海力士最近把"套利"两个字又炒热了。

随着股票永续合约上线，SK 海力士、三星电子这些原本只在 KRX 撮合的标的，多出了一条 USDT 本位、24 小时连续报价的敞口通道。公开资料显示，币安在 2026 年 6 月 2 日上线了 SKHYNIXUSDT、SAMSUNGUSDT 和 HYUNDAIUSDT；一份 7 月发布的行业报告提到，SK 海力士韩国现货收盘价与币安合约在部分时段的基差曾达到 3%—5%，不同加密平台之间的合约价差也一度超过 2%。价差摆在屏幕上，量化团队自然会闻风而来。但我把这条路走了一遍之后，最终交易的并不是它——而是一个更冷清、但三条腿都能在同一个账户里执行的组合：EWY、三星电子、SK 海力士。

这篇文章讲清楚这套策略的原理：为什么放弃跨市场基差、这三个标的之间的关系凭什么可交易、回归式在做什么、残差为什么才是交易对象、仓位比例由什么决定、哪些数据必须拒绝交易，以及当前版本还差哪些东西才谈得上实盘。策略已在发明者量化平台以模拟盘运行，源码在文末。

一、被炒热的基差，和它背后的时间错配

首先要澄清一个常见的表述错误：股票永续合约的上线，并没有延长 SK 海力士现货的交易时间。

KRX 收盘后，底层股票停在最后一笔成交上，而以其为参考的永续合约仍在连续报价，继续吸收隔夜的宏观数据、费城半导体指数波动和汇率变化。参考资产冻结、衍生品继续定价——这种时段错配，才是近期基差的主要来源。

也正因为如此，闭市之后所谓的"公允价格"是不可观测的。永续合约的偏离可能来自两种完全相反的成因：

• 它在提前交易隔夜信息 → 现货开盘会向它靠拢，此时做收敛是逆势接刀；
• 它只是被稀薄流动性推离锚点 → 现货开盘会把它拉回，此时做收敛才成立。

在盘口上，这两种情况长得一模一样。 分不清就下注，交易的就不是收敛，而是在替市场承接一次新的价格发现。

二、为什么我没有去做跨市场搬砖

即便撇开定价模糊的问题，把"韩股现货 ↔ 加密永续"这条腿真正搭起来，也要逐项穿过下面这些摩擦：

3% 的名义价差，未必有 3% 能落进口袋。而且最显眼的裂缝往往也是最拥挤的裂缝。

所以我换了个思路：保留"相对价值"的方法论，但把所有腿都放进同一个执行环境里。 这样做不能消除策略风险，但至少可以先消除掉账户、通道、时区和结算货币这几层工程摩擦，让研究聚焦在统计关系本身。

三、标的：EWY 和它的两块砝码

图 1：EWY 像一个装着多家韩国公司的资产篮子，三星和海力士是其中最重的两块砝码。回归试图用这两块砝码解释篮子的主要变化，橙色波动则代表暂时无法被解释的残差。

EWY 是跟踪韩国股票市场的 ETF。根据 iShares 2026 年 7 月 17 日披露的持仓：

两家合计接近 45%——足以解释 EWY 的大部分方向性波动，但远不足以完全决定它。剩下的部分，加上汇率、时段错位、资金流和各合约自身的基差，构成了可供交易的偏离。

选这个组合的理由不是"三条曲线长得像"，而是偏离有经济学上的归因：两只股票本来就是这只 ETF 的核心持仓，统计关系背后有持仓结构支撑，讨论"收敛"才有意义。如果只是从几千个合约里暴力筛相关系数，很容易找到一堆漂亮但没有经济含义的伪相关，市场状态一变，关系就消失了。

研究问题因此变得具体：

当 EWY 偏离由三星和海力士给出的"隐含价格"时，这段偏离是否具有回归倾向？

策略在同一账户内交易三个 USDT 本位线性合约：

            javascript
            
            
var SYMBOLS = "EWY_USDT.swap,SAMSUNG_USDT.swap,SKHYNIX_USDT.swap";
var LABELS  = "EWY,三星电子,SK海力士";   // 第 1 个 = 目标腿，其余 = 对冲腿

必须说清楚：这不是无风险套利，而是押注统计关系延续的相对价值交易。

四、模型：用两块砝码去解释篮子

4.1 回归式，以及为什么取对数

            text
            
            
ln(EWY) = c + β₁·ln(三星电子) + β₂·ln(SK海力士) + ε

用对数价格而不是原始价格，有两个实际理由：

第一，β 变成了弹性系数。 β₁ = 0.5 的含义是"三星涨 1%，EWY 涨 0.5%"，与三者各自的绝对价位无关。这样得到的对冲比例可以直接换算成名义金额，而不需要再乘以价格比。

