數字資產量化市場中如何提升反脆弱性？CTA 管理期貨類策略瞭解一下

數字資產市場波動性急劇擴大，CTA 管理期貨類策略或許更適合這類極端情況。

原文標題：《反脆弱——312 事件後數字資產量化的反思》
撰文：Blofin，數字資產金融服務公司

數字資產市場散戶投資者衆多，符合無效市場的性質。加上市場波動率大，全球多市場 7×24 交易，機會衆多，這是衆多量化策略在數字資產領域相比於傳統資產市場收益率更高的原因。

在被高收益吸引的同時，如果對於數字資產量化市場的高風險沒有足夠的重視，則可能遭遇滅頂之災。數字資產市場是一個金融制度不完善的市場，監管缺失，沒有漲跌停限制連續交易。低門檻高杆杆讓衆多沒有風險意識的普通散戶成爲市場操作者收割的對象。

傳統市場的黑天鵝是這個市場的白天鵝，如何在機會和風險衆多的數字資產量化市場上提升反脆弱性，持續穩定盈利，需要量化從業者持續的思考。

風會熄滅蠟燭，卻能使火越燒越旺。對隨機性，不確定性和混沌也是一樣：你要利用它們，而不是躲避它們。

納西姆·尼古拉斯·塔勒布《反脆弱》

312 事件市場出現的極端情況

數字資產行業波動率極大，交易所等基礎設施遠未成熟。以 2020 年 3 月 12 日的全市場大跌爲例，24h 跌幅約 40%，交易所宕機，鏈上轉賬擁堵，一時間市場哀鴻遍野，投資者信仰崩塌。站在量化策略實踐的角度，面臨的極端情況分爲兩類：行情類和設施類，這兩種極端情況互相影響，在極短時間內形成極具破壞性的組合，是所有量化交易者不得不察之風險。

行情類

波動性急劇擴大

數字資產行業不存在漲跌幅限制，也沒有熔斷等措施，這就導致短時間內產生極大的波動。2020 年 3 月 12 日 18:00，比特幣一小時內下跌 17%，振幅 32.65%；次日早晨 7:00，比特幣一小時內下跌 17.27%，振幅 33.39%。24 小時內，比特幣最大跌幅超過 40%。

極大的波動性最致命的一點是高槓杆倉位在價格大幅波動時由於保證金不足被強平。比特幣等數字資產的波動率極大，並不適合使用高槓杆交易。包括這次大跌等多次實踐證明，任何在數字資產行業使用場內槓桿，而不設止損線的行爲都是非常危險的。即使高槓杆策略一直表現優異，但一次「黑天鵝」的降臨便可將一切成果歸零。

衍生品基差急劇擴大

此處的衍生工具主要指交易所推出的合約產品。在行情劇烈波動時，合約的價格可能因爲集中清算等原因而大幅偏離現貨價格。以 312 事件爲例，部分幣種的遠月合約基差甚至低於-30%，但近月合約的基差卻不到-10%。這些極端價差的出現對於進行基差套利的策略來說幾乎是致命的。

以跨期套利爲例，假設持有 1 個比特幣，以其爲保證金，近月賣出 3.5 個比特幣，遠月買入 2.5 個比特幣。理論上沒有暴露任何敞口。但在遇到此極端情況時，近月合約盈利將不足覆蓋遠月合約，瞬時淨虧損 100%，所有倉位將被強平。

基礎設施類

交易平臺風險

1、交易所服務器宕機

極端行情來臨時，交易所的服務器很可能會因爲種種原因而暫時無法訪問。這就已持有倉位處於無控制的狀態。交易所服務器宕機帶來的危險可以細分爲兩點，一是無法交易，二是無法補充保證金。

在 312 事件中，交易所服務器短時間內宕機，導致投資者短時間內既無法下單止損止盈，也無法看到當前賬戶市值。由於交易所採用不同產品賬戶互相隔離機制，即使用戶其他賬戶中存在足額資產，但極端情況出現也無法將其轉入合約等槓桿賬戶中充當保證金。

歷史上在 OKEx，火幣，Binance，BitMEX、Bitfinex 等交易所均出現過極端行情下服務器宕機的情況。在這種情況下遭遇損失，除了虛無縹緲的維權外，投資者幾乎沒有其他辦法。

