[TOC]

I. 전략적 배경 및 필요성

최근 한 친구가 펀딩 금리 차익거래 전략을 만들 수 있는지 물어봤습니다. 예를 들어, 중앙거래소(CEX)와 분산거래소(DEX) 간에 펀딩 금리가 종종 불일치하는데, 이 전략은 차익거래 기회를 수집하고 AI를 사용하여 포지션을 개설할 가치가 있는지 판단할 수 있습니다. 하지만 항상 해결해야 할 문제점이 하나 있었습니다.효과적인 차익거래 기회 탐지 도구는 없습니다.。

공교롭게도, 유력 인사가 추천해줬습니다.VarFunding이 플랫폼은 바이낸스, 하이퍼리퀴드, 라이트너, 바이빗 등 플랫폼에 상장된 여러 거래소의 실시간 펀딩 비율 데이터를 수집합니다. 더욱 중요한 것은, 이러한 실시간 펀딩 비율 데이터를 비교하여 최적의 차익 거래 기회 조합을 제공한다는 점입니다.

이건 마치 졸릴 때 딱 맞춰 배달된 베개 같아요! 오늘은 이 자금 조달 금리 차익거래 전략을 설계하는 과정을 단계별로 안내해 드리겠습니다.

II. 자금 조달 금리 차익거래란 무엇인가?

전략을 살펴보기 전에 한 가지 질문을 명확히 해봅시다.자금 조달 금리 차익거래란 정확히 무엇인가요?

무기한 계약에는 다음과 같은 메커니즘이 있습니다.자금 조달 비율결제 주기는 거래소마다 다릅니다. 어떤 거래소는 8시간, 어떤 거래소는 4시간, 심지어 1시간 만에 결제가 완료되는 곳도 있습니다.

• 금리가 양수일 경우, 매수 포지션을 취한 사람은 매도 포지션을 취한 사람에게 비용을 지불해야 합니다.
• 금리가 마이너스일 경우, 공매도자는 매수자에게 비용을 지불해야 합니다.

각 거래소는 사용자 구조와 유동성이 다르기 때문에 매수세와 매도세 사이의 힘의 균형도 다릅니다. 따라서 동일한 암호화폐라도 거래소마다 펀딩 비율이 다를 수 있습니다.

차익거래 원칙

예를 들어, 거래소 A의 비트코인(BTC) 수수료율은 다음과 같습니다…+0.1%거래소 B는+0.05%。

이 시점에서 우리는 다음을 할 수 있습니다.

• 교환 A에서비어(0.1%의 수수료가 부과됩니다)
• 거래소 B에서더 많이 해(수수료 0.05% 부과)

양측 포지션을 헤지함으로써 가격 변동으로 인한 이익과 손실이 서로 상쇄되지만, 수수료 차액(0.05%)은 꾸준히 수익으로 남게 됩니다.

이것이 자금 조달 금리 차익거래의 핵심 논리입니다. 가격 변동이 아니라 금리 차이에서 이익을 얻는 것입니다.

III. 이를 달성하기 위해 워크플로우를 사용하는 이유는 무엇입니까?

자금 조달 금리 차익거래의 원리를 이해했으니, 다음 질문은 “어떻게 실행할까?“입니다.

전통적인 방식은 완전한 프로그램을 작성하는 것이지만, 이번에는 다른 방법을 선택했습니다…워크플로우이는 워크플로우를 통해 달성됩니다. 워크플로우는 다음과 같은 몇 가지 고유한 장점을 가지고 있습니다.

1. 모듈형 디자인

각 노드는 데이터 수집, 필터링, AI 평가 및 실행과 같은 독립적인 기능을 담당합니다. 각 노드는 고유한 책임을 가지며, 논리가 명확하여 디버깅 및 수정이 용이합니다.

2. 시각적 표현

이 전략의 전체 운영 프로세스는 한눈에 명확하게 드러나며, 어떤 단계에서든 문제가 발생하면 신속하게 파악할 수 있습니다.

3. 유연한 확장

필터링 기준을 변경하거나 거래 로직을 최적화하려면 해당 노드만 수정하면 되고 다른 부분은 건드릴 필요가 없습니다.

4. 손쉬운 AI 통합

워크플로는 대규모 모델 호출을 자연스럽게 지원하므로 AI가 의사 결정에 참여하는 것이 매우 쉽습니다.

