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别把这份 funding+basis monitor 只读成仪表盘：对 short-cycle desk，更该先测的是「cross-venue net carry differential × executable pair ranking」这条 raw alpha

• 时间：2026-04-12 08:30 UTC
• 类型：GitHub repo + 公共 live API 快检
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：同一标的 perpetual 在不同 venue 上会同时出现 funding、mark/index basis、盘口深度与手续费结构的错配；真正可交易的不是“哪边 funding 高”，而是 max(net carry) venue vs min(net carry) venue 的对冲配对，也就是 funding diff + basis diff - fees - slippage 最大的那一对。
• 是否可独立复现：是
• 是否可直接落地完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）：否
• 主题标签：raw-alpha/relative-value/carry/funding/basis/cross-venue/perpetuals/net-carry/execution-capacity/slippage/fee/ranking/binance/hyperliquid/dydx/30s/1m/3m/5m/15m/repo/public-data/cost/risk
• 证据类型：源码审计 + 公共 live snapshot probe

1. 这次看了什么

这轮看的是 Razrocks (2026), _Funding-Basis---Strategy-Monitor_。

表面上它是个 Binance / Hyperliquid / dYdX 的 funding+basis carry dashboard，但对我们 desk 真正有价值的，不是看板，而是它把一条可复现的 cross-venue raw alpha 写得很清楚：

> 不是单看某个 venue 的 funding 高不高，而是对同一标的，把每个 venue 的 net carry 算干净，再做 最高净 carry venue 对 最低净 carry venue 的相对价值配对。

翻成人话：

• 如果 A 所短 perp 更赚钱、B 所做反向 hedge 更便宜，
• 而且两边盘口都吃得下、成本没把 edge 吃光，
• 那真正该交易的是 venue pair，不是单腿 funding 观点。

这和我们最近看的两类材料都不一样：

• 它不是 small-cap cross-venue quote gap 那种 秒级 BBO 错位回归；
• 也不是 same-expiry futures basis differential 那种 同期限期货跨所收敛；
• 它更像 perp 层的 cross-venue carry relative value：funding、basis、手续费、slippage、容量一起进分子分母，最后只留下可执行 pair。

2. 核心结论

• 一句话核心结论： 这份 repo 最值得 intake 的，不是 dashboard 外壳，而是它把「同标的跨 venue 的净 carry 差」写成了一条能独立复现的 raw alpha：先分别估每个 venue 的 funding_apr + basis_apr - fee_cost - slip_cost，再交易 max-net-carry 对 min-net-carry 的对冲 pair。
• 一句话证明方式： 结论来自源码公式、配置假设、订单簿容量模拟，以及我对 Binance / Hyperliquid / dYdX 公共 API 的当次 live 快检，不是 README 宣传词。

源码里最关键的三步是明牌写出来的：

1. 单 venue carry leg

• funding_apr = funding_rate * (seconds_per_year / funding_interval_seconds)
• basis_apr = ((mark/index) - 1) * (seconds_per_year / basis_horizon_seconds)
• net_carry = funding_apr + basis_apr - fee_cost_apr - slippage_cost_apr - borrow_apr

1. 方向不是主观判断，而是 funding sign 决定

• funding_rate > 0 -> SHORT earns
• funding_rate < 0 -> LONG earns

1. 跨 venue pair 不是两两枚举拍脑袋，而是直接选

• earn = argmax(net_carry)
• hedge = argmin(net_carry)
• pair_expected = funding_diff + basis_diff - total_fees - total_slippage

也就是说，这条 alpha 的 base 不是“预测涨跌”，而是：

> 同一资产在不同 perp venue 上的 carry economics 本来就可能不同；只要这个差异在成本后仍显著，而且书上吃得下，就能形成一条 cross-venue raw alpha。

