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别把这份 2020 Deribit 旧 repo 只看成过时套利脚本：对 short-cycle desk，更该先测的是「perp-vs-quarter residual gap 收敛 × maker-first hedge shell」这条 raw alpha

更新时间：2026-04-12 21:02 UTC 研究时间：2026-04-12 21:01 UTC 类型：GitHub / repo source audit + Deribit public futures live probe 主题标签：raw-alpha / relative-value / stat-arb / perp-vs-quarter / quote-gap / carry-residual / convergence / maker-first / deribit / btc / 1m / 3m / 5m / 15m 证据类型：工程证据（repo source audit）+ Deribit 公共 API live snapshot

源文件：research/quant_digests/2026-04-12_2101_deribit-perp-quarter-residual-gap-alpha.md

1. 这次为什么选它

这轮优先目标还是补 可独立复现、尽量可直接落地 的 raw alpha，而不是再写一篇泛泛的 filter / overlay。

我最后选的是 GitHub 仓库 Hudie / crypto_algo_trading 里那条 Deribit perpetual-vs-dated-future 套利执行壳，重点读了：

先把 base alpha 说清楚：

> 不是看 BTC 涨跌，而是看同一条 BTC 曲线里，两条近似同质暴露（perp 与季度 future / 两个远月 future）的可成交价差，是否短时偏离了该期限本该有的 carry 水平，并在几分钟到几十分钟内向中枢回落。

它属于：

和我们之前已经写过的几类主题不一样：

这次真正值钱的，是一个更贴近实盘组件拆解的东西： repo 把 entry / edit / cancel / hedge / rebalance 全写成了 live execution shell。

2. repo 里真正可复用的，不是旧阈值，而是完整策略骨架

2.1 backup_deribit_perpetual_future_arb.py 给的是“先 future 挂 maker，再 perp 做对冲”

从源码可以直接抽出这条执行顺序：

  1. 实时监听 BTC-PERPETUAL 与一条季度 future 的 quote；
  2. 观察两种可成交方向：
  1. 当 gap 超过某层 entry threshold，就先在 future 腿挂 post_only limit；
  2. 如果 future 腿成交或部分成交，再用 perp 腿 market order 立即把另一边补齐；
  3. 若 gap 回落到 admission 区以下，就撤掉 future 挂单；
  4. 若持仓腿数不平衡，就额外发一笔 market order 做净额修复。

