数字货币量化通用策略研究系列---搬砖套利--熊市利器

前言：应广大朋友的需求，本期推出“数字货币通用策略系列---搬砖套利”。搬砖套利通俗的将就是不同市场的相同产品进行低买高卖，赚取差价。可以说是熊市中的利器，牛市中的锦上添花。

什么是搬砖套利？

当两个市场的资产价格价差较大时，可以在价格低的市场买入一定数量的资产，在价格高的市场抛售相同数量的资产，赚取差价，俗称“搬砖”。

数字货币的套利流程是什么？

由于数字货币市场发展不太完善，多个交易所之间相同货币的价格存在大小不同的价差，因此存在套利的机会。

流程如下：

这里面价差需要满足主要由几个方面的因素构成：买卖手续费、数字货币钱包转账的手续费等。

例如：OKEX交易所BTC/USDT价格7000，HUOBI交易所BTC/USDT价格7080，交易手续费分别为0.2%，0.2%。

手续费=7000\times0.002+7080\times0.002=28.16USDT

如果我们在HUOBI卖出1个BTC可以获得7080USDT的收入；在OKEX买入1个BTC需要花费7000USDT，那么

最终收益=差价-手续费=7080-7000-28.16=51.84USDT

最终账户的BTC总数量没有发生变化，但是USDT挣了51.84。

策略回测

回测仍然在币宽（www.nextfintech.io）上进行。当交易所之间的价差大于手续费时，进行搬砖套利，为了模拟钱包之间的转账，这里采用搬砖套利后之间反向交易，致使每轮套利后账户中的BTC数量不发生变化。