2、對沖性倉位強制止盈

一些交易所的風控機制設計使得其在極端情況下會對盈利賬戶強制減倉，是的部分已經對沖好的倉位出現敞口。舉個例子，若 Binance 的比特幣價格高於火幣，跨平臺套利的量化交易玩家的程序偵測到了這一價差，於是程序在 Binance 平臺槓桿賣出 3 個比特幣，在火幣槓桿買入 3 個比特幣，理論上其敞口爲 0。但 312 事件的暴跌出現時，Binance 強制平倉其對沖性空頭倉位，導致其對沖不平衡而產生回撤。

鏈上交易堵塞

由於出塊速度等數字資產的特性，當極端行情出現時，往往會出現大量鏈上轉賬的請求得不到及時處理。

在 312 事件前後，比特幣接近一個小時未曾出塊，這意味着一個小時之內用戶無法充提幣。即使不存在這一情況，短時間內的大量轉賬申請也讓 10TPS 左右的比特幣網絡應接不暇，投資者只能眼睜睜地看着自己的倉位由於保證金沒有到賬而被強平。值得一提的是，支付高額轉賬費可以獲得記賬優先權，312 事件前後，一筆以太坊的轉賬費超過了 200 以太坊，交易者的急迫與絕望躍然鏈上。

套利策略

量化策略種類繁多，根據其利潤來源，大致分爲兩類。其一，套利策略，利潤本質上來自於交易者的非理性而產生的定價錯誤。其二，CTA 策略，利潤來源於均值迴歸和趨勢延續這兩個大相徑庭的效應，適用的交易標的不盡相同。

套利類策略，顧名思義，其原理來源於「套利」的思想——某一物品在不同的地點和時間的價格不同，因此產生了買低賣高的套利空間，使得交易者能夠從中獲利。當然，隨着交易策略的複雜深入，基於套利思想所構建的策略也逐漸不僅限於單純的買低和賣高。本部分由淺入深地介紹套利類的策略大致的思想、操作方式和收益來源。

跨交易所套利

基本理論

跨交易所套利是套利類策略中思想最簡單的一種。以比特幣爲例，在兩家交易所之間，比特幣的價格存在差異，就存在套利的可能——從價格較低的渠道入手，從價格較高的渠道出手即可。

跨交易所套利在 2017 年的數字資產行業九四事件發生後曾經大放異彩。由於恐慌性踩踏導致交易所間產生巨大的價差。但之後隨着數字貨幣逐漸進入大衆的視野，量化交易在數字貨幣市場大行其道，跨交易所套利的機會變得轉瞬即逝，成爲了比拼速度的遊戲，收益率也大幅下降。

策略盈利影響因素

當然上述過程是極其理想化的，在實際的操作中，跨交易所套利會面臨種種因素，使得套利無法進行，或縮小利潤：

1、套利空間

價格差過小，導致無法彌補手續費、轉賬費用等等成本。這一現象在任何套利市場，股票，商品，甚至是實物市場，都廣泛存在。學術上對此有明確稱呼——無套利區間。也就是說，當價格差小於無套利區間時，盲目進行套利是將招致虧損。

2、價格波動

轉賬過程中價格波動，導致套利空間消失。在套利機會出現時，市場上所有的獵手都在準備開槍。在單邊頭寸成交另一邊頭寸未成交前市場套利空間已經消失，甚至出現了負的套利空間，導致利潤縮水甚至虧損；

3、流動性限制

收益率、風險、容量是量化策略存在的不可能三角。容量瓶頸與市場的流動性息息相關。跨交易所套利在規模問題上表現的尤其明顯。在盤口撮合交易的機制下，交易的規模越大，價格對交易者越不利——買入量越大，成交均價往往越高；賣出量越大，成交均價往往越低，這也進一步擴大了上述的「無套利區間」。而在跨交易所套利中，體現爲必須適應流動性更差一方的交易所的成交量限制，因爲流動性更差的交易所在規模方面，對收益的侵蝕更大。