이러한 필요를 위해다양한 데이터 소스, 다단계 처리차익거래 전략의 경우, 워크플로는 매우 적합한 구현 방법입니다.

IV. 전반적인 전략 프레임워크

이 전략은 다음과 같이 나뉩니다.두 개의 주요 노선：

제1조: 거래 실행 현황 (시간 간격)

1. 교환 초기화→ 교환 매핑 설정
2. 비율 데이터 분석→ 과거 데이터의 안정성을 분석합니다.
3. 닫힘 감지→ 기존 채용 공고를 마감해야 하는지 확인하십시오.
4. 요금 데이터 검증→ 가격 스프레드 안정성 및 유동성 검증
5. AI 지능형 평가→ 입학 기회에 대한 종합적인 평가
6. 오픈 포지션 실행→ 차익거래 실행

제2조: 요금 수집 라인(분 간격)

1. 차익거래 기회를 확보하세요→ VarFunding에서 데이터 가져오기
2. 데이터 필터링→ 기준에 맞는 기회를 필터링합니다.
3. 데이터 저장소→ 과거 스냅샷 저장
4. 시각화→ 계좌 및 보유 현황 표시

두 라인은 각각 고유한 책임을 지닙니다. 실행 라인은 의사 결정 및 거래를 처리하고, 데이터 수집 라인은 데이터 수집 및 시각화를 담당합니다. 이러한 설계 덕분에 전략을 효율적으로 실행하는 동시에 운영 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

V. 구성 매개변수 설명

이 전략을 실행하려면 몇 가지 핵심 매개변수를 설정해야 합니다.

• Exchange거래소 목록은 전략이 예를 들어 어떤 거래소 간에 차익 거래 기회를 찾을지 결정합니다.['binance', 'hyperliquid', 'lighter']
• Confidence신뢰도 수준 선별은 어떤 신뢰도 수준의 기회가 검증 프로세스로 진행될지 결정하는 과정이며, 이는 선택 사항입니다.['high', 'medium', 'low']
• AmountAI는 위험 수준에 따라 실제 포지션 규모를 조정하며, 각 거래에 할당되는 최소 금액은 유지됩니다.

우리는 필요에 따라 이러한 매개변수를 유연하게 설정할 수 있습니다.

VI. 데이터 수집 및 선별

이 전략의 첫 번째 단계는 차익거래 기회 데이터를 확보하는 것입니다. 이를 위해 미리 구성된 거래소 목록을 전달하여 HTTP 요청을 통해 VarFunding의 API에 접근합니다.

const url = `https://varfunding.xyz/api/funding?exchanges=${exchangeList.join(',')}`;

이 플랫폼은 다양한 거래소의 모든 암호화폐에 대한 수수료 데이터와 계산된 최적의 차익거래 조합을 제공합니다. 하지만 방대한 양의 원시 데이터로 인해 모든 데이터를 사용할 수는 없습니다. 전략은 필터링 과정을 거쳐, 설정 목록에 나열된 거래소에서 롱 포지션과 숏 포지션 모두 가능한 기회만 남게 됩니다.

const filteredMarkets = data.data.markets.filter(market => {
    const bestExchange = market.bestRate?.exchange;
    const worstExchange = market.worstRate?.exchange;
    return exchangeList.includes(bestExchange) && exchangeList.includes(worstExchange);
});

필터링된 데이터는 핵심 정보만 남겨 간결한 형식으로 추출됩니다. 핵심 정보에는 거래 쌍, 매수/매도 환율, 매도/매도 환율, 수수료 스프레드, 예상 연간 수익률 및 신뢰 수준이 포함됩니다. 이 데이터는 향후 차익 거래 기회 분석을 위해 저장됩니다.

VII. 속도 안정성 검증

금리는 일시적으로 변동할 수 있으므로 금리 데이터가 하나만 있는 것은 불충분합니다. 따라서 이 전략은 지속적으로 데이터 스냅샷을 수집하여 매분 현재 금리 데이터를 저장하고 최근 N시간 동안의 과거 데이터만 보관합니다.

