但那已经属于下一轮验证，而不是本轮结论。

8) 来源

1. notaconduit (updated 2024-08-25). _Statistical-Arbitrage-in-Cryptocurrencies_. GitHub repository.

• Repo URL: https://github.com/notaconduit/Statistical-Arbitrage-in-Cryptocurrencies

1. Repo source files inspected directly

• README: https://raw.githubusercontent.com/notaconduit/Statistical-Arbitrage-in-Cryptocurrencies/master/README.md
• main.py: https://raw.githubusercontent.com/notaconduit/Statistical-Arbitrage-in-Cryptocurrencies/master/main.py
• trading.py: https://raw.githubusercontent.com/notaconduit/Statistical-Arbitrage-in-Cryptocurrencies/master/trading.py
• portfolio.py: https://raw.githubusercontent.com/notaconduit/Statistical-Arbitrage-in-Cryptocurrencies/master/portfolio.py

1. CoinGecko API Docs（repo 声称的数据来源）

• https://docs.coingecko.com/reference/introduction

1. Binance USDⓈ-M Futures Kline API Docs（本次最小快检使用）

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

9) 本地产物

• reports/artifacts/quant_digests/btc_eth_pair_repo_probe_20260330/summary.json
• reports/artifacts/quant_digests/btc_eth_pair_repo_probe_20260330/cost_sensitivity.csv
• reports/artifacts/quant_digests/btc_eth_pair_repo_probe_20260330/prices_15m.csv