4、交易所風險

交易所存在風險，這一點在數字貨幣市場比傳統市場表現更明顯。交易所風險不止是「跑路風險」，交易所本身的技術能力和應變能力也成爲廣泛存在的風險來源。例如在價格劇烈波動時，交易所有可能停止盤口交易，也有可能停止轉幣提幣，這將直接導致無法完成低買高賣，在沒有調查清楚這些風險的情況下，直接進行套利的第一腿交易，然後才發現套利交易無法進行，這就使得交易必須停止，而平掉倉位的代價，往往不小。

常規風險規避

在實際的操作中，針對以上的幾個困難之處，可以採取一些措施來預防：

1、套利空間

當價差沒有超出無套利空間時，最明智的做法當然是放棄跨交易所套利。

2、價格波動

通過同時建倉規避價格波動。這一解決方案需要保證第二腿交易的交易所可以使用現貨槓桿交易，並且在第二腿交易的交易所留有足夠的保證金。需要提示的是，此處存在爆倉風險——在交易所使用準備金進行槓桿賣出時，由於價格劇烈波動而觸及了槓桿倉位的止損線時，就將爆倉，並且損失會遠遠超出跨交易所套利的收益。

3、流動性問題

規避流動性問題的最好方式就是提前調查可成交的大致數量。規模越大，無套利區間就越寬，實現跨交易所套利就越難，畢竟是免費的午餐，想要喫上總不能太容易。

4、交易所

交易所風險往往是考驗投資者經驗的一點。因此也需要告誡投資者，在數字貨幣市場投資務必審慎選擇交易所，儘量不要去小交易所進行交易。在交易之前，務必學習交易機制，充幣提幣的方法和限制，減少這一風險的發生。

期現套利

基本理論

期現套利的原理是利用期貨價格與現貨價格當前不一致，但未來一定會收斂的原理，進行套利。當現貨價格低而期貨價格高時，買入現貨賣出期貨，並適時平倉；當現貨價格高而期貨價格低時，賣出現貨買入期貨，並適時平倉。

通過一個例子進行說明，例如當前在 OKEx 平臺，現貨比特幣的價格爲 10000 USD，而 2020 年 6 月底到期的期貨價格爲 10100 USD，其間存在 1% 的價差，那麼此時就可以買入現貨比特幣，並賣出期貨。

策略盈利影響因素

期現套利在理論上與跨交易所套利一樣，屬於無風險套利，尤其是升水合約套利，在實操中幾乎可以說是無風險的。但其收益依然會受到一些因素的影響。

1、無套利區間

與跨交易所套利一樣，期現套利也存在無套利區間。但由於期現套利一般在同一家交易所完成，所以價格波動對期現套利造成的影響一般不大。

2、交易所風險

期現套利交易往往在大跌或大漲時會出現利潤豐厚的交易，但同樣轉瞬即逝。在價格大幅度變化時，許多機制較成熟的交易所會採取限制交易價格的方式，來防止價格過度波動，傷害投資者。例如價格暴漲，交易所有可能會限制賣出價格，使成交價不過於高，引發連環爆倉，價格暴跌則反之。但這一機制就有可能限制期現套利的交易機會。

3、基差不收斂風險

基差會收斂，且必然收斂，但具體何時開始收斂，沒有人能確定。對於普通投資者而言，將期現套利組合持有到期貨到期，就絕對可以套取這部分收益，但對於機構而言，由於存在着資金的期限，簿記的需要等等因素，一旦基差在某個期間發生了意想不到的變化，使賬戶浮虧，也有可能會帶來比較大的麻煩。

跨期套利

基本理論

跨期套利在期現套利的基礎上更進一步，兩腿交易都是期貨，一腿交易近期期貨，一腿交易遠期期貨。跨期套利比期現套利更加複雜，因爲跨期套利缺少了一個關鍵時間點，期貨到期日。

對期現套利而言，由於只有一腿是期貨，因此整個投資組合存在唯一的到期日，並且在到期的時候，不論之前基差是正還是負，它必然收斂爲 0。因此，期現套利天然存在一個波動的樞紐，也就是 0。一般來說，不會在基差大於 0 時進行期現反套，也不會在基差小於 0 時進行期現正套，就是由於基差必然收斂至 0 的緣故。