策略相关说明：

1、回测时间：2018-08-01至2018-09-01

2、K线频率：tick

3、交易手续费率：0.2%

4、每次套利的BTC数量：0.1个

5、回测交易所和币对：HUOBI的BTC/USDT和OKEX的BTC/USDT

策略代码如下：

# coding=utf-8'''//////////////////////////////////////////////////////////////////////////免责声明：本策略仅供学习使用，请勿直接进行实盘交易，本策略不承诺任何收益。/////////////////////////////////////////////////////////////////////////策略名称：搬砖套利策略说明： 1、两个交易所相同的交易标的（此处使用OKEX.btc_usdt和HUOBI.btcusdt）价差大于双边手续费时，存在套利机会。 2、买入价格低的交易所品种，同时卖出相同数量价格高的交易所品种。 3、回测初始参数：分别添加OKEX交易所的BTC、USDT和HUOBI交易所BTC、USDT的初始持仓。'''from __future__ import print_function, absolute_importfrom nf.api import *import pandas as pd import numpy as np def init(): global exchange #交易所 global front #币对前项 global base #币对后项 global symbol #交易币对 global freq #数据频率 global okex_bid global okex_ask global huobi_bid global huobi_ask global okex_price global huobi_price global okex_fee global huobi_fee exchange=['OKEX','HUOBI'] front='btc' base='usdt' freq='tick' symbol=[0,0] symbol[0]=get_symbol(exchange[0],front,base) symbol[1]=get_symbol(exchange[1],front,base) okex_bid=0.0 okex_ask=0.0 huobi_bid=0.0 huobi_ask=0.0 okex_price=0.0 huobi_price=0.0 okex_fee=0.0015 huobi_fee=0.0015 print('init') subscribe(symbol,freq,count=1)def on_tick(tick): global exchange #交易所 global front #币对前项 global base #币对后项 global symbol #交易币对 global freq #数据频率 global okex_bid global okex_ask global huobi_bid global huobi_ask global okex_price global huobi_price global okex_fee global huobi_fee vol=0.1 ''' 由于行业发展不太完善，因此很难保证数据100%的完整性，需要判断获取数据的数量量是否 满足要求，您可以根据实际需要在策略逻辑中进行相应处理。 ''' if tick['symbol']==symbol[0]: okex_price=tick['price'] if tick['symbol']==symbol[1]: huobi_price=tick['price'] if okex_price!=0.0 and huobi_price!=0.0: if okex_price-huobi_price > okex_fee*okex_price + huobi_fee*huobi_price : print(tick['created_at'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),'存在套利空间，买入huobi卖出okex--->') #判目前账户是否满足套利 if get_positions(exchange[1],base)[0]['available'] > vol*huobi_price and get_positions(exchange[0],front)[0]['available'] > vol : order_buy={'symbol': symbol[1], 'volume': vol, 'side':1, 'order_type': 1,'price':huobi_price} order_sell={'symbol': symbol[0], 'volume': vol, 'side':2, 'order_type': 1,'price':okex_price} order_batch([order_buy,order_sell],combine=True) print('下单成功，HUOBI买入的BTC转入OKEX,OKEX的USDT转入HUOBI') #调整HUOBI的BTC至 order_volume(symbol[1],get_positions(exchange[1],front)[0]['available']-5,side=2,order_type=1,price=okex_price) #调整OKEX的BTC至 order_volume(symbol[0],5-get_positions(exchange[0],front)[0]['available'],side=1,order_type=1,price=huobi_price) else: print('余额不足') if huobi_price-okex_price > okex_fee*okex_price + huobi_fee*huobi_price : print(tick['created_at'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),'存在套利空间，买入okex卖出huobi--->') #判目前账户是否满足套利，不满足则调整持仓 if get_positions(exchange[0],base)[0]['available'] > vol*okex_price and get_positions(exchange[1],front)[0]['available'] > vol : order_buy={'symbol': symbol[0], 'volume': vol, 'side':1, 'order_type': 1,'price':okex_price} order_sell={'symbol': symbol[1], 'volume': vol, 'side':2, 'order_type': 1,'price':huobi_price} order_batch([order_buy,order_sell],combine=True) print('下单成功，OKEX买入的BTC转入HUOBI,HUOBI的USDT转入OKEX') #卖OKEX的BTC order_volume(symbol[0],get_positions(exchange[0],front)[0]['available']-5,side=2,order_type=1,price=huobi_price) #买HUOBI的BTC order_volume(symbol[1],5-get_positions(exchange[1],front)[0]['available'],side=1,order_type=1,price=okex_price) else: print(' 余额不足')def on_execution_report(execrpt): print('交易回执:',execrpt,'\n\n\n')def on_error(code,info): print('错误代码：',code,'错误代码说明：',info)def on_backtest_finished(indicator): print('绩效对象打印:',indicator)if __name__ == '__main__': run(strategy_id='86eaae00-b33a-11e8-a9e3-00ffa9185dbb', filename='main.py', mode=MODE_LIVE, token='6778ebc60a3b004bcc7286a5566a28df')

策略回测结果如下：

回测结果如下(所有结果按每日公允汇率币/USD结算)：

累计收益率：22.89%

年化收益率：1260.70%

基准收益率：-8.36%

最大回撤：7.42%

Alpha：12.90

Beta：0.49

从回测结果中可以看出搬砖套利实现了稳定的套利交易，且回撤小，特别是对目前数字货币处于熊市中来说，简单的持币不会增值。相比基准可以实现较好的超额收益。接下来我们用分钟级别行情回测搬砖套利，看看是不是有同样好的效果。

策略回测结果如下：

回测结果如下(所有结果按每日公允汇率币/USD结算)：

累计收益率：11.46%

年化收益率：269.43%

基准收益率：-8.36%

最大回撤：15.92%

Alpha：3.05

Beta：0.60

从回测效果中看，分钟级别的绝对收益和相对收益明显不如tick级别的好，主要是由于tick级别产生的套利机会会被市场不断的修正，因此分钟级别的套利机会明显减少。

小结：数字货币市场的搬砖套利可谓是熊市中的利器，牛市中的锦上添花。可以实现稳定的收益。但是搬砖也有其弊端：资金容量小，因此大规模的资金会增加策略的冲击成本；滑点和市场延迟也是需要的考虑的因素，特别是市场剧烈波动的时候，市价单往往会造成失败的套利。

声明：本文主要用于共同探讨和学习，请勿直接用于实盘交易。

后续将推出更多系列的量化策略，欢迎大家关注，共同交流。

未经本人同意，严禁转载。

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