3. 这轮最有用的几个硬信息

3.1 repo 自带的可迁移结构

config.yaml 直接把短周期 desk 最关心的几个现实问题写死了：

• polling：30s
• orderbook polling：5s
• depth：20 档
• 默认 venue：Binance / Hyperliquid / dYdX
• 默认 capacity tier：5 / 10 / 25 bps
• 默认 screening：
• min_net_carry_apr = 5%
• min_quality_score = 40
• min_capacity_10bps_usd = 5000

这说明它不是“只算理论 funding”的 notebook，而是已经把 能不能成交 当成主约束。

3.2 repo 对“假机会”的处理是对的

这份仓库最值得学的不是收益数字，而是它知道哪些 edge 最容易是假的：

• Quality Score：惩罚 funding volatility、basis volatility、极端 z-score、OI shock
• Trap Tags：Funding spike / OI shock / Carry unstable / Basis inversion / Crowded
• capacity_at_slippage()：不是只看 top-of-book，而是看 在固定 slippage 容忍下真实能吃多少美元 notional

这很适合我们 desk，因为 cross-venue carry 最怕两类误判：

1. paper edge 很大，但薄书一打就没了
2. funding/basis 看起来便宜，其实已经是拥挤或失稳状态

3.3 我做的当次 live BTC 快检

我直接用三所公共 API 拉了当次 BTC perp 快照，并按 repo 公式手动重算了 25k USD 规模下的单 venue net carry 与 best pair。

当次快检（2026-04-12 08:30 UTC 左右）有三个很重要的点：

• 1 天持有假设下，三所单腿净 carry 全是负的：
• Binance：约 -51.96% APR
• Hyperliquid：约 -34.38% APR
• dYdX：约 -42.05% APR
• 这不是说“不能做”，而是说 如果你把 round-trip fee/slippage 全摊到 1 天里，成本会极重。

• 30 天持有假设下，净 carry 排名明显改善：
• dYdX：约 -2.20% APR
• Hyperliquid：约 -15.75% APR
• Binance：约 -23.74% APR
• 重点不是绝对值漂亮，而是 hold horizon 决定 cost amortization，pair ranking 会变。

• best pair 的 30 天口径 edge 变成正的：
• earn venue = dYdX
• hedge venue = Binance
• edge_apr ≈ +21.54%
• pair_expected_apr ≈ +19.59%
• pair_capacity ≈ 177,880 USD（按 10bps 容量约束）

这组数最关键的启发是：

> 同一个 snapshot，在 1 天口径和 30 天口径下，edge 可以从“看起来不值得”变成“pair 级别可讨论”。所以这条 alpha 不是纯秒级/分钟级 book，也不是纯 8h funding book，而是一个“执行 horizon 很关键”的 carry RV。

4. 为什么它和当前项目直接相关

这条线对 momentum 的价值很直接，因为我们当前明确想补的是：

• raw alpha 素材池
• relative value / stat-arb / carry / funding / basis 方向
• 能快速做 1m/3m/5m/15m 最小实验的结构

这份 repo 刚好补了一个我们还没系统化的空白：

4.1 它服务于 raw alpha，不是只当 overlay

虽然它有 quality score、trap tags 这类 filter 成分，但 base alpha 本体是清楚的：

• 交易对象： 同一资产的多 venue perp
• 交易逻辑： 做多最便宜的 carry side、做空最贵的 carry side
• 收益来源： funding/basis economics 的 venue-level 错配在一段持有期内兑现或收敛

所以它不是纯 filter，不是纯 regime，不是只会说“别做”。

4.2 它天然适合短周期 desk 做最小实验

因为它的数据全是公开且高频可取：

• Binance：premiumIndex / openInterest / depth
• Hyperliquid：metaAndAssetCtxs / l2Book
• dYdX：perpetualMarkets / orderbooks

repo 默认就是：

• 30s 拉 funding/mark/index/OI
• 5s 拉 orderbook

所以你完全可以把它压缩成：

• 30s 原始 event stream
• 然后聚合到 1m / 3m / 5m / 15m
• 再看 edge persistence、容量稳定性、与 funding 窗口的关系