충분한 표본을 확보한 후, 해당 전략은 통계 분석을 수행하여 다양한 신뢰 수준에서 각 통화의 빈도를 계산합니다.

const stats = {};
for (const snapshot of savedData) {
    for (const [baseAsset, info] of Object.entries(snapshot.data)) {
        if (!stats[baseAsset]) {
            stats[baseAsset] = { high: 0, medium: 0, low: 0, total: 0 };
        }
        stats[baseAsset].total++;
        if (info.confidence === 'high') stats[baseAsset].high++;
        // ... 统计其他置信度
    }
}

그런 다음, 통화는 가장 빈번하게 나타나는 신뢰도 수준에 따라 분류되고 가중 점수가 계산됩니다.

score = (high出现次数 × 3 + medium出现次数 × 2 + low出现次数) / 总次数

이 등급은 차익거래 기회의 안정성을 반영합니다. 등급이 높을수록 과거 데이터에서 해당 기회가 더욱 일관되게 성과를 보였고, 더 신뢰할 만하다고 판단됩니다.

VIII. 폐쇄 감지 메커니즘

수수료 분석이 완료되면, 해당 전략은 최신 차익거래 기회 목록을 사용하여 기존 포지션을 확인합니다. 포지션 청산 감지의 핵심 로직은 모든 ​​거래소를 순회하며 현재 포지션 상태를 파악하는 것입니다.

function scanAllPositions() {
    const allPositions = {};
    for (const [exName, exIndex] of Object.entries(EXCHANGE_MAP)) {
        const positions = exchanges[exIndex].GetPositions();
        for (const pos of positions) {
            const baseAsset = pos.Symbol.match(/^([A-Z0-9]+)_/)[1];
            const isLong = pos.Amount > 0;
            // 记录多空仓位信息
        }
    }
    return allPositions;
}

다음으로, 어떤 포지션을 정리해야 하는지 결정하십시오. 두 가지 시나리오가 있습니다.

첫 번째 유형차익거래 기회가 사라졌습니다. 특정 보유 자산의 해당 통화가 최신 차익거래 기회 목록에 더 이상 표시되지 않는다면, 수수료 스프레드가 좁아졌다는 의미이므로 수익을 확정하기 위해 포지션을 청산해야 합니다.

두 번째 유형방향이 바뀌었습니다. 예를 들어, 이전에 A 지점에서 매수 포지션을, B 지점에서 매도 포지션을 보유했지만 이제 포지션이 반전되었다면 이전 포지션을 먼저 청산해야 합니다.

한 포지션을 청산하면 두 포지션 모두 동시에 청산됩니다.

// 平多仓
exchanges[longExIndex].CreateOrder(symbol, "closebuy", -1, amount);
// 平空仓
exchanges[shortExIndex].CreateOrder(symbol, "closesell", -1, amount);

또한 만료된 직책을 처리한 후 새로운 기회를 찾아보도록 보유 기록을 정리하십시오.

IX. 요금 데이터의 심층 검증

포지션 청산 확인 후, 전략은 선택된 차익거래 기회를 검증하기 위해 실시간 거래를 수행합니다. 검증은 두 가지 측면을 포함합니다.

1. 가격 스프레드 안정성 검증

두 거래소의 캔들스틱 차트 데이터를 이용하여 과거 가격 차이를 계산하십시오.

// 获取240根K线
const recordsLong = EX_Long.GetRecords(symbol, PERIOD_M1, 240);
const recordsShort = EX_Short.GetRecords(symbol, PERIOD_M1, 240);

// 计算价差
const spreads = [];
for (const time of commonTimes) {
    const midPrice = (priceMapLong[time] + priceMapShort[time]) / 2;
    const spread = (priceMapLong[time] - priceMapShort[time]) / midPrice;
    spreads.push(spread);
}

// 统计指标
const avgSpread = 平均值(spreads);
const range = 最大值(spreads) - 最小值(spreads);
const stdDev = 标准差(spreads);

이 지표들은 두 거래소 간 가격 변동의 일관성을 반영합니다. 가격 변동폭이 클수록 위험도가 높다는 것을 의미합니다.

2. 유동성 감지

실시간 시장 데이터를 확인하고 거래 비용을 계산하세요:

const tickerLong = EX_Long.GetTicker(symbol);
const tickerShort = EX_Short.GetTicker(symbol);

// 买卖价差（反映深度）
const longSpread = (tickerLong.Sell - tickerLong.Buy) / tickerLong.Last;
const shortSpread = (tickerShort.Sell - tickerShort.Buy) / tickerShort.Last;

// 开仓成本（在Long所买入，Short所卖出）
const openCost = (tickerLong.Sell - tickerShort.Buy) / midPrice;

// 平仓成本（在Short所买入，Long所卖出）
const closeCost = (tickerShort.Sell - tickerLong.Buy) / midPrice;

// 往返总成本
const roundTripCost = openCost + closeCost;

포지션을 개설하고 청산하는 비용이 너무 높으면 수수료 수입이 줄어들기 때문에 그러한 기회는 추구할 가치가 없습니다.

