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别把这个 Bybit 均值回复 bot 只读成“多币对冲框架”：对 short-cycle crypto desk，更该先拆的是「24h 横截面 loser→winner fade × inverse-vol dollar-neutral sizing」这条完整 raw alpha 壳

• 时间：2026-04-22 06:22 UTC
• 类型：GitHub
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：过去 24 小时相对最弱的币，在接下来 4 小时更容易反弹；过去 24 小时相对最强的币，更容易回吐
• 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：cross-sectional / relative-value / mean-reversion / loser-winner / inverse-vol / dollar-neutral / regime-gate / maker-first / cost / risk
• 证据类型：工程经验 + 公开数据

1. 这次看了什么

这轮读的是 StaithValanthis/mean-reversion。它不是那种只会说“均值回复有效”的教学仓，而是已经把完整交易壳写出来了：

• README.md：给出主策略、交易所、数据下载、回测、live/paper 入口
• docs/STRATEGY.md：明确 base alpha 是 24h 横截面 short-term reversal
• config/config.yaml：给出默认参数：24h lookback、4h rebalance、top/bottom 20%、BTC ADX+EMA slope regime gate、post_only
• src/portfolio/weights.py：给出 inverse-vol + dollar-neutral sizing
• src/exchange/fees.py + src/execution/slippage.py：把 maker/taker fee 与滑点单独建模

所以它最值得 intake 的点，不是“Bybit 上可以跑”，而是它把 entry / hold / sizing / risk / cost 五件事一次性补齐了。

2. 核心结论

• 一句话核心结论： 这份 repo 最值钱的，不是“均值回复 bot”这层壳，而是一个很干净的完整 raw alpha：24h loser-long / winner-short，再用 inverse-vol 和 dollar-neutral 把它变成可交易组合。
• 一句话证明方式： 作者在文档里把信号、regime gate、仓位、fee/slippage、kill-switch 都写死了；我再把它压到 Binance USDⓈ-M 15m 的 24h signal + 4h hold 口径做 portability probe，看这条边在我们 desk 习惯的时间框架里还剩多少。
• Repo 默认 strongest claim 是：在 Bybit USDT perp 上做 24h 排名，long bottom 20% / short top 20%，强趋势时再把敞口缩到 25%，用 inverse-vol 做等风险配重。
• 我额外做的 Binance USDⓈ-M 15m probe（近 120d，12 币池，24h=96 bars lookback，4h=16 bars hold）显示：全 12 币篮子平均每次 rebalance 的 gross 约 +9.35 bps，但若按 repo 的 maker-first 粗成本口径（0.2bps maker + 2bps slippage 单边；组合 round-trip 约 8.8bps）去扣，net total return 只剩约 +0.97%，几乎只是勉强活着。
• 更有意思的是，liquid majors 8 币子集（BTC/ETH/SOL/BNB/XRP/ADA/DOGE/AVAX）反而更厚：平均每次 rebalance 的 gross 约 +13.76 bps，gross cumulative 约 +156.1%；粗扣 8.8bps round-trip 后，net total return 仍约 +36.8%、net Sharpe ≈ 2.18。
• 但如果换成更保守的 taker-like round-trip 20bps，同一个 majors8 pocket 会直接掉到 -38.5%；这说明它不是“随便怎么打都有边”的策略，而是一个明显依赖 maker-first / 低冲击执行 的 relative-value 壳。
• first verdict：这条线值得进复现池，而且更像 liquid-major 15m relative-value sleeve；不该被读成 broad alt basket 全天候反转机。

3. 为什么和当前项目有关

这条线和当前 desk 很贴，因为它正好满足现在最缺的几件事：

1. base alpha 讲得清楚：就是 24h 横截面 loser→winner fade，不是抽象“均值回复可能存在”。
2. 完整策略壳现成：entry、exit、sizing、risk、cost 都有默认实现，不需要我们自己先脑补半套系统。
3. 能映射到 15m / 5m / 1m：虽然 repo 默认用 1h 数据，但本质只是 24h ranking + 4h holding，这个节奏完全可以直接压到 15m 做 parent signal，再把 5m/1m 留给 child execution。