第二，残差 ε 变成了相对偏离。 ε = 0.008 意味着"EWY 比模型隐含值贵了约 0.8%"，是一个百分比。如果用原始价格回归，残差是一个绝对金额差，价格水平一变它的量纲就变了，跨时间根本没法比较，标准化出来的 z 值也失去意义。

4.2 代码实现

策略的数学核心只有一个函数。它不仅返回 β₁、β₂，还把窗口内每一根 K 线的残差完整保留下来——因为交易信号来自残差序列，而不是来自系数本身：

            javascript
            
            
function regressSpread(lnTarget, lnRefs) {
    var k = lnRefs.length, n = lnTarget.length, dim = k + 1;
    var XtX = [], Xty = new Array(dim).fill(0);
    for (var i = 0; i < dim; i++) XtX.push(new Array(dim).fill(0));

    function col(j, t) { return j === 0 ? 1 : lnRefs[j - 1][t]; }

    // 累加正规方程 XᵀX 和 Xᵀy
    for (var t = 0; t < n; t++) {
        for (var i = 0; i < dim; i++) {
            Xty[i] += col(i, t) * lnTarget[t];
            for (var j = 0; j < dim; j++) XtX[i][j] += col(i, t) * col(j, t);
        }
    }
    var beta = solveLinearSystem(XtX, Xty);
    if (!beta) return null;

    // 逐根还原残差：实际值 − 模型隐含值
    var resid = [];
    for (var t = 0; t < n; t++) {
        var pred = beta[0];
        for (var j = 0; j < k; j++) pred += beta[j + 1] * lnRefs[j][t];
        resid.push(lnTarget[t] - pred);
    }
    return { c: beta[0], betas: beta.slice(1), resid: resid };
}

solveLinearSystem() 是带部分主元的高斯消元。当主元绝对值小于 1e-12（即两条对冲腿高度共线、正规方程近奇异）时直接返回 null，本轮信号作废——这一步不是数值洁癖：三星和海力士同属韩国半导体，共线性本来就高，一次病态求解足以把 β 推到荒谬的量级。

4.3 交易对象是 ε，不是价格

ε 是"EWY 的价格中，三星和海力士的同步变化解释不了的那部分"。它可能来自 ETF 内其余成分股（现代汽车、金融股），也可能来自汇率、时段错位、资金费率或流动性噪声。

这正是这套策略与方向性交易的分界线：我们不预测韩国股市涨跌，只押注"篮子与砝码之间的短期脱节会收敛"。三星和海力士的共同涨跌被对冲腿抵消掉了，剩下的敞口只有 ε。

策略取最近 480 根 15 分钟 K 线（约 5 个交易日）做滚动回归，把最新残差标准化：

            text
            
            
z = (最新残差 − 窗口残差均值) / 窗口残差标准差

这里有一个必须承认的方法论缺陷：回归是在窗口内做全样本拟合的，最新残差本身也参与了这次拟合，因此它天然被"拉向"回归面，z 值被系统性压缩。同时窗口每根 K 线滚动一次，β 也随之变化，严格来说残差序列并不是同一模型下的可比序列。这不是致命问题（滚动 OLS 在配对交易中是常见做法），但它意味着 z 的绝对数值不能按标准正态去解读，阈值只能靠实证校准，不能拿"±2σ 对应 95%"这类课本结论直接套用。

五、信号：三态状态机

图 2：残差进入上下极端区域时建立价差仓位，回到均值附近时退出。图中的回归箭头表达的是交易假设，不代表残差必然收敛。

信号是一个很小的状态机：空仓时只有越过进场阈值才开仓；持仓后不会因为 z 仍在同一侧而反复加仓，只等它回到离场带内，或者触发最大持仓时长。

            javascript
            
            
var state = _G('bh_state') || 'FLAT';
var holdHours = state !== 'FLAT' ? (now - entryTime) / 3600000 : 0;
var forceExit = state !== 'FLAT' && MAX_HOLD_HOURS > 0 && holdHours > MAX_HOLD_HOURS;

var newState = state;
if (state === 'FLAT') {
    if (zLatest > ENTRY_Z)       newState = 'SHORT_SPREAD';  // EWY 偏贵 → 空 EWY、多两条对冲腿
    else if (zLatest < -ENTRY_Z) newState = 'LONG_SPREAD';   // EWY 偏便宜 → 多 EWY、空两条对冲腿
} else {
    if (forceExit) { newState = 'FLAT'; Log('⏰ 超过最大持仓时长，强制离场'); }
    else if (Math.abs(zLatest) < EXIT_Z) { newState = 'FLAT'; Log('✅ z 回归至离场带内，平仓'); }
}

