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别把 `crypto-correlation-bot` 只读成“相关性报警器”：对 short-cycle crypto desk，更该先拆的是「BTC/ETH 残差化后按强度排名的 pair catch-up」这条 stat-arb raw alpha

• 时间：2026-04-22 15:33 UTC
• 类型：2026 GitHub repo source audit（README.md + config.py + correlation_engine.py + main.py）+ Binance USDⓈ-M public-data portability probe（16 币，15m/5m，各 1500 bars）
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：在去掉 BTC/ETH 大盘共振后，挑选“残差相关性最高”的 alt-alt 对；当短窗收益差（lead-lag divergence）拉开时，做 lagger 向 leader 方向的 catch-up
• 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/relative-value/lead-lag/partial-correlation/btc-eth-residualization/catch-up/binance-perpetual/5m/15m/repo/public-data/cost/risk
• 证据类型：repo 规则骨架 + public-data first probe

1) 这次看了什么

这轮主来源是一个 2026 新仓：

• Authors：solipsirai
• Year：2026（repo 创建时间 2026-03-08）
• Title：Crypto Correlation Bot
• Venue：GitHub repository
• DOI：N/A
• Readable URL：<https://github.com/solipsirai/crypto-correlation-bot/blob/main/README.md>
• Repo URL：<https://github.com/solipsirai/crypto-correlation-bot>
• 关键源码：
• <https://raw.githubusercontent.com/solipsirai/crypto-correlation-bot/main/config.py>
• <https://raw.githubusercontent.com/solipsirai/crypto-correlation-bot/main/correlation_engine.py>
• <https://raw.githubusercontent.com/solipsirai/crypto-correlation-bot/main/main.py>

repo 的核心流程是：

1. 先用 BTC/ETH 回归把市场共振剥离（partial correlation）。
2. 对 pair 做相关性筛选，再看短窗收益差（lead-lag spread）。
3. 做一个 lagger catch-up 方向提示。

2) 先回答一句：base alpha 是什么？

> base alpha = 残差化后的相对价值短线均值回复（pairs/stat-arb）： > “同一对里 leader 先动、lagger 滞后”时，下注 lagger 的短窗补涨/补跌。

所以这不是纯 filter/overlay，而是可直接交易表达的 raw alpha。

3) 这轮最关键发现：repo 默认阈值在我们 desk 口径下过严

repo 默认 CORRELATION_THRESHOLD=0.85，且对 3m/5m 还会再加 LOW_TIMEFRAME_PENALTY=0.05（相当于 0.90）。

我按 Binance USDⓈ-M 16 币池（去除 BTC/ETH 作为基准）做 first probe，结果：

• 15m：总 pair 91 个，|partial corr| >= 0.85 的 0 个，最大仅 0.5778
• 5m：总 pair 91 个，|partial corr| >= 0.90 的 0 个，最大仅 0.5674

对应文件：

• reports/artifacts/quant_digests/solipsirai_partialcorr_20260422/strict_threshold_check.csv

结论（人话）： repo 的“残差相关性阈值”直接搬到 liquid majors，会把信号池几乎筛空。这个仓真正有用的，不是固定阈值，而是它的 残差化框架 + lead-lag 交易壳。

4) 可复现实验口径（最小版）

数据源（公开）

• Binance USDⓈ-M klines（无需 key）：<https://fapi.binance.com/fapi/v1/klines>
• 频率：15m 与 5m
• 样本：各 1500 bars
• Universe：BTC ETH BNB SOL XRP DOGE ADA AVAX LINK LTC TRX BCH SUI AAVE NEAR UNI

策略表达（first probe）

1. 对所有币收益率做 BTC/ETH 残差化，计算 pair partial correlation。
2. 不再用固定 0.85/0.90，改为 按 |partial corr| 排名前 12 对（排除 BTC/ETH 相关 pair）。
3. 每个 bar 计算最近 3 根收益差 |ra-rb|；若超过阈值 d（0.75/1.0/1.5/2.0%），触发事件。
4. ra > rb 时做 b（lagger）跟随 a 的方向，反之同理。
5. hold 1/3/6 根后平仓，统计每事件 bps（此轮先看 gross，未扣手续费）。

对应文件：

• reports/artifacts/quant_digests/solipsirai_partialcorr_20260422/top12_pairs.csv
• reports/artifacts/quant_digests/solipsirai_partialcorr_20260422/event_probe_summary.csv

5) first probe 结果（挑最有信息量的 3 组）

1. 稳样本基线（15m）：d=0.75, hold=3

• 事件数 529
• 平均 +4.88 bps（gross）
• 胜率 51.4%

1. 更快口袋（5m）：d=1.0, hold=3

• 事件数 10
• 平均 +31.20 bps（gross）
• 胜率 90%
• 但样本极小，不能当稳态结论

1. 阈值过高导致信号归零（最关键工程结论）

• 15m 下 |partial corr|>=0.85：0/91
• 5m 下 |partial corr|>=0.90：0/91

补充：top pair 基本集中在 ADA/SUI, DOGE/ADA, ADA/AVAX, AVAX/SUI 这类中高 beta alt 组合，符合“同风格链上币残差共振”直觉。

6) 这条线如何落成完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）

• Entry：
• 每 15m（或 5m）滚动更新 top-N |partial corr| pair（N 可先 8~15）
• divergence 触发：|ra-rb| > d
• 方向：做 lagger 跟随 leader
• Exit：
• 固定 hold（先 1/3/6 bars 网格）
• 或“spread 回落到阈值内”提前平
• Sizing：
• pair notional 先 dollar-neutral
• 再按残差波动做 inverse-vol 缩放
• Risk：
• 单 pair 最大并发限制
• 同币多 pair 曝险上限
• shock veto（BTC 大波动窗口减仓/禁入）
• Cost：
• 当前 first probe 未扣费，后续必须带 maker/taker 分层成本；
• 若用纯 taker，15m 基线 edge 很可能被吞噬，需 maker-first child execution。

7) 下一步怎么测（明确动作）

1. 先修 admission：把 fixed threshold 改成 rank-based + min floor（例如 top12 且 |corr|>0.35）。
2. 补成本后再筛参数：对 d × hold × fee 做网格，至少跑 3/6/10 bps 三档。
3. 加“同币曝险约束”回测：避免一个 lagger 在同一时刻被多个 pair 重复下注。
4. 做滚动稳定性：按周滚动重估 top-N pair，检验 pair 漂移和收益衰减。
5. 落地 15m parent + 5m child：15m 负责 admission，5m 做挂单执行和滑点控制。

8) 结论一句话

这份仓对 desk 真正有价值的，不是 0.85/0.90 这种硬阈值，而是“BTC/ETH 残差化 + pair catch-up”这套可交易 raw alpha 壳；先把 admission 由 fixed-threshold 改为 rank-based，才有机会在 5m/15m 真正跑出可持续样本。