文章目录1.价差套利原理1.1概述1.2以BTC为例2.投研分析3.veighna的价差交易回测引擎4.实盘交易1.价差套利原理1.1概述在数字货币交易市场，我们会发现大多数行情下，相同币种之间的不同交割合约会存在一定的价差，由于它们属于同一品种，本身价值不会有任何差别，而且涨跌趋势一致，相关性高。那么如果在它们价差低的时候买入，价差高的时候卖出，这样我们就可以赚取中间的这部分差价。不过在实际交易过程中，我们还需要考虑到交易滑点、手续费、极端行情下，价差走出趋势特征…1.2以BTC为例图一、不同合约的比特币行情图由上图可以看出比特币远月合约与永续合约之间存在一定的价差。图二、某一时刻比特币价差
毫无疑问昨日TRB又成为涨幅榜的明星，总结下来，多军赚麻，空头爆仓，套利爽歪歪！先说风险最小的套利情况，这里两种套利都能实现收益。现货与永续合约的资金费率套利年化资金费率达到惊人的3285%——DeFi的APY都没见过这么高的，每8小时结算一次，一天三次3%，过去三天能套利12%左右，1万美元能实现1200美元的无风险利润。尤其是昨晚0点和早上8点，实打实的封顶资金费率给你套利。第二种，不同交易所之间的资金费率套利，过去一天，下面几个交易所之间存在3%左右的套利空间，不同交易所之间套利是能加杠杆的，意味着你可以将3%无风险利润扩大10倍甚至更多。难点和风险在之前文章中提到过，这里就不讲了。接下
一：认识：ETF套利是指利用ETF基金在一级市场和二级市场之间的价差，通过在低价市场买入ETF基金份额，在高价市场卖出ETF基金份额，来获得价差收益的过程。 二：交易流程：具体来说，当ETF的市场价格高于其净值时，投资者可以通过在二级市场买入一篮子股票并申购成ETF份额，然后在二级市场上以高价卖出ETF份额，实现低买高卖，获取价差。相反，当ETF的市场价格低于其净值时，投资者可以通过在二级市场上买入ETF份额，然后将其兑换成一篮子股票在二级市场上卖出，实现高卖低买，获取价差。三：场内场外交易：场外申购赎回：是跟其他类型基金一样，会带来基金份额的增减。但又有不同，体现在ETF的申购均是一篮子股票
网格交易是量化交易的一种，在指定的区间内，将资金分成N份，先用一部分资金初始建仓，每下跌一定比例买入1份，每上涨一定比例卖出1份，反复低吸高抛，赚取差价。网格交易策略对于不能实时盯盘的交易者来说，是一个非常理想的自动交易工具！它的优点非常明显，无需盯盘自动交易，避免人性中的贪婪、恐惧和侥幸心理对交易的影响。尤其是在震荡行情中十分有效，震荡越多获利就越多！缺点是在单边上涨或者下跌的行情中，如果价格超出设定的运行区间，就存在破网风险，在单边下跌时，可能会早早的满仓，持续亏损，动弹不得。而在大牛市中，却会很快卖空，资金使用率低，收益跑不过大盘。合约网格—适合所有行情的交易利器合约网格的核心仍然是震荡
CAPM&APT&FF三因子模型因子投资基础CAPM(资本资产定价模型)APT套利定价理论截面数据&时间序列数据&面板数据定价误差α\alphaαalpha出现的原因线性多因子模型Fama-French三因子模型三因子的计算公式利用alpha大小进行购买股票因子投资基础CAPM(资本资产定价模型)横轴为风险（标准差sigma），纵轴为预期收益。风险越高，收益就越高这条C-M直线描绘的对于整个市场的收益，其对于单支股票并不适应，所以后面换了个横轴,为单个证券对整个市场的联动性σi,MσM\frac{\sigma_{i,M}}{\sigma_M}σMσi,M。也就是CAPM公式了E[Ri]=
导读：群控系统一般由多个部分组成，例如在手机端运行的服务、在手机端用于模拟输入的输入法、在PC端用来对所有设备操作与监控的中控台、在服务器中运行的连接所有设备的服务端等。本文主要介绍对群控软件技术的相关研究与实践。文｜李伊洋网易易盾Android安全工程师群控功能：区别于模拟点击工具，群控系统一般由多个部分组成，例如在手机端运行的服务、在手机端用于模拟输入的输入法、在PC端用来对所有设备操作与监控的中控台、在服务器中运行的连接所有设备的服务端等。群控系统的组成：作为一个系统，群控系统由PC中控模块、手机通信模块、功能实现模块三部分组成，但是不一定每个模块都是独立或是独一的，用某智控产品举例，只
2021年大牛市，相信很多资深玩家通过资金费率套利稳稳的赚了一笔。当时几乎所有币的永续合约资金费率长期是正的，套利流程也简单，买入现货，永续合约那边等量做空，然后坐收每天三笔的资金费，大牛期间，其年化收益率可达到50%左右。2022年过后，套利机会明显减少，资金费率时正时负，有可能如下图：但也不是说完全没有机会，如下：huobi和okx，ZIL资金费率，相差0.09%左右，假如在huobi做多，okx做空，那么理论收益是0.045%，一天三次就是0.135%，年化0.135*365=49.275%。当然，这只是理论收益，没有考虑到手续费和价差，还有资金费率差值也不会一直持续下去。如果用程序来做
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零手续费带来的机会从7月8日的20点开始，某安推出了BTC现货交易零手续费的优惠活动，不论是Maker还是Taker都不收取手续费。此次活动包括了交易量最大的BTC/USDT和BTC/BUSD。 BTC现货对零费率，对量化交易来说是一个极大的利好，最直接的影响就是套利的成本。以币安本所的现货和USD
套利是利用货币兑换值(value)的差异来赚取利润的过程。考虑一个人，他从一定数量的货币X开始，经过一系列的交换，最后得到了更多的X(比他最初拥有的)。给定n种货币和一张(nxn)汇率表，设计一个算法，假设一个人不会多次进行一次兑换，他应该使用该算法来获得最大利润。我想到了这样的解决方案:使用修改后的Dijkstra算法查找单源最长产品路径。这给出了从源货币到其他货币的最长产品路径。现在，遍历其他货币并乘以迄今为止的最大乘积，w(curr,source)(边到源的权重)。选择所有此类路径中的最大值。虽然这看起来不错，但我仍然怀疑这个算法的正确性和问题的完整性。(即问题是NP-Compl
套利是利用货币兑换值(value)的差异来赚取利润的过程。考虑一个人，他从一定数量的货币X开始，经过一系列的交换，最后得到了更多的X(比他最初拥有的)。给定n种货币和一张(nxn)汇率表，设计一个算法，假设一个人不会多次进行一次兑换，他应该使用该算法来获得最大利润。我想到了这样的解决方案:使用修改后的Dijkstra算法查找单源最长产品路径。这给出了从源货币到其他货币的最长产品路径。现在，遍历其他货币并乘以迄今为止的最大乘积，w(curr,source)(边到源的权重)。选择所有此类路径中的最大值。虽然这看起来不错，但我仍然怀疑这个算法的正确性和问题的完整性。(即问题是NP-Compl