进场与离场阈值不对称（1.0 / 0.5）是有意的：如果两者相等，z 在阈值附近抖动就会反复开平，手续费吃掉全部利润。0.5 的缓冲带保证了每次交易至少要走完半个标准差的回归幅度才落袋。

这个状态机有两个需要明说的设计取舍：

1. 没有基于 z 的止损。 持仓期间若 z 继续朝不利方向扩大（持 SHORT_SPREAD 时 z 从 1.2 涨到 3），代码既不加仓也不止损，只等 |z| < 0.5 或 48 小时超时。这是均值回归策略的经典形态，也是它经典的死法——关系一旦真的破裂，亏损没有上界。
2. 不反手。 持 SHORT_SPREAD 期间若 z 直接穿越到 −1.5，else 分支只检查 |z| < 0.5 和超时，两者都不满足，仓位会原地保持到 48 小时到期。这是明确的行为边界，不是 bug，但实盘前应重新评估。

MAX_HOLD_HOURS = 48 的作用正是防止把一次短线错位熬成长期信仰——它是这个版本里唯一对"关系已经失效"这种情形的硬性认输机制。

六、仓位：β 决定配比

三腿策略最容易写错的地方，是方向看对了，配比配错了。

6.1 对冲比例的来源

假设信号判定 EWY 偏贵，我们做空 1 单位 EWY 的名义金额。此时组合暴露在什么风险下？根据回归式，EWY 的变化中有 β₁ 份来自三星、β₂ 份来自海力士。要把这两个共同因子抵消掉，就必须同时买入 β₁ 单位的三星和 β₂ 单位的海力士。

代码里就是这一行：

            javascript
            
            
var wr = -reg.betas[j] * wTarget;   // 对冲腿方向与规模，由 β 反向决定

三条腿的名义金额之比因此是 1 : β₁ : β₂，再统一归一化到总敞口预算：

            javascript
            
            
var dir = state === 'SHORT_SPREAD' ? -1 : 1;
var wTarget = dir * 1.0;
var wRefs = [], gross = Math.abs(wTarget);
for (var j = 0; j < reg.betas.length; j++) {
    var wr = -reg.betas[j] * wTarget;
    wRefs.push(wr); gross += Math.abs(wr);
}
var scale = gross > 0 ? (GROSS_EXPOSURE / gross) : 0;   // Σ|w| 归一化到 0.7
weights[0] = wTarget * scale;
for (var j = 0; j < wRefs.length; j++) weights[j + 1] = wRefs[j] * scale;

最后按 名义金额 = 权重 × LEVERAGE × 权益 换算成下单量，杠杆取 3 倍。

这一步的目的不是让组合永不亏损，而是让它只对 ε 敏感。 韩国股市整体涨跌、半导体板块共振、美元韩元波动——这些同时作用于三条腿的因子，理论上都被 β 配比抵消掉了。剩下的，才是我们想赚的那块相对价值。

6.2 什么时候才真的下单

每轮循环都会重算 β 和权重，但不是每轮都调仓。只有两种情况触发：

            javascript
            
            
// ① 任一腿方向翻转
if ((sig.weights[i] >= 0) !== (lastWeights[i] >= 0) && (sig.weights[i] !== 0 || lastWeights[i] !== 0)) {
    needRebal = true; break;
}
// ② 任一腿权重绝对值漂移超过 20%
var lw = Math.abs(lastWeights[i]);
if (lw > 1e-9 && Math.abs(Math.abs(sig.weights[i]) - lw) / lw > DRIFT_THRESHOLD) {
    needRebal = true; break;
}

β 漂移正是通过 ② 被捕捉的：β 变了 → 权重变了 → 超过 20% 阈值 → 重新对冲。这层节流的意义是承认"β 的小幅抖动是估计噪声，不是信息"——如果每次微小变化都去调仓，手续费会先于残差收敛把账户耗光。

MIN_REBAL_USDT = 3 则承担了双重角色：既是"偏差太小就不动"的阈值，也是离场时的平仓开关——状态转 FLAT 后三腿权重归零，目标名义低于 3 USDT，调仓逻辑据此执行全平。