但跨期套利不同。由於兩腿交易都是期貨，因此跨期套利存在兩個到期日，在近期期貨到期時，投資組合就需要調整——或許是平倉，或許是移倉換月。而在近期期貨到期時，遠期期貨與近期期貨的價差就完全有可能不是 0。前文提到，金融期貨合約基差往往反映的是市場情緒的高低，近期期貨和遠期期貨的價差也可以做類似的指標——情緒低落時價差爲負（貼水），情緒爲正時價差爲正（升水），都完全有可能。

而這一特性就導致了跨期套利組合缺乏一個關鍵的樞紐。當價差是+1% 時，不能說它一定會回到 0%，當價差是-2% 時，同樣不能說它一定會回到 0%。因此，在做跨期套利時，方向的判斷是非常危險的，往往做跨期套利策略會採用網格交易的方法，做價差的波動。

相比前面兩種套利策略，跨期套利在數字貨幣市場得到的應用更加廣泛。但跨期套利策略對極端行情的敏感性比前兩種要強很多，因此對風控也提出了更高的要求。跨期套利的執行細節與風險控制冗長繁雜，在後續的文章裏將進行詳細講解。

策略盈利影響因素

除了策略相對複雜之外，跨期套利還存在一些風險因素：

1、數據質量

跨期套利對交易所的行情數據質量，API 穩定性，交易延遲等等方面，跨期套利也有比較高的要求。任何一個環節出現問題，都有可能導致交易異常。並且，跨期套利涉及兩腿交易，因此交易異常一旦導致單邊成交，將使投資組合暴露在較大的風險中。

2、槓桿控制

跨期套利時，由於價差的波動一般情況下不會太大，爲了增厚利潤，往往會採用較高倍數的槓桿。但金融數據具有「尖峯厚尾」的特性——極端情況會普遍發生，因此，採用高倍槓桿很有可能導致強制平倉。

3、流動性風險

跨期套利的盈利與虧損往往就發生在價差細微的變化中，對於流動性較差的幣，盤口價格與實際成交的價格有可能存在較大的差異，這就將跨期套利的可行幣種限定在比較小的範圍內。

4、移倉換月風險

跨期套利的倉位在近期合約到期之後，需要進行移倉換月，把當前的倉位平倉，重新開下個月的倉位，而這時由於不同合約之間基差的不一致，就很有可能導致虧損，實際上，跨期套利很大一部分虧損都是由移倉換月不平滑導致的。

常規風險規避

對於跨期套利的上述種種風險，應進行如下的應對：

1、交易所風險

選擇靠譜的交易所。目前爲止在數字貨幣市場能夠跑通跨期套利的交易所其實只有 OKEx 一家。但實際上 OKEx 的 API 服務也並不盡善盡美，在某些時候依然會出現問題，故對程序的穩健性有更高的要求。

2、槓桿控制

槓桿倍數的選擇涉及風險與收益的權衡，一般情況下，對跨期套利不建議上 2 倍以上的槓桿，畢竟活下來最重要。不過，由於價差在不同的幣種之間是不一樣的，波動相對較小的比特幣，價差波動也會比較平緩，而其他幣種則有可能非常劇烈，因此在波動較小的幣種稍微放大槓桿，在波動較大的幣种放小槓桿，是比較明智的措施。

3、流動性風險

選擇流動性最好的幣種。目前看來，在 OKEx 平臺，除了 BTC，ETH 和 EOS 的合約之外，其他幾種幣的合約流動性對於跨期交易來說都不太夠，一般情況下做這三個品種已經足夠。

4、移倉換月風險

移倉換月風險最簡單有效的規避方法就是：選擇期限盡量長的合約，通過減少移倉換月的次數來減少風險。並且，在接近移倉換月日前的一段時間，儘量不做增加倉位的操作。

CTA 策略

基本理論

CTA 策略，英文直譯叫管理期貨類策略，不過根據策略的思路，一般將 CTA 策略更細分爲兩類：趨勢類策略和震盪類策略。趨勢和震盪兩類策略在策略設計的思路上呈現明顯的分歧：趨勢類策略認爲，行情會延續，學術上稱爲動量（momentum）, 而震盪類策略認爲，行情會發生均值迴歸，學術上稱爲反轉（reversal）。

用最簡單的技術指標就可以構造 CTA 策略。以布林線爲例，趨勢策略在價格突破上軌時做多，在價格突破下軌時做空；震盪策略則反之，在價格突破上軌時做空，在價格突破下軌時做多。