검증 후, 데이터에 차익거래 기회가 없는 경우 (data해당 객체가 비어 있으면 프로세스가 바로 종료됩니다. 새로운 진입 기회가 발생하면 AI 평가 단계가 시작됩니다.

10. AI 지능형 평가

종합적인 평가를 위해 AI에게 검증 성공 가능성을 부여했습니다. 우리는 AI가 전문적인 차익거래 분석가처럼 생각하도록 세심하게 설계된 프롬프트를 사용했습니다.

AI는 여러 측면을 분석할 것입니다.

1. 위험 대비 보상 비율

수수료 수입이 가격 스프레드 변동 위험을 감당할 수 있는지 여부. 핵심 판단 논리는 다음과 같습니다.

如果 rateSpread（每8小时收益）> range × 0.3
说明即使价差波动到极端情况，1-2个结算周期就能覆盖风险

2. 가격 스프레드 방향

평균 가격 스프레드가 마이너스이고 롱 포지션을 더 낮은 가격의 거래소에서 체결했다면, 포지션을 개설함으로써 더 저렴한 가격에 매수할 수 있으므로 포지션 개설에 유리한 조건입니다.

3. 유동성 평가

두 거래소의 거래량이 충분한지, 그리고 호가 스프레드가 적절한지 확인하십시오. 어느 한 거래소의 24시간 거래량이 10만 달러 미만이거나 호가 스프레드가 0.3%를 초과하는 경우 유동성이 부족할 수 있습니다.

4. 비용 효율성

포지션 개설 및 청산 비용을 합리적인 기간 내에 수수료 수입으로 충당할 수 있을까요?

如果 roundTripCost < rateSpread × 2
意味着 2 个结算周期（16小时）就能覆盖交易成本

AI는 각 투자 기회에 0~100점의 점수를 매기고 위험 수준(낮음/중간/높음)을 판단합니다. 점수 기준을 충족하는 투자 기회만 실행됩니다. 동시에 AI는 위험 수준에 따라 적절한 진입 금액을 제안합니다.

• 등급 80 이상, 저위험군: 권장량 × 100%
• 위험도 70~79 또는 중간 위험: 권장량의 80%
• 평점 60-69점: 권장량 × 60%
• 평점 < 60: 채용 공고를 내는 것을 권장하지 않습니다.

AI의 출력은 JSON 배열이며, 각 요소에는 포지션 개설 추천 여부, 등급, 추천 금액, 위험 수준 및 결정 이유가 포함됩니다.

XI. 개시 포지션 실행 프로세스

AI 평가를 통과하면 전략이 개시 포지션을 실행합니다. 실행 과정은 매우 엄격합니다.

1. 계약 수를 계산하세요

제안된 초기 투자 금액과 현재 가격을 기준으로 필요한 계약 수를 계산하십시오.

const currentPrice = getCurrentPrice(ex, symbol);
const contractAmount = amountUSD / currentPrice / ctVal;

안에 ctVal이는 계약의 액면가이며, 거래소마다 다를 수 있습니다.

2. 지렛대를 설치하세요

목표 레버리지(기본값 10배)를 설정해 보고, 지원되지 않는 경우 단계적으로 낮춰보세요.

const leveragesToTry = [10, 5, 3, 2, 1];
for (let lev of leveragesToTry) {
    const result = ex.SetMarginLevel(symbol, lev);
    if (result === true) {
        return lev; // 设置成功
    }
}

3. 주문을 완료하고 확인하세요.