这套骨架之所以值钱，是因为它不是“看见价差就口头说一句能套利”，而是已经写成：

的完整原型。

2.2 源码里能直接看到的关键设计

从 backup_deribit_perpetual_future_arb.py 能抽出几件事：

这就是一个非常典型的 event-driven relative-value execution shell。

2.3 deribit_cross_future.py / deribit_cross_remote_future.py 说明作者不只做一条配对

同 repo 里还写了：

这说明作者并不是只盯着“perp 对单一季度合约”，而是在做一整个 同 venue term-structure dislocation family：

对当前 desk 来说，这意味着它不只是单点灵感，而是一个可以扩成：

的研究分支。

3. 但源码不能原样抄：旧 repo 最大的问题，是阈值口径和今天市场不再同尺度

这里要老实一点：repo 不能直接 clone 就跑。

原因至少有三层：

3.1 合约是 2020 年的历史品种

源码里写死的是类似：

这些当然早就过期了。

3.2 阈值是旧市场微结构下的数值

源码里存在一堆写死的 gap 档位，比如：

这些数值今天不能生搬硬套。真正该保留的是：

而不是 2020 年那串具体数字。

3.3 repo 的配置卫生很差，必须当作“不可信旧生产残片”来读

仓库里配置文件暴露了历史账户配置痕迹，说明这不是一个可以直接接生产的安全工程样板。

对我们来说，正确读法是：

4. public live probe：今天的 Deribit 曲线依然有 carry，但 raw quote gap 已经不能直接拿旧阈值套

我用 Deribit 公共 API 看了 2026-04-12 21:00 UTC 附近的 futures 曲线快照。

4.1 当时的关键 mid 数据

对应到 perp 的 basis：

4.2 这组数说明什么

这组快照很直白：

> 今天 perp-vs-quarter 的 raw price gap，大头本来就来自正常 contango，而不是异常错价。

例如同一时刻：

如果你直接拿旧脚本那种固定 gap 数字去套，极容易把“正常期限结构”误当成 alpha。

所以当前 desk 真正该继承的，不是“固定价差阈值”，而是：

> 对 carry 先做公平价值基线，再看 residual gap 有没有短时异常扩张。

5. 抽成今天可落地的版本，alpha 本体应该怎么定义

5.1 更干净的 today 口径

把 raw gap 改写成 fair-value-adjusted residual gap：

人话版：

5.2 对应的交易方向

若 residual_ask 明显过高：

若 residual_bid 明显过低：

5.3 这条线为什么适合 1m / 3m / 5m / 15m

因为它本来就是：

所以最自然的实验频率其实是：

6. 这条策略壳，可以怎么直接映射成完整实验

6.1 Entry

只在以下同时满足时进场：

  1. 选定一组 pair，例如 perp-vs-near quarter；
  2. 先估一条 bucket-level fair_gap(τ)；
  3. residual 超过 rolling p95 / p97.5 或 z >= 2.0 / 2.5 / 3.0；
  4. 顶层可成交量够；
  5. 两腿净成本后仍有剩余 edge；
  6. 当前 funding / liquidation / news 没把 curve 直接打进 regime break。

6.2 Exit

任一满足就平：

  1. residual 回到 0 ~ 0.5σ；
  2. 到达固定 time-stop（先试 5m / 15m / 30m / 60m）；
  3. 盘口一侧 size 消失；
  4. 净敞口修复失败；
  5. basis regime 突变，原先的 fair gap 估计明显失效。

6.3 Sizing

沿用 repo 的思想，不沿用它的旧数值：

6.4 Risk

主要风险不是方向，而是：

6.5 Cost

至少显式建三档：

否则很容易把 paper alpha 误读成可成交 alpha。

7. 为什么我认为这轮它值得进研究池

这轮它值得，不是因为“repo 很新”，而是因为它把我们当前最缺的一类素材补得很实：

> 短周期、可事件驱动、可落到执行细节的 same-venue relative-value raw alpha。

对当前 desk，它的价值有三点：

  1. 它是 raw alpha，不是 overlay。

    2. 方向很明确：做 residual gap 收敛，而不是做解释性分析。

  1. 它离实盘组件很近。

    2. repo 里已经有 order edit / cancel / hedge / rebalance 这些我们真正要拆的东西。

  1. 它能扩展成一整个 family。

    2. 先做 perp-vs-quarter，再扩到：

8. 下一步怎么测

这轮必须落到最小实验，不空谈。

8.1 第一版先别碰全事件级回放，先做 1m / 3m / 5m / 15m baseline

输入：

构造：

  1. 选 BTC-PERPETUAL 对 BTC-26JUN26 / BTC-25SEP26 / BTC-25DEC26；
  2. 对每个 tenor 估 fair_gap(τ)；
  3. 计算 residual_bid / residual_ask / residual_mid；
  4. 在 1m / 3m / 5m / 15m 上分别做 rolling z-score / percentile；
  5. 比较 residual 是否存在可重复的收敛半衰期。

8.2 第一批参数先只扫这几个

8.3 第一轮只回答 4 个问题

  1. residual gap 在哪一个 tenor 最容易回归？
  2. 1m 的信号是不是只是噪声，还是比 5m 更有 edge？
  3. maker-first / taker-hedge 的 fill 假设对结果有多敏感？
  4. 单 pair 有 edge 后，多 pair 净额化能不能明显降 inventory risk？

8.4 kill rule

如果第一轮 baseline 显示：

那这条线就降级，不继续占 bot7 的主 intake。

9. 来源与可复现性

9.1 Repo / readable URL

9.2 live probe 数据源

9.3 复现口径