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别把这份 Cornell CFEM repo 只读成 pairs 课程项目：对 short-cycle desk，更该先测的是「IC-ranked coint pair basket × margin-capped spread fade」

• 时间：2026-04-08 16:46 UTC
• 类型：GitHub / repo source audit + public-data portability probe
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：cointegrated spread mean reversion（协整价差回归）
• 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：pairs / stat-arb / relative-value / mean-reversion / cointegration / zscore / market-neutral / 15m / 5m
• 证据类型：工程经验 + 公共数据 portability probe

1. 这次看了什么

看的是 Jim-Shao/CryptoPairTrading：一个 2025–2026 的 Cornell CFEM 项目（repo 描述写明 *Sponsored by Hummingbot*）。本轮重点审了 main.py、trade.py、export_after_signal_test.csv、output_chain.csv，再把 repo 里更像 desk 可交易的 liquid-major pair，粗口径迁到 Binance USDⓈ-M 15m/5m 做 portability probe。

2. 核心结论

• 一句话核心结论： 这份 repo 真正值钱的不是“又一个 z-score pairs”，而是把 pair admission → signal → sizing → stop → portfolio kill-switch 串成了一条完整 market-neutral 壳。
• 一句话证明方式： 证据来自源码里完整参数与风控链条，再加上我用公开 15m/5m perp 数据做的简化迁移测试，能直接看到哪一段是 alpha、哪一段是成本门槛。
• repo 默认不是盲做相关性，而是先用 output_chain.csv / export_after_signal_test.csv 做 shortlist，再在交易层要求协整通过；源码里 top_n=100、train_len 网格是 7/15/30 天（按 1h bar 写成 7*24/15*24/30*24）、entry_k=2.0/2.25/2.5、exit_k=0/0.5、reset_len=5 天。
• 风控和落地是完整的：stop_loss_pct=2%、margin_per_pair=15%、组合 deactivate_equity_ratio=85%，并显式写了 fee_rate=4 bps、margin_rate=20%、stop-loss 冷却期与协整失效重检逻辑。
• repo 自带 shortlist 里，液态 majors 也能挑出像样 pair：例如 ETH/SOL 的 Best IC=-0.6523、AVAX/NEAR 的 Best IC=-0.5437，说明它想抓的不是“高相关一起涨跌”，而是信号后收益更容易向均值回归的 pair。
• 但我把这套思路粗暴迁到 Binance USDⓈ-M 后，15m 还能看到 gross alpha，5m 明显更吃成本：ETH/SOL 在 15m 简化口径下约 24 笔、毛 +13.16 bps/笔，AAVE/UNI 约 34 笔、毛 +14.69 bps/笔；可一旦按四腿 taker-taker 16 bps roundtrip 扣成本，两者都只剩约 -2.84 / -1.31 bps/笔。5m 的 ETH/SOL 更是只有约 +9.00 bps/笔 毛利，已经明显不够。

3. 为什么和当前项目有关

这条线和 desk 现在的价值很直接：它不是单币 breakout，也不是纯 filter，而是可以独立成完整策略的 raw alpha。对当前素材池来说，它提供的是一条能跟单币 trend / momentum 互补的 market-neutral / relative-value 线路，而且源码里已经把：

• pair admission
• entry/exit
• 仓位上限
• 成本参数
• kill-switch

这些 desk 真正在意的部件都拆出来了，适合直接搬进 1m/3m/5m/15m 复现框架。

3.5 策略拆解（必填）

• 方向属性：相对价值 / stat-arb / market-neutral
• 基础 alpha：协整价差偏离后的均值回归
• regime：只在 pair 仍通过协整检验、且 shortlist IC 仍有效时开机
• filter / veto：pval_alpha=0.05（失败可放宽到 0.15）、entry_k / exit_k、止损、冷却期、组合权益跌破阈值停机
• risk / sizing / execution overlay：单 pair 保证金占用 15%、手续费显式建模 4 bps、组合级 85% deactivation、固定 beta spread + 定期 reset

4. 可复刻的最小实验

研究假设： repo 里 “IC shortlist + 协整 gate” 这层 admission，能把 15m perp pairs 的毛利保住到接近可交易，而不是任意找 pair 都能做。

可计算定义：

1. 先在 top-liquid perp universe 上复刻 repo 的 shortlist 思路，至少保留 Best IC 或等价的 post-signal IC 排序；
2. 对 shortlist pair 计算 spread_t = log(P2_t) - beta * log(P1_t)；
3. zscore(spread) 超过 ±2 入场，回到 ±0.5 内平仓；再对比是否需要 |z|>=2.5 才值得做。

最小回测切口：

• 资产：先做 ETH/SOL、AVAX/NEAR、AAVE/UNI
• 周期：先 15m，再看 5m
• 样本：最近 3~6 个月 Binance / OKX perp

最该先看：

• gross bps / trade 与 breakeven cost
• positive pair ratio（不是只看单一最好 pair）

5. 风险与保留意见

• repo 主口径是 1h；直接压到 5m 很容易把本来够用的 spread edge 压成纯手续费贡献者。
• 我这次 portability probe 还是简化版，没有完整复刻 repo 的 IC shortlist 生成、cooldown、组合并发与更细的 fee/fill 逻辑，所以只能说明“毛 alpha 大小”和“成本崖”大概在哪。
• pairs 最大风险不是信号本身，而是admission 漂移：pair 关系失效、beta 漂移、单腿流动性塌陷，都会让看起来漂亮的 z-score 变成假均值回归。

6. 来源

• Jim Shao. (2025/2026). *CryptoPairTrading* (Cornell CFEM Project Sponsored by Hummingbot). GitHub.
• Repo URL: https://github.com/Jim-Shao/CryptoPairTrading
• Readable URL: https://github.com/Jim-Shao/CryptoPairTrading
• Source audit files:
• README.md
• main.py
• trade.py
• export_after_signal_test.csv
• output_chain.csv
• Local portability probe note:
• /root/clawd/tmp_research/jim_pairs_portability_probe_notes_20260408.txt