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别把这份 2026 HFT 仓只读成“低延迟工程”：对 short-cycle desk，更该先拆的是「半衰期约束配对价差 z-score 回归」这条 raw alpha

• 时间：2026-04-17 15:56 UTC
• 类型：GitHub
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：cointegration/pairs spread 在短窗 z-score 极值后向均值回归（z>|entry| 入场，z→0 离场）
• 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：raw-alpha / pairs / stat-arb / mean-reversion / zscore / half-life / execution / cost / 1m / 5m / 15m
• 证据类型：工程实现 + public-data portability probe

1) 这次看了什么

先答一句 base alpha 是什么：这份仓的 alpha 本体不是“C++ 低延迟”，而是 配对价差偏离后回归。

本轮主看 2026 新仓 SamarthChaudhary-22/Crypto_Stat-Arb_HFT_Model（Python 研究层 + C++ 执行层），重点读了：

• README.md
• analyzer.py（相关性/协整/半衰期筛选）
• optimizer.py（window / entry_z / exit_z / stop_z 网格）
• fix_strategies.py
• strategies.json

2) 核心结论

• 一句话核心结论： 这仓里最该保留的是「half-life bounded pairs + z-score spread fade」这条 raw alpha；低延迟执行是放大器，不是 alpha 本体。
• 一句话证明方式： 仓内用协整+半衰期做候选筛选、再用参数网格做 spread 回归回测；我又用 Binance USDⓈ-M 公共 5m 数据做了可迁移快检。
• 仓内信号壳很清楚：
• 入场：z > entry_z 做空 spread；z < -entry_z 做多 spread；
• 离场：z 回到 exit_z 附近；
• 风控：stop_z；
• 参数：window/entry/exit/stop 可网格化。
• 但仓里也有一个实盘风险点：optimizer.py 在“找不到正收益参数”时仍会写默认参数进 strategies.json，所以 必须额外加 admission gate（否则容易把“可运行”误当“可交易”）。
• 我补的 portability probe（120 天，3 组配对）显示：
• 总计 4,646 笔，单笔 gross 平均约 +4.24 bps；
• 扣 pair roundtrip 8/12/20 bps 后，aggregate net 分别约 -1.74 / -3.60 / -7.32（spread-return 口径）；
• 说明这条边当前更像 需要更强执行/过滤的 raw alpha 壳，不能直接当纯 taker baseline 上线。

3) 为什么和当前项目有关

这题和当前 desk 的短周期主线直接相关：

• 属于 raw alpha（pairs/stat-arb/relative value），不是纯解释型材料；
• 能直接落到完整策略组件：entry/exit/sizing/risk/cost；
• 与现有 1m/3m/5m 研发节奏兼容：先在 5m 验证可迁移，再压到 1m/3m 做执行生存测试。

3.5) 策略拆解（必填）

• 方向属性：相对价值 / 统计套利（market-neutral）
• 基础 alpha：spread z-score extreme -> mean reversion
• regime：仅保留“协整稳定 + 半衰期不过长”的 pair（half_life <= threshold）
• filter / veto：
• std_spread 过低不做；
• entry_z 分层（只做更极端尾部）；
• no profitable params -> reject（不接受默认兜底参数直接上线）
• risk / sizing / execution overlay：
• 波动归一（size ~ target_risk / spread_vol）
• stop_z + max_hold
• 成本阶梯（8/12/20 bps）
• 先做 maker-first / passive leg，避免纯 taker 把 edge 吃光

4) 可复刻的最小实验

研究假设： repo 的 z-score spread MR 在 Binance perp 的 5m 仍有 gross edge，但成本后需要更强 admission/execution 才能存活。

可计算定义（本轮已跑）：

• spread：log(P1) - hedge_ratio * log(P2)
• window=12（对应 60 分钟）
• entry_z=2.0, exit_z=0.0, stop_z=4.0, max_hold=24 bars

最小回测切口（public data）：

• 市场：Binance USDⓈ-M perpetual
• 周期：5m
• 样本：最近 120d
• 配对：LINK/SOL, ENA/XRP, AXS/FIL（采用 repo strategies.json 的 hedge ratio）

先看 2 个指标：

1. gross_avg_per_trade 是否显著高于费用门槛；
2. net_after_cost 在 8/12/20 bps 阶梯下是否仍为正。

本轮结果（关键数据点）：

• Aggregate：4,646 笔，gross_avg_per_trade ≈ +4.24 bps
• Cost ladder：8bps -> -3.76bps/trade，12bps -> -7.76bps/trade，20bps -> -15.76bps/trade
• Pair gross 单笔：LINK/SOL +2.98bps，ENA/XRP +3.72bps，AXS/FIL +6.04bps

5) 风险与保留意见

• 这轮是 transfer check，不是 walk-forward 生产级结论。
• repo 的 pair 发现与实盘执行存在“研究-生产”断层：如果 admission gate 不硬化，默认参数会引入伪可行 pair。
• 对短周期而言，交易成本与成交路径决定生死：同样信号，taker-only 常常负；maker 优先和流动性窗口过滤很关键。

6) 来源

1. Samarth Chaudhary（GitHub, 2026）. _Crypto_Stat-Arb_HFT_Model_.

• Repo URL: https://github.com/SamarthChaudhary-22/Crypto_Stat-Arb_HFT_Model
• Readable URL: https://github.com/SamarthChaudhary-22/Crypto_Stat-Arb_HFT_Model/blob/main/README.md
• 关键代码：
• analyzer.py（协整 + 半衰期筛选）
• optimizer.py（z-score 参数网格 + 默认兜底逻辑）
• strategies.json（候选 pair 与 hedge ratio）

1. Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). _Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing_. Econometrica.

• DOI: 10.2307/1913236
• Readable URL: https://www.jstor.org/stable/1913236

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本轮产物

• Probe 脚本：/root/clawd/jerry/momentum/reports/artifacts/quant_digests/2026-04-17_hft_pairs_zscore_probe.py
• Summary JSON：/root/clawd/jerry/momentum/reports/artifacts/quant_digests/2026-04-17_hft_pairs_zscore_probe.json
• Pair 统计：/root/clawd/jerry/momentum/reports/artifacts/quant_digests/2026-04-17_hft_pairs_zscore_probe_pair_stats.csv
• 逐笔明细：/root/clawd/jerry/momentum/reports/artifacts/quant_digests/2026-04-17_hft_pairs_zscore_probe_trades.csv
• 抓取状态：/root/clawd/jerry/momentum/reports/artifacts/quant_digests/2026-04-17_hft_pairs_zscore_probe_fetch_status.csv