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别把这份 cross-exchange 套利仓只读成“搬砖脚本”：对 short-cycle desk，更该先修的是「perp-perp spread convergence × entry/exit hysteresis」这条 raw alpha 壳

• 时间：2026-04-16 08:37 UTC
• 类型：2025 GitHub repo source audit（README.md + spread_strategy.py + GitHub API metadata）+ Bybit/Binance public ticker live sanity probe（SOLUSDT, 0.5s 轮询，120 样本）
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：同一标的在两个 perp venue 的瞬时价差会向中枢回归；当 Binance-Bybit spread 偏离阈值后，做多便宜腿/做空昂贵腿，等价差收敛后双腿平仓
• 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（代码里已有完整壳，但参数需先修正）
• 主题标签：raw-alpha/relative-value/stat-arb/cross-venue/perp-perp/same-underlier/spread-convergence/hysteresis/execution-shell/bybit/binance/1m/3m/5m/15m/repo/public-data/cost/risk
• 证据类型：repo 代码证据 + 公共行情快检

1) 先回答：这篇东西的 base alpha 是什么？

一句话：base alpha 不是“自动下单”本身，而是“同一标的跨 venue perp 报价偏离后的回归”。

在 spread_strategy.py 里写得很直白：

• spread_percent = ((binance_price - bybit_price) / bybit_price) * 100
• spread > entry_th：LONG Bybit / SHORT Binance
• spread < -entry_th：SHORT Bybit / LONG Binance
• 价差回归后反向平双腿。

这就是标准的 same-underlier cross-venue relative-value / stat-arb 主体，不是 filter/overlay。

2) 来源信息（repo-based）

• Authors / Maintainer：Kristofer Meio-Renn（GitHub: kmrlab）
• Year：2025（created_at=2025-08-27）
• Title：*Cryptocurrency Arbitrage Strategies*（repo: algo-arbitrage）
• Venue：GitHub Repository
• DOI：N/A（仓库）
• Readable URL：<https://github.com/kmrlab/algo-arbitrage>
• Repo URL：<https://github.com/kmrlab/algo-arbitrage>

3) 为什么这条线值得进当前素材池

这份材料的价值不在“又一个跨所套利故事”，而在于它把完整策略骨架写全了：

1. entry/exit 是显式状态机（in_position + position_type）；
2. 仓位单位统一到可下单精度（按美元换算数量，并向下取整到 0.1）；
3. 双腿下单失败回滚逻辑有雏形（第二腿失败时尝试撤第一腿）；
4. 可直接映射短周期验证（默认 CHECK_INTERVAL=1s，天然兼容 1m/3m/5m/15m 聚合评估）。

3.5) 策略拆解（必填）

• 方向属性：相对价值 / 统计套利（非裸方向）
• 基础 alpha：same-underlier cross-venue perp spread mean reversion
• regime：默认未建模（可后续加波动/流动性 regime）
• filter / veto：
• 仅当 abs(spread) >= MIN_SPREAD_PERCENT 才开仓
• 数量最小精度检查（qty >= 0.1）
• API 请求超时/签名失败保护
• risk / sizing / execution overlay：
• 单腿名义默认 POSITION_SIZE_USD = 500
• 双腿对冲开平（Bybit + Binance）
• 1 秒轮询；日志与账户/持仓状态监控

4) 关键数据点（可直接指导“先修什么”）

4.1 repo 参数本身

• 开仓阈值：MIN_SPREAD_PERCENT = 0.02（代码按百分比计算，即 2 bps）
• 平仓条件：abs(spread) <= 0.1（即 10 bps）
• 轮询频率：1s

4.2 public live 快检（本轮）

对 SOLUSDT 做 0.5s × 120 样本快检（Bybit/Binance 公共 ticker）：

• |spread| 中位数约 1.17 bps
• |spread| >= 2 bps 占比约 21.7%
• |spread| >= 5 bps / >=10 bps 占比均 0%（本样本）

这直接暴露一个可交易性问题：当前 exit 阈值（10 bps）大于 entry 阈值（2 bps），hysteresis 方向反了。若按原逻辑直接跑，极易出现“进场后很快触发平仓判定”或策略行为异常，先别急着实盘。

5) 与 1m/3m/5m/15m 的关系

• 1m/3m：最适合做 spread 事件密度、持仓时长、滑点冲击的 first verdict；
• 5m/15m：更适合做“阈值是否足够覆盖成本”的稳健性层（尤其 taker 场景）；
• 结论：这条线是 秒级执行 + 分钟级评估 的典型 short-cycle 壳，和当前 desk 节奏兼容。

6) 可复刻最小实验（今天就能开）

• 研究假设：cross-venue perp spread 在短窗内存在可交易回归，但需要正确 hysteresis 与成本门槛。
• 数据源（公开可得）：
• Bybit v5/market/tickers
• Binance fapi/v1/ticker/price（最好再补 best bid/ask）
• 资产：BTCUSDT / ETHUSDT / SOLUSDT
• 频率：原始 1s，评估聚合到 1m/3m/5m/15m
• 最小规则（修正版建议）：
• entry_abs >= 4~6 bps
• exit_abs <= 1~2 bps
• max_hold = 3~10 min 强平
• 最先看两项指标：

1. 成本后单笔 EV（含双腿手续费+滑点）
2. entry->exit 收敛完成率与中位持有时长

7) 风险与保留意见

1. 仅用 last price 会高估可成交性；必须切到 bid/ask 与深度口径。
2. 双腿执行存在腿风险（一腿成交一腿失败），回滚逻辑需要更严格。
3. 阈值在不同币种、不同时段差异很大，单一常数阈值容易过拟合。
4. 高波动时段 spread 可能“扩而不归”，需加超时止损与仓位上限。

8) 下一步怎么测（本轮后直接动作）

1. 先修 hysteresis：把阈值改成 entry > exit（例如 5 bps 入、1.5 bps 出）。
2. 做 friction ladder：4 / 8 / 12 bps 总成本三档，检查策略是否仍为正 EV。
3. 做资产分层：先 BTC/ETH/SOL，再扩到高波动 alt，比较收敛率和腿风险。
4. 加超时与失败回滚审计：max_hold、one-leg timeout、forced flatten 三个硬约束。

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参考

1. Kristofer Meio-Renn (kmrlab). *algo-arbitrage* (GitHub repo, 2025).

<https://github.com/kmrlab/algo-arbitrage>

2. Repo source file: spread_strategy.py

<https://raw.githubusercontent.com/kmrlab/algo-arbitrage/main/spread_strategy.py>

3. Repo source file: README.md

<https://raw.githubusercontent.com/kmrlab/algo-arbitrage/main/README.md>

4. GitHub API metadata

<https://api.github.com/repos/kmrlab/algo-arbitrage>