七、数据卫生：拒绝交易的门槛

新上线的 TradFi 合约历史短、休市时段价格可能冻结，对冲腿之间又高度共线。一个异常价格就足以把 β 和 z 推到荒谬的水平，然后让系统以为发现了百年一遇的机会。

所以在信号成形之前，代码设了几道硬门槛。它们不负责创造收益，只负责在数据明显不可信时拒绝交易：

            javascript
            
            
// ① 价格冻结检测：对冲腿在整个窗口内几乎无变化（休市 / 标记价格不动）
//    这会让回归极不稳定，把残差标准差压到接近 0，z 就可能被除出天文数字
if (refMax - refMin < MIN_REF_LOGRANGE) {          // 1e-6
    Log('⚠️ ' + LABELS[j + 1] + ' 窗口内价格几乎无变化（可能休市/冻结），本轮跳过');
    return null;
}

// ② 共线检测：正规方程近奇异，高斯消元返回 null
var reg = regressSpread(lnTarget, lnRefs);
if (!reg) { Log('⚠️ 回归矩阵奇异，本轮跳过'); return null; }

// ③ 残差标准差下限：过小意味着回归不可靠，z 的分母会把噪声放大成信号
var sd = stdev(reg.resid);
if (!(sd > MIN_RESID_STD)) { return null; }        // 5e-4

// ④ z 值合理性上限：极端值更可能来自坏数据而非真实机会
if (!isFinite(zLatest) || Math.abs(zLatest) > Z_SANITY_CAP) {   // 15
    Log('⚠️ z 值异常(' + zLatest + ')，视为计算故障，本轮忽略信号');
    return null;
}

第 ① 道和第 ③ 道是同一个风险的两端：韩股休市时，参考合约的价格可能长时间不动，窗口内残差标准差被压到接近零。此时 z 的分母趋近 0，任何微小的分子都会被放大成天文数字——一个看起来"千载难逢"的 z = 40，实际上只是除以了一个不该出现的小数。这类信号如果不拦，第一次触发就足以打光账户。

配套的还有整条数据链的对齐：alignData() 取三条 K 线时间戳的交集，只保留三个标的都有收盘价的时刻，并要求至少 490 根共同 K 线才允许计算。任一腿出现 0、负数或非数字价格，本轮同样作废。

所有中间量都带 [DEBUG] 前缀打日志——最新收盘价、各腿窗口内 ln 价格极差、回归系数、残差均值与标准差、原始 z 值。z 一旦异常，日志能直接定位是哪一环出的问题，不需要靠猜。

八、风险边界

除了 z 离场和 48 小时超时，代码里唯一的主动风控是逐腿异常波动减仓：某条已持仓腿在两次检查之间出现超过 6% 的不利变动，就单独砍掉一半仓位。

            javascript
            
            
var drop = pos.side === 'long' ? (last - cur) / last : (cur - last) / last;
if (drop >= EMERGENCY_DROP) {                    // 0.06
    Log('🚨 紧急风险! [' + label + '][' + pos.side + '] 不利变动:', _N(drop * 100, 2) + '%');
    // ... 减仓 50%
}

关于它的边界，有三点必须说清楚：

① 它按单腿判断，不看组合。 对冲组合里某条腿单独跌 6% 完全可能是正常的——另一条腿同时在涨，组合净敞口根本没变。这道熔断会在这种情况下误伤对冲结构，砍掉一半对冲腿之后，剩下的敞口反而不再是残差，而是裸的方向性风险。这是当前版本最需要改的一处。

② 参考价的更新是有条件的。 bh_lastCheckPrices 只在本轮没有任何腿触发时才整体更新。一旦触发，参考价保持不变，下一轮仍以旧价比较——单边行情里可能连续触发、连续减半。这是刻意的保守设计，但会让减仓比预期更激进。

③ 它是事后防线。 三条腿不可能在同一微秒、同一理想价格成交。第一条腿成交后，另外两条腿还暴露在市场里——这就是单腿风险。行情越快，原本想赚的那点残差越可能被执行误差吞掉。逐腿熔断是在损失已经发生后削减敞口，它无法替代一套真正的三腿成交协调机制。

九、参数总表

⚠️ 源码中 POLL_MS 的注释写的是"5 分钟"，实际值是 1 * 60 * 1000（1 分钟）。1 分钟的轮询配合 15 分钟 K 线，意味着同一根未收盘 K 线会被反复计算，DRIFT_THRESHOLD 因此承担了比设计预期更重的节流职责。实盘前应当统一。

