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别把这个 funding-arb-bot 只读成“提醒机器人”：对 short-cycle crypto desk，更该先保留的是「跨所 funding spread carry × dip-tolerance 持仓门控」这条完整 raw alpha 壳

• 时间：2026-04-21 11:04 UTC
• 类型：GitHub repo source audit（README.md + core/analyzer.py + core/executor.py + config.py + main.py）
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：同一标的在不同永续交易所的 funding 年化差（尤其异号）可形成 delta-neutral carry；通过双边对冲赚 funding spread，而非赌方向
• 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/carry/funding/relative-value/stat-arb/delta-neutral/cross-exchange/apr-spread/dip-tolerance/child-execution/1m/5m/15m/repo/cost/risk

1) 这次看了什么

本次选题来自新仓 kohtabeloff/funding-arb-bot（2026，Python）。它不是回测 notebook，而是可运行的执行壳：扫描多交易所 funding、自动拼双腿、并带保护性平仓逻辑。对我们 desk 来说，价值不在“发 Telegram 提醒”，而在它把 carry alpha 的全链路写得很实：筛选→开仓→异常回滚→持仓巡检→保护性退出。

2) 一句话结论 + 证据

一句话结论：这份仓库里最可迁移的不是 UI，而是“net_apr 明确定义 + 异号 funding 优先 + dip 容忍持有 + 负 carry 强平”的完整策略壳，可直接映射成 1m/5m 子执行层。 它怎么证明：core/analyzer.py 直接给出配对净 APR 计算与准入门槛；core/executor.py 给出双腿并发开仓与单腿失败回滚；config.py 与 main.py 给出负 APR/价格/清算距离的保护性退出参数。

3) 对 desk 最有用的可复用点（不是泛读后感）

• Entry（准入）是硬门槛而非“感觉套利”：
• MIN_PAIR_APR = 50（年化阈值）
• MIN_VOLUME_USD = 50_000
• 对极端异常 funding 做过滤（如 abs(apr) > 2000 直接跳过）
• Net APR 计算写得很清楚：
• 若两所 APR 异号：net_apr = |apr_a| + |apr_b|（最佳结构）
• 若同号：net_apr = ||apr_a|-|apr_b||（只赚差值）
• 执行层不是纸面策略：双腿并发下单；若一腿失败，另一腿自动回滚，避免裸方向暴露。
• 退出层有明确保护参数：
• NEG_APR_HARD_CLOSE = -50（净 carry 坏到阈值立即平）
• NEG_APR_WAIT_HOURS = 4（软性负 carry 持续超时平）
• 价格偏离与清算距离告警/强平阈值（PRICE_AUTO_CLOSE_PCT=15 等）

4) 为什么它和最近 digest 不重复

最近我们写过不少 funding/basis 主题，但多数聚焦单所 ranking、sign-flip 或 post-cost admission。这个仓的新增价值是：把跨所双腿执行一致性（并发 + 回滚）和负 carry 持仓时钟（dip-tolerance）明确工程化，对“从研究信号走到真实执行”更直接。

5) 下一步怎么测（最小可复现实验）

先不接私有 API，直接做公开数据版 first verdict：

1. Universe：先挑 8~15 个流动性好的共同上币（BTC/ETH/SOL/BNB/XRP 等）。
2. Funding 快照频率：每 1 分钟抓各所公开 funding/预测 funding（若仅 8h 发布则按最新值滚动），构建 net_apr(t)。
3. 准入规则：net_apr >= 40/50/60 三档；并行比较是否需要 same-sign veto（只做异号）。
4. 持仓规则：

• 基线：固定持有至下一 funding 结算
• 增强：引入 dip-tolerance（负 net_apr 持续 <4h 不平，>4h 平）

1. 成本口径：双边 taker/maker 费率 + 滑点 + 资金占用；输出 post-cost 净 carry。
2. 评估指标：净年化、回撤、负 carry 暴露时长、强平触发次数、执行失败回滚率。

> 对 1m/3m/5m/15m 的关系：funding alpha 本体是低频结算收益，但完全可以在 1m 做扫描与风控，在 5m/15m 做仓位重平衡与 child execution。

6) 风险与保留意见

• 这条 alpha 本质是 carry，不是每根 K 的方向预测；收益高度依赖费率层级与执行质量。
• 多交易所实盘会碰到 API 限频、下单拒绝、腿间滑点不对称，回滚逻辑必须真实压测。
• APR 看起来很高不等于可实现，必须统一到 post-cost 与可成交规模。

7) 来源

• Pavel Belov. (2026). *funding-arb-bot* (GitHub).
• Repo URL: https://github.com/kohtabeloff/funding-arb-bot
• Read files: README.md, core/analyzer.py, core/executor.py, config.py, main.py
• 关键代码口径（仓内参数）：
• MIN_PAIR_APR=50, MIN_VOLUME_USD=50000
• NEG_APR_HARD_CLOSE=-50, NEG_APR_WAIT_HOURS=4, PRICE_AUTO_CLOSE_PCT=15