手把手教你实现数字货币期现套利

 

数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程

欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学,点击下方链接报名:

量化投资速成营(入门课程)

Python股票量化投资

Python期货量化投资

Python数字货币量化投资

C++语言CTP期货交易系统开发

数字货币JavaScript语言量化交易系统开发


3个月9%+的无风险收益,不香吗

我们曾在公众号的文章,为大家分享过通过期现套利赚取数字货币无风险收益的交易原理,以及手工交易的操作步骤,详见我们的历史文章:

而就在今天,随着比特币突破60000美元大关,继续创下历史新高。数字货币合约市场的做多情绪,也被进一步点燃,直观的表现在合约涨幅大于现货涨幅,并且越是远离交割月份的合约,涨幅越大。

合约暴涨,同时带来了期货(合约)相对于现货溢价率的上升,我们通过上一篇文章知道,由于现金交割机制的存在,合约的价格在交割日必定会收敛到现货的价格,也就是说,当前合约相对于现货的溢价率,在合约到期交割时必定将收敛到0,我们通过做多现货、做空合约,就可以稳稳地拿到这部分溢价。

我们再用上一篇文章分享给大家的套利收益率监控程序,来计算一下,各个主流合约的当季、次季合约,目前的溢价率,也就是我们能够拿到的无风险收益率。

我们以ETH的现货、当季合约为例,还剩3个月当季交割合约,期现价差的无风险收益率超过9%! 而DOT的次季合约,收益率接近15%!有这样的无风险利润,实在是很夸张了!

动手!手工交易的步骤,及潜在的问题

面对这样送上门的无风险收益,我们要做的当然时动手笑纳它。 单边虽好,看错风险也大;期现套利,3个月到期赚9%,稳稳的幸福。可能有些小伙伴迫不及待了。

我们再来讲一下手工交易会遇到的潜在问题,大家在交易的过程中需要注意

第一,从现货成交,到合约对冲,中间需要经过币币到合约的划转,以及合约交易价格、交易量的选择并下单,这个过程中,行情有可能发生剧烈波动,导致合约空头还未成交的情况下,裸露的现货多头头寸发生损失。

第二,如果交易的资金量较大,一次性的下单会造成对市场的冲击,造成额外的建仓成本

第三,手工交易一般只能盯住一到两个币种进行下单,有可能手工下单的币种,不是预期收益最大的币种

第四,在交易过程中由于人为原因,不慎单子方向下反,数量填错,而没有及时发现,会使得本身无风险套利的头寸裸露敞口,受到单方向波动的影响

第五,人工交易平仓需要实时盯盘,如果价差在凌晨收敛,有短暂出场的机会,可能难以捕捉

实现全自动期现套利

由于人工交易会存在着上述问题,那么我们是否可以通过全自动化交易,来最大程度上规避上述问题?答案是肯定的。我们通过接入火币API,使用Python开发了期现套利的自动交易程序,包括四个组成部分:套利机会监控、套利交易建仓、套利持仓平仓、套利持仓的合约移仓。

1.我们通过监控程序,遍历所有挂牌合约的潜在套利组合,计算套利收益率,选择绝对收益、或是年化收益最高的组合进行下单。从下图的交易可以看出,我们在下单过程中,会根据套利收益率的排序,自动切换品种,选择收益率最高的币种进行下单。

2.拆单,降低大资金交易成本。我们对于合约、现货的下单,都会使用拆单算法,分批下单,具体拆分量、单次下单比例可根据参数调整。以下是我们按照10手拆分的单量,对ETH合约进行下单对冲的交易例子。

3.自动计算交易量,做到期现无敞口对冲。我们在执行完整个期现套利的建仓程序后,来看ETH资产栏中的预估强平价以及担保资产率,此时ETH合约的强平价格是1587万多,相对于2000左右的现价,需要涨1000倍左右,显然是一个极其安全的状态。

4.快速划转和对冲。我们在前文中提到,从现货成交,到合约对冲,中间需要经过币币到合约的划转,以及合约交易价格、交易量的选择并下单。手工完成这些步骤,需要一定的时间。通过程序的全自动执行,我们可以在秒级别完成资金划转、合约精确手数的下单对冲,现货下单后的合约头寸都在2秒以内完成,避免行情快速波动对账户的影响。

5.合约到期移仓、平仓。目前的数字货币合约市场,处于远期合约依次高于近期合约的升水市场,这意味着当我们持有对冲的合约临近到期,我们可以将对冲合约头寸继续移仓到更远的月份,继续获取远月溢价的新的无风险收益。我们的移仓程序,同样采用拆单,加marker taker的移仓方式,即近月marker单等待成交,远月taker单覆盖敞口,由于数字货币合约marker 交易手续费低于taker,此举能进一步降低移仓成本。

对于平仓,由于目前远期合约持续升水,我们可以持续获取溢价利润,平仓操作暂时用不到。如果未来数字货币市场转向,合约出现低于现货的情况,我们就可以通过平仓程序,来锁定期现套利的利润,而不需再等待到交割。

分享资料领取方式

如果大家对本次分享自动交易代码感兴趣,欢迎扫码添加小编微信领取,相信正在研究或者想要编写策略的你,看了这些分享,会有更多的收获和启发。

图片

本期代码同步放送在数量技术宅知识星球:量化学院

欢迎加入数量技术宅知识星球:量化学院,知识星球每日更新,内有更多量化干货,等着你来学习。星球学院=公众号全策略+星球独家量化干货+答疑+日更。欢迎订阅量化学院,用一年的时间,做一件让自己感动的事。(下图为部分量化学院更新内容)

图片


往期干货分享推荐阅读

分享一个年化15%以上的无风险套利机会

【数量技术宅|交易系统开发系列分享】网格交易系统开发

通过深度学习股价截面数据分析和预测股票价格

剖析一个数字货币高频策略

数字货币交易信号实时预警推送(含群聊)

Omega System Trading and Development Club内部分享策略Easylanguage源码

量化交易如何选择云服务器,如何在本地远程开发与调试云服务器程序

一个真实数据集的完整机器学习解决方案(下)

一个真实数据集的完整机器学习解决方案(上)

如何使用交易开拓者(TB)开发数字货币策略

股指期货高频数据机器学习预测

如何使用TradingView(TV)回测数字货币交易策略

如何投资股票型基金?什么时间买?买什么?

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】基于指数移动平均的股指期货交易策略

AMA指标原作者Perry Kaufman 100+套交易策略源码分享

【 数量技术宅 | 期权系列分享】期权策略的“独孤九剑”

如何获取免费的数字货币历史数据

【数量技术宅|金融数据分析系列分享】套利策略的价差序列计算,恐怕没有你想的那么简单

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】成熟交易者期货持仓跟随策略

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】多周期共振交易策略

【数量技术宅|金融数据分析系列分享】为什么中证500(IC)是最适合长期做多的指数

  大宗商品现货数据不好拿?商品季节性难跟踪?技术宅带你Python爬虫一键解决没烦恼

【数量技术宅|金融数据分析系列分享】如何正确抄底商品期货、大宗商品

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】股指期货IF分钟波动率统计策略

【数量技术宅 | Python爬虫系列分享】实时监控股市重大公告的Python爬虫

你可能感兴趣的:(python,量化,量化交易,quant,数字货币)