十、两天模拟盘，以及它不能证明什么

原型在发明者量化的模拟盘运行，初始资金 400 USDT。两天测试下来，账户取得了一定的正收益。

这是一个让人愿意继续研究的结果，但远不能作为盈利能力的证明：

• 样本长度不够。 两天可能只覆盖了一种市场状态，甚至只是碰巧遇上一次顺利收敛。以 48 小时的最大持仓时限计算，这个样本里完整的交易周期屈指可数。
• 模拟成交比真实市场友好。 按最新价即时全额成交，不计手续费、不计滑点、不模拟排队与部分成交。三腿策略对这几项恰恰最敏感。
• 资金费率完全没有建模。 三条腿的资金费率不会一致，多空组合会产生额外的 carry 损益，不会自动抵消。持仓时间越长，这项偏差越大。
• 单腿风险没有被计入。 模拟盘里三腿是"同时"成交的，真实执行中不存在这回事。

正收益在这个阶段的正确读法是：流程跑通了，没有触发异常熔断，z 和 β 处于合理范围。 仅此而已。

十一、当前版本未实现的部分

把"公式能跑"和"资金可托付"分开的，就是下面这份清单。这些都不在当前代码里，实盘前需要逐项补齐：

统计有效性

1. 协整检验缺失。 代码做了滚动 OLS，但"做了回归"不等于"存在协整"。需要补 ADF 或 Engle–Granger 检验确认残差平稳，否则所谓均值回归可能只是短样本里的视觉错觉。
2. 半衰期未估计。 没有对残差拟合 OU 过程估计回归半衰期，MAX_HOLD_HOURS = 48 目前是拍脑袋定的，本应由半衰期反推。
3. 无样本外验证。 没有滚动前推（walk-forward）检验，也没有分市场状态的参数稳定性分析。ENTRY_Z = 1.0 和 LOOKBACK = 480 都还没经过样本外校准。

成本与执行

4. 手续费与滑点未建模，需要重新评估残差的平均收敛幅度是否还有安全垫。
5. 资金费率 carry 未建模，需要单独跟踪三条合约的费率，判断组合是否长期偏向某一边。
6. 三腿成交协调机制缺失——分腿成交、拒单、延迟、部分成交时如何在限定时间内补齐或撤回整个组合。
7. 下单精度未对齐，没有按合约的 stepSize 与最小名义值取整。
8. 无交易日历，未识别 KRX 休市、财报窗口、指数调仓等 β 可能突变的时点。

十二、这套思路可以往哪里外推

同样的框架并不局限于韩国市场：

• 指数 vs 高权重行业篮子：标普 500 与其中若干高权重行业 ETF 的短期偏离；
• 龙头内部轮动："七姐妹"里 leader 与 follower 的相对错位；
• 行业 ETF vs 核心成分股：用几只核心持仓构造 ETF 的隐含价值。

模型也不必固定三条腿，标的池可以扩展成"一个目标 + 多个解释因子"。但组合越大不代表越高级：每增加一条腿，就多一份盘口、成交、资金费率和故障风险，而每条腿的执行误差都会直接侵蚀你想赚的那点残差。

一个真正可交易的组合应当同时满足三件事：

1. 经济关系说得通——偏离有归因，不是伪相关；
2. 统计关系经得住样本外检验——不是短样本里的巧合；
3. 执行成本没有吃掉预期收益——净的，不是毛的。

少一项，都只能算研究素材，不能算可交易机会。

结语

海力士的基差提醒了市场：新的交易载体会制造新的价格裂缝。但套利机会从来不只存在于最热闹的那一道裂缝里。指数与成分股、ETF 与龙头篮子、同一主题里的 leader 与 follower，都可能短暂失去同步。

公式负责描述偏离，工具负责发现和执行，风控负责让我们有机会等到下一次偏离。至于眼前这点模拟盘收益，最合适的态度不是庆祝，而是把它当成下一步优化清单的起点。

资料参考

• Binance Academy：SK 海力士在币安的不同交易产品及风险
• ChainCatcher：股票永续合约市场发展报告（2026 年 7 月）
• iShares：EWY 基金信息与最新持仓

风险提示：文中内容仅为策略研究与模拟测试记录，不构成任何投资建议。统计套利不等于无风险套利，历史关系、模拟结果和短期收益均不能保证未来表现。策略默认运行于模拟盘模式，切换实盘前请完成列出的全部验证项。

策略源码：三腿配对统计套利策略