趨勢策略和震盪策略的思路不同，因此適用的標的也不一致。對上文所舉的跨期套利類策略，針對價差，通常使用震盪策略的思路，因爲價差一般情況下不會產生一去不回的趨勢；對於比特幣來說，通常使用趨勢類策略，因爲趨勢時常發生。

圖 2.1 趨勢類 CTA 策略

策略盈利影響因素

CTA 策略其實大同小異，甚至可以從數學上得出一個推論：CTA 策略其實差別不大，通過調整參數，一個簡單的策略也可以達到複雜策略的效果。因此，選擇看起來非常花哨的策略，其實並沒有太大的意義。對於 CTA 策略來說，最重要的因素有兩個：

止損機制

當行情與預期方向偏離，CTA 策略本身是不帶有止損的。因此，爲 CTA 策略加上止損機制就異常重要。

由於 CTA 策略開倉相對比較頻繁，並且勝率通常不高，因此，設定合適的止損策略，保證發生虧損時不至於損失太多，發生盈利時可以儘量保留利潤，是 CTA 策略最核心的部分。而止損策略的設置與其說是一種創造性的策略，不如說是由參數組合而成的機制。止損思路的變化種類並不多，因爲說到底，止損就是用收益去換風險：把獲取收益的可能性降低，同時把虧損的可能性也降低。相比之下，每一種止損思路使用何種參數，反而會很大程度上影響止損的結果。

動態模型

動態模型實踐上爲根據近期數據更新策略參數。前文提到，簡單 CTA 策略可以通過改變參數，實現與複雜 CTA 策略相近的效果。此外，對單個投資標的而言，在不同的時間段內，行情表現是不一致的，因此如果一直使用同一組參數，勢必會導致參數失效，策略失靈。

參數更新是 CTA 策略的另一個重中之重。整個量化策略涉及的所有參數分爲兩類：參數和超參數。「參數」特指策略本身涉及的參數，比如布林線的軌道多寬，均線的移動平均時間多長等等，而「超參數」往往指策略多久更新一次參數，或「參數」的取值範圍有多大等等。一般而言，超參數會根據情況進行小範圍的回測或直接人爲設定，而參數，爲避免過擬合，則需要進行滾動的外推回測才能夠得到。而由於涉及了大量的參數，CTA 策略在實踐中往往需要在歷史數據上進行大規模的模擬，其中較複雜的策略也對高性能運算提出了比較高的要求。

極端情況的影響與應對

極端情況下，行情可能順着想象的方向走，但也可能相反。大概率的，此時很可能短暫失去對自己的賬戶和倉位的控制權。因此，爲了保證量化策略的安全性，長久地活在市場裏，需要防範於未然。

圖 3.1 極端情況對不同策略的影響和應對方式

套利策略

套利策略的最大風險有二：其一爲利差向不利方向運行，其二是單邊風險暴露。不幸的是，這兩者均可能在極端情況下發生。

對於第一種風險，如果不妥善處理，衍生工具的價格錨定失敗很可能導致維持保證金低於零從而被強制平倉，歷史上此類事件時有出現，使用高槓杆進行跨期套利交易時此類風險尤其不能忽略。解決方法也比較簡單，以 OKEx 爲例，其通過一定的機制保證了合約價格不得偏離指數價格 15%，這意味着近月遠月合約價差最多 30%。也就是說，總體倉位使用三倍槓桿基本可以免除因錨定失敗而爆倉的可能。其他的平臺也有類似的規定，在進行此類交易前有必要仔細研究相關產品的交易規則，將槓桿率控制在安全範圍內。

對於第二種風險，雖然可以實時監控並且維持總體賬戶平衡，但是考慮到發生極端行情時，交易所 API 大概率無法正常訪問，所以這一方法無法使用。比較合理的辦法是避免在採用此類交易規則的交易所持有頭寸。

CTA 策略

對於 CTA 策略，極端情況下的影響和解決方案就簡單得多。數字資產行業是個波動性非常高的市場，正因爲如此，也出於安全起見，建議不用再使用槓桿工具去增加持倉的波動性。此外，爲了防止極端行情下賬戶失控無法訪問，止損單最好採用條件單的形式，主流交易所均支持這一止損形式。