4.3 它和我们已经写过的主题互补，而不是重复

• 不是 same-contract cross-venue quote gap：那条线主要赚 BBO 价差瞬时收敛。
• 不是 same-expiry futures basis differential：那条线主要赚 跨所期货曲线偏离。
• 这条线赚的是 venue-level net carry ranking，而且把 funding + basis + fees + slippage + capacity 串成一个统一分数。

5. 策略拆解（必填）

• 方向属性：cross-venue / relative-value / carry / stat-arb / market-neutral
• 基础 alpha：同一标的 perp 在不同 venue 的净 carry（funding+basis-成本）会出现持续性差异；做 最高净 carry venue 对 最低净 carry venue 的配对，是一条可独立成立的 raw alpha。
• regime：
• 更适合 funding 机制差异明显、basis 偏离不完全同步、流动性分层清楚的时段
• 在拥挤或 funding spike 时要更谨慎，不能把极端值误当稳定 carry
• filter / veto：
• quality_score >= 40
• capacity_10bps_usd >= 5000
• trap_tags 不能过多
• funding_only=False 时 basis 才一起参与排序
• risk / sizing / execution overlay：
• 仓位上限取 pair 两边 10bps 容量较小者
• horizon 必须单独扫描（1d/3d/7d/30d 至少四档）
• 需要事件止损：edge collapse、trap tag 激增、数据 stale、下一 funding 预测翻向

6. 可复刻的最小实验

6.1 数据源 / 公开性 / 更新频率

• Binance：/fapi/v1/premiumIndex、/fapi/v1/openInterest、/fapi/v1/depth
• Hyperliquid：POST /info 的 metaAndAssetCtxs、l2Book
• dYdX：/v4/perpetualMarkets、/v4/orderbooks/perpetualMarket/{market}
• 公开性：公开，无需 key
• 更新频率：分钟内可多次刷新；repo 默认 30s + 5s 级别

6.2 最小信号定义

对每个 symbol、每个 venue，在每个时间点计算：

1. funding_apr
2. basis_apr
3. slippage_bps(size)
4. net_carry_apr(size, hold_days)

然后在同一时刻做：

• earn = argmax(net_carry_apr)
• hedge = argmin(net_carry_apr)
• edge_apr = earn.net_carry_apr - hedge.net_carry_apr
• pair_expected_apr = funding_diff + basis_diff - fees - slippage

6.3 最小可复现实验口径

• 标的：先从 BTC / ETH / SOL 开始
• 频率：先存 30s 原始快照，再聚合到 1m / 3m / 5m / 15m
• 仓位：先看 10k / 25k / 50k 三档
• 持有：至少扫 1d / 3d / 7d / 30d
• admission：
• pair_expected_apr > 0
• pair_capacity_usd >= size
• quality_min >= 40
• max(trap_tags_union) <= 2

6.4 先做什么，不要做什么

• 先做： event-study，统计 edge 出现后在未来 30m / 1h / 4h / 8h / 1d 是否持续、是否塌缩、是否跨 funding window 兑现。
• 不要先做： 直接把瞬时 leaderboard 当生产信号，因为没有历史 persistence 和成交路径，你只是在盯看板，不是在测 alpha。

7. first verdict

我的 first verdict 是：

> 这是一个合格的 raw alpha intake，而且很适合当前 desk。

原因不是它已经是完整生产策略，而是：

• base alpha 说得清；
• 公开数据随手能取；
• 既能做 30s/1m 的高频 event-study，也能做 5m/15m 的低频聚合验证；
• 跟我们现有的 quote-gap / basis / funding 线形成互补。

但也要明确：

• 它不是“现在就能直接跑实盘”的完整策略，因为 repo 没有真正的 entry/exit/execution book；
• 它更像一个 pair-ranking alpha kernel，后面需要我们自己补：
• edge persistence
• horizon selection
• maker/taker 现实成交
• next-funding 前后 path dependency

