Bitcoin arbitrage 基于比特币价差的统计套利策略

写了几天比特币行业想赚钱的老哥们，想必已经很想看到新的轮子了。 今天的策略。

套利策略是量化交易中常见的策略，因其稳定性好、不受价格水平影响而受到量化交易者的喜爱。 特别是在数字资产市场，由于无波动、24小时不间断交易的特点，各个交易平台往往存在较大的价差，非常适合程序化交易。 传统套利是一种非常简单且风险相对较高的策略。 分享一个统计套利策略，有一定的风险，但比传统套利的收益更高。

统计套利的基本思想是利用统计分析工具，研究分析一组相关价格之间关系的历史数据，研究关系的历史稳定性，估计其概率分布，确定极值。 分发。 该区域是负区域。 当实盘价格关系进入负值区域时，认为价格关系无法长期维持，套利者进入套利市场成功的概率很高。 – 姆巴利布

注意：统计套利只针对稳定的价格关系进行，没有稳定价格关系的套利风险很大。 价格关系是否稳定直接决定了统计套利能否成立。 因此比特币差价套利，在对价格关系的历史数据进行统计分析时，首先需要查看历史数据中的价格关系是否稳定。 如果一组价格关系是稳定的，那么必须有某种机制来维持均衡关系。 一旦价格关系偏离均衡水平，维持机制就会发挥作用，使价格关系或快或慢地回到均衡水平。 因此，要分析一组价格关系是否稳定，需要定性分析是否存在这种均衡关系维持机制，然后对历史数据进行统计分析，验证定性分析得到的关系维持机制是否确实存在历史上有效。 – 姆巴利布

注意，统计套利是一种有风险的策略，不同于我们通常理解的“无风险套利”。

本文分析火币比特币人民币现货价格与OKCoin人民币现货价格的差异，分析差异是否保持稳定的均衡关系（即本文所说的稳态过程随机过程），进而得出差异是稳态过程的结论。 基于这一结论，本文设计了一个差价统计套利的系统原型，并分析了该系统的源代码实现，对想做比特币价差套利的朋友有一定的参考意义。

1.协整分析

我们对火币买入价和okcoin卖出价进行协整分析，得出的曲线如下：

我们统计差价（火币买入价减去okcoin 1卖出价的差值），画出如下曲线：

我们对点差做了ADF检查（火币买1减okcoin卖1），结果如下：

协整p值是一个很小的数，因此我们可以判断两者之间存在良好的协整关系，可以在这个价差上使用统计套利策略。 具体思路是：当点差为正时（偏离平均值达到一定范围），我们可以从okcoin买入比特币（价格为okcoin卖出的价格），然后从火币卖出等量的比特币（价格为火币上的买入价）； 当点差收窄至接近于零时，我们将反转之前的操作平仓。

那么，如果差价（火币买入1的价格减去okcoin卖出1的价格之差）为负（偏离平均值一定范围），则说明火币价格低于好的硬币。 这时候我们需要对火币的卖出价和okcoin的买入价进行协整分析，绘制出的曲线如下：

我们统计比特币套利的价差（okcoin买入价减去火币卖出价的差价），画出如下曲线：

ADF检查结果如下：

这个协整p值还是一个很小的数，所以我们可以判断两者之间有很好的协整关系，也可以在这个价差上使用统计套利策略。 尤其是当点差为正（偏离均值一定范围）时，我们可以在火币上买入比特币（价格为在火币上卖出一个的价格），然后在okcoin上卖出等量的比特币（价格为okcoin的购买价格）； 当点差收窄至接近于零时，我们将反转之前的操作平仓。

至此，双向套利套利模型应运而生。

2.源码实现

请参考WeQuant开源项目。 ( )

3. 如何对冲比特币现货持仓风险

(1)计算现货平台比特币总市值+期货平台比特币保证金市值

请注意，需要包括所有现货平台的比特币总市值。 比如你在火币和okcoin上搬砖，你需要计算你的比特币在两个现货平台的总市值（以法币计算比特币差价套利，比如人民币）

(2)选择期货平台的杠杆倍数，比如5倍

(3) 套保结果必须为：期货平台空仓（以法币计算）=期货平台保证金市值*开仓比例*杠杆率=现货平台比特币总市值+现货平台保证金市值比特币期货平台

以上是统计套利的基本思路，但必须强调一点，任何投资都是有风险的。 请尽量用科学方法控制风险。

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