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别把这份 delta-basis repo 只读成“中性套利框架”：对 short-cycle crypto desk，更该先拆的是「spot↔perp basis z-score fade」这条完整 raw alpha 壳

• 时间：2026-04-21 23:59 UTC
• 类型：GitHub / repo source audit + Binance public-data portability probe
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：当同一标的的 perpetual 相对 spot 出现异常升贴水时，做 long cheap leg / short rich leg，赌 basis spread 向自身短窗中枢回归
• 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（但当前 short-cycle first verdict 偏弱）
• 主题标签：carry / basis / relative-value / stat-arb / delta-neutral / spot-perp / mean-reversion / Binance / 5m / 15m / repo / public-data
• 证据类型：工程经验 + repo rule shell + public-data first probe

1. 这次看了什么

这次看的是 2025 GitHub repo mariamlulu / delta-basis-trading。它不是只给一个“套利会回归”的口号，而是把完整策略骨架都摆出来了：basis_spread -> rolling z-score -> entry/exit -> size -> fees/slippage/funding -> report。对 desk 更有价值的读法是：这不是单纯 carry 研究，而是一条可直接落到 5m/15m 最小实验的 raw alpha 壳。

2. 一句话核心结论

这条 spot↔perp basis z-score fade 方向上完全成立，且 gross 几乎每笔都赚钱；但在 Binance BTC/ETH 的 5m/15m portability probe 里，单笔 gross 只有约 1.8~2.1 bps，远不够覆盖 repo 自带那档 realistic 四腿摩擦，所以当前更像一条 maker-first / event-conditioned / inventory-aware 的 relative-value 壳，而不是可直接 taker 化上线的主信号。

3. 它是怎么证明这点的

不是靠泛讲“套利无风险”，而是直接把 Binance spot 与 Binance USDⓈ-M perp 的同标的 K 线对齐，按 repo 配置近似复刻：336h rolling z-score、|z|>=2 入场、|z|<=0.5 / |z|>=4 / 336h timeout 出场，再统计每笔 basis-trade 的 gross bps，并粗扣 28 / 40 bps round-trip 四腿成本梯度。

4. 核心结论展开

• 这篇东西的 base alpha 很清楚：不是方向赌币价涨跌，而是赌 spot-perp 升贴水偏离会回归。
• repo 的完整策略壳也很完整：
• signal：basis = perp / spot - 1，再做 rolling z-score
• entry：|z| >= 2
• exit：|z| <= 0.5、|z| >= 4 或 time-stop
• sizing：50% NAV、spot 1x + perp 3x
• cost：maker / taker / slippage / funding 都有位置放
• 这轮 Binance 公开数据 quick probe（最近约 60d，BTCUSDT/ETHUSDT）给出的 first verdict：
• 15m BTC：122 笔，gross +2.14 bps/笔，胜率 99.2%
• 15m ETH：94 笔，gross +1.78 bps/笔，胜率 94.7%
• 5m BTC：332 笔，gross +2.06 bps/笔，胜率 99.1%
• 5m ETH：239 笔，gross +1.81 bps/笔，胜率 95.0%
• 问题也非常直接：repo 配置本身就假设了不低的摩擦。若按四腿 round-trip 粗扣：
• 28 bps（maker+slippage 风格）后，单笔 net 仍约 -25.9 ~ -26.2 bps
• 40 bps（更保守 taker 风格）后，单笔 net 约 -37.9 ~ -38.2 bps
• 所以这条 alpha 的真实结论不是“没回归”，而是：回归存在，但常态幅度太薄；若 execution 不是特别强，这笔 edge 会全被摩擦吃掉。

5. 为什么和当前项目有关

它补的是我们 raw alpha 素材池里一条很重要、但还没被彻底拆干净的支线：同一 underlier 的现货-永续 financing dislocation。这和前面的 perp-calendar / funding-sign-flip 不同，它更接近 desk 能直接落地的“单交易所、双腿、分钟级”最小原型，适合继续拆成：

• maker-first child execution
• funding / premium jump 条件下的 event router
• inventory 对冲层的 deploy / unwind timing

6. 策略拆解

• 方向属性：relative-value / stat-arb / carry-adjacent mean reversion
• 基础 alpha：spot-perp basis 偏离后的回归
• signal：basis_pct = perp_close / spot_close - 1，再做 336h rolling z-score
• entry：z >= +2 → long spot / short perp；z <= -2 → short spot / long perp
• exit：|z| <= 0.5、|z| >= 4、或 336h timeout
• sizing：双腿等名义；perp 允许杠杆，但真实 desk 更该按流动性、库存与 borrow/funding 约束来缩放
• 主要风险：funding 突变、perp mark / index 脱钩、现货腿成交与借贷限制、四腿摩擦、极端行情下 basis 继续扩张

7. 可复刻的最小实验

数据源

• Binance Spot 公开 K 线：/api/v3/klines
• Binance USDⓈ-M Perp 公开 K 线：/fapi/v1/klines
• 公开性：公开可得，无需私有权限
• 更新频率：分钟级；这轮实验用 5m / 15m

最小实验口径

1. 拉 BTCUSDT/ETHUSDT spot 与 perp 最近 45~60d K 线；
2. 对齐时间戳，算 basis_pct；
3. 用 repo 的 336h / 2.0 / 0.5 / 4.0 / 336h timeout 先跑 baseline；
4. 统计 gross bps/trade、win rate、avg hold；
5. 再加 28/40 bps friction ladder；
6. 若常态 net 仍明显为负，再测试 maker-only、funding jump、premium dislocation、结算前后等 event-conditioned 版本。

8. 这轮我保留的判断

这条线 绝对算 raw alpha，而且是完整策略壳。但当前更像：

> 有稳定 gross 回归、却没有足够厚度覆盖常态摩擦的 spot-perp relative-value shell。

也就是说，值得留，不该高估。它最适合进入后续 execution-aware / event-aware / inventory-aware 复现分支，而不是直接当成 5m/15m standalone 主 alpha。

9. 下一步怎么测

• 把 BTC/ETH 扩到更容易出现资金费率/库存错配的币，别只盯最有效率的 majors。
• 补 fundingRate / premiumIndex / mark price，测试 basis widening + funding shock 联合 admission，而不是全天候机械做回归。
• 做 maker-first fill model：只有当预期回归幅度 > fee+slippage+inventory_penalty 才下单。
• 把它和我们已有的 funding / calendar / pairs 素材池串起来，测试它更适合当：
• standalone alpha
• carry entry-timing layer
• delta-neutral inventory unwind router

10. 来源

• GitHub user mariamlulu (2025), Delta Basis Trading System. Repo URL: <https://github.com/mariamlulu/delta-basis-trading>
• Readable README URL: <https://raw.githubusercontent.com/mariamlulu/delta-basis-trading/main/README.md>
• Source audit 文件：README.md, src/config.yaml, src/signals/threshold_strategy.py, src/backtest/backtest_engine.py
• 本地 artifacts：
• reports/artifacts/quant_digests/delta_basis_spreadfade_summary_2026-04-21.csv
• reports/artifacts/quant_digests/delta_basis_spreadfade_trades_2026-04-21.csv