更重要的是，它不是继续在 breakout / pullback 那条线上内循环，而是补了一条更正宗的 cross-sectional / relative-value raw alpha，刚好符合当前 intake 应该扩充素材池的方向。

3.5 策略拆解（必填）

• 方向属性：横截面 / 相对价值 / 逆势
• 基础 alpha：24h 横截面 loser→winner reversal
• regime：BTC 进入强趋势时，均值回复腿容易被 trend 压过去，因此应缩仓或 veto
• filter / veto：只做高流动性 perp universe；点差异常、极端波动、数据不足、强趋势环境时降权或停做
• risk / sizing / execution overlay：inverse-vol 配重、dollar-neutral、单币上限、gross cap、maker-first、daily loss cap、drawdown cap、circuit breaker

4. 可复刻的最小实验

• 假设： 过去 24h 相对最差的 liquid majors，在接下来 4h 更容易相对反弹；最强者更容易回吐。
• 定义： 每 4h 做一次排名；long bottom 20% / short top 20%；先用 equal-weight 验证方向，再切 repo-faithful 的 inverse-vol + dollar-neutral sizing。
• 最小回测切口： Binance USDⓈ-M 15m，BTC/ETH/SOL/BNB/XRP/ADA/DOGE/AVAX，最近 90~180d；lookback=96 bars，hold=16 bars。
• 最该先看： avg gross bps / rebalance、friction ladder 8.8 / 12 / 20 bps、换仓后极值 tail、以及 BTC 强趋势期是否真该 scale down 到 25%。
• 和短周期的关系： 这条线本质上是 15m parent selector；真正决定能不能活下来的，大概率是 5m/1m 的 maker queue、分批撤单和持仓延续处理，而不是再把 rank window 抠小数点。

5. 风险与保留意见

• 我这轮 probe 先用了 repo-faithful 的 alpha 定义 + 简化版持有篮子成本，还没有把“上一轮持仓和下一轮持仓部分重叠时的真实 turnover 减免”细算进去；所以目前成本口径偏保守。
• 反过来说，我也还没把 funding、maker 排队失败、事件期冲击放大 精细建模进去；所以不能把 +36.8% net 当成已确认可实盘的收益承诺。
• 这条线对 universe 选择 很敏感：全 12 币只剩勉强正，majors8 才明显变厚，midcap6 反而在 maker-like 成本后接近打平；所以“更多币=更多 alpha”在这里并不成立。
• 它本质是高频率相对价值换仓，天然怕 taker 化、流动性抽干、强单边趋势。如果 child execution 做不好，gross edge 会非常快被磨平。

6. 下一步怎么测

1. 先做 repo-faithful rerun： 把 BTC ADX(14) + EMA(50) slope regime gate 真正补进 Binance 15m 回测，验证 scale_factor=0.25 是否真能改善 majors8 的 tail。
2. 再做真实 turnover 版净值： 不按“每次全平全开”粗扣，而是按相邻 rebalance 的持仓变化量扣成本，确认前面 8.8bps 是否过于保守。
3. 最后做 child execution admission： 在 5m/1m 上对同一批 rebalance 事件做 maker-first fill 模拟，重点看 queue failure / timeout / partial fill 会吃掉多少 edge；如果吃不掉，再考虑进更正式的 clean replication。

7. 来源

• StaithValanthis. mean-reversion（GitHub repo，2025/2026 活跃仓）
• Repo URL: <https://github.com/StaithValanthis/mean-reversion>
• Readable URL: <https://github.com/StaithValanthis/mean-reversion>
• Audited files:
• README.md
• docs/STRATEGY.md
• config/config.yaml
• src/portfolio/weights.py
• src/exchange/fees.py
• src/execution/slippage.py
• Public data portability probe: Binance USDⓈ-M perpetual 15m klines (BTC/ETH/SOL/BNB/XRP/ADA/DOGE/AVAX/LINK/LTC/DOT/NEAR)
• Probe artifacts:
• reports/artifacts/quant_digests/2026-04-22_staith_xs_reversal_probe.py
• reports/artifacts/quant_digests/2026-04-22_staith_xs_reversal_probe_summary.csv
• reports/artifacts/quant_digests/2026-04-22_staith_xs_reversal_probe_trades.csv