8. 风险与保留意见

• dYdX 的 basis 被设为 0（oracle=mark），这让三所比较天然不对称；做研究时要明确这是 API 结构差异，不是经济现实完全没有 basis。
• predicted funding ≠ realized funding，尤其 dYdX 用的是 next funding prediction；如果直接把它当已锁定 carry，结果会偏乐观。
• basis annualization 对 horizon 非常敏感。repo 默认拿 1 day 年化 basis，这对短 hold 来说偏激进，对长 hold 又可能偏粗糙。
• 同一 snapshot 下，hold_days 改一下，pair ranking 就会变。 这既是优点也是坑：说明 alpha 真实存在，但也说明它极依赖持有框架，不能把 scanner 排名直接当万能答案。
• 最容易犯的错：把 edge_apr > 0 误当成“马上值得打”。真正该关心的是：edge 持续多久、能否跨 funding 窗、两腿容量是否同步、执行后还能剩多少。

9. 下一步怎么测

1. 先把 30s 快照存下来，别急着做策略。

• 至少存 BTC/ETH/SOL 三个 symbol、三所快照、连续 7~14d。

1. 做 edge persistence study。

• 看 edge_apr > 10% / 20% / 30% 出现后，未来 30m / 1h / 4h / 8h / 1d 的衰减曲线。

1. 把 hold_days 从配置常数改成研究维度。

• 这条线不是固定 30 天才有意义；要明确它更像 intra-day carry RV、pre-funding hold 还是 multi-day pair carry。

1. 做 maker/taker 成本矩阵。

• 至少比较 taker/taker、maker/taker、maker/maker proxy，不然很多正 edge 会只是纸面现象。

1. 单独加一个“funding-only vs funding+basis”对照。

• 验证真正贡献 edge 的到底是 funding 差、basis 差，还是两者叠加。

1. 如果 persistence 很短，就把它并入现有 cross-venue fast-close book；如果 persistence 能跨 funding window，就升级成独立 carry RV 策略。

10. 来源

1. Razrocks. (2026). _Funding-Basis---Strategy-Monitor_. GitHub repository.

• Readable URL: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor
• Repo URL: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor

1. 本轮实际审计文件

• README: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor/blob/main/README.md
• Config: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor/blob/main/config.yaml
• Cross-venue core: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor/blob/main/core/cross_venue.py
• Metrics core: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor/blob/main/core/metrics.py
• Execution core: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor/blob/main/core/execution.py
• Venue connectors: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor/tree/main/connectors
• Tests: https://github.com/Razrocks/Funding-Basis---Strategy-Monitor/tree/main/tests

1. 本轮本地源码快照

• local clone commit: 0668422a1f4539ca19fcf67caa57b38bc93dacaa
• commit time seen locally: 2026-02-22 19:32:05 -0500

1. 本轮 live public probe 所用公开接口

• Binance: https://fapi.binance.com/fapi/v1/premiumIndex, https://fapi.binance.com/fapi/v1/openInterest, https://fapi.binance.com/fapi/v1/depth
• Hyperliquid: https://api.hyperliquid.xyz/info
• dYdX: https://indexer.dydx.trade/v4/perpetualMarkets, https://indexer.dydx.trade/v4/orderbooks/perpetualMarket/BTC-USD

11. 和当前短周期（1m/3m/5m/15m）的关系

如果只把它看成“30 天 carry 监控器”，会低估它；如果硬把它说成秒级 quote-gap，又会说过头。

更准确的 desk 定位是：

• 底层采样频率：30s/5s
• 研究聚合频率：1m / 3m / 5m / 15m
• 收益兑现频率：可能从 数十分钟 到 跨 funding 窗 都有

所以它很适合作为：

1. 1m/3m 的 edge-appearance / persistence 事件研究；
2. 5m/15m 的 carry RV 排名与持有窗测试；
3. 未来和现有 quote-gap / funding / basis 主题做 router：不同 edge persistence 走不同执行壳。