주문 후 즉시 주문이 완료된 것으로 간주되지 않으며, 주문 확인을 기다려야 합니다.

const orderId = ex.CreateOrder(symbol, 'buy', -1, contractAmount);

// 循环检查订单状态
for (let i = 0; i < 20; i++) {
    const order = ex.GetOrder(orderId);
    if (order.Status === ORDER_STATE_CLOSED) {
        // 完全成交
        break;
    }
    Sleep(500);
}

4. 보유 자산 확인

주문이 체결된 것으로 표시되더라도 실제 보유량을 다시 확인해야 합니다.

const position = getPosition(ex, symbol);
if (!position || Math.abs(position.Amount) === 0) {
    // 订单成交但无持仓，开仓失败
    return { success: false };
}

5. 예외 처리

포지션의 한 방향만 성공적으로 개설된 경우(예: 롱 포지션은 성공적으로 개설되었지만 숏 포지션은 실패한 경우), 전략은 개설된 포지션을 자동으로 청산합니다.

if (!results.short.success && results.long.success) {
    // 尝试平掉多仓
    const pos = getPosition(longEx, longSymbol);
    executeClose(longEx, longSymbol, true, pos.Amount, longExchange);
}

이는 일방적인 노출을 방지하고 차익거래의 헤지 효과를 보장합니다.

포지션 개설이 성공적으로 완료되면, 전략은 개설 시간, 가격, 수량 등 차익거래 포지션 정보를 저장하여 추후 청산 확인에 활용합니다.

12. 시각적 모니터링 패널

전략 실행 중 모든 정보는 모니터링 패널에 실시간으로 표시되며, 다음 다섯 개의 표로 구성됩니다. 계정 개요에는 각 거래소별 잔액, 동결 금액, 총 자산, 총 손익 요약이 표시됩니다. 차익거래 신호에는 현재 감지된 차익거래 기회, 실행 상태 및 실패 사유가 표시됩니다. 포지션 개설 결정 세부 정보에는 각 기회에 대한 AI 점수, 위험 수준 및 판단 근거가 기록됩니다. 실시간 차익거래 포지션에는 현재 보유 중인 차익거래 포트폴리오, 롱/숏 손익 및 보유 기간이 표시됩니다. 차익거래 수익 통계에는 오늘, 이번 주, 이번 달 및 누적 차익거래 수익과 수익률이 요약되어 표시됩니다.

이 패널을 통해 계정 상태, 현재 기회, 포트폴리오 손익 등 모든 주요 정보를 포함하여 전략의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

XIII. 위험 및 주의 사항

마지막으로 위험 요소와 주의 사항에 대해 이야기해 보겠습니다.

1. 가격 스프레드 변동성 위험

펀딩 금리 차익거래는 헤지 전략이지만 위험이 전혀 없는 것은 아닙니다. 두 거래소 간의 가격 차이는 변동할 수 있으며, 변동폭이 펀딩 금리 이익을 초과할 경우 손실이 발생할 수 있습니다. 따라서 이 전략을 실행할 때는 가격 차이의 안정성을 검증해야 합니다.

2. 유동성 위험

거래소의 유동성이 부족하면 포지션 개설 및 청산 시 슬리피지가 크게 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 주문장 깊이가 부족하면 시장가 주문이 매우 불리한 가격에 체결되어 실제 포지션 개설 비용이 예상보다 훨씬 높아질 수 있습니다.

3. 환율 위험

특히 일부 신규 탈중앙화 거래소(DEX)는 스마트 계약 취약점이나 유동성 부족 문제를 겪을 수 있습니다. 실제로 DEX의 스마트 계약 취약점으로 인해 사용자들이 자금을 잃은 사례가 있습니다.

4. 자본 활용률

이 전략은 여러 거래소에 자금을 분산 보유하는 것을 필요로 합니다. 예를 들어, 3개의 거래소에서 차익거래를 하는 경우 자금이 3곳에 분산되어 자본 활용률이 상대적으로 낮아집니다.

먼저 소액으로 시험해 보시는 것을 추천합니다.전략의 작동 원리를 숙지한 후에는 투자 금액을 점차 늘리십시오. 처음에는 두 주요 거래소 간의 차익거래를 통해 경험을 쌓은 후, 더 많은 거래소로 확장할 수 있습니다.

제14장 요약 및 전망

오늘 저희는 VarFunding 플랫폼 기반의 펀딩 금리 차익거래 전략을 소개했습니다. 이 전략은 데이터 수집, 안정성 검증, AI 평가부터 자동 실행까지 전 과정을 구현하며, 명확한 시각적 모니터링 기능을 제공합니다.

이 전략의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.

• 데이터 기반 접근 방식을 활용하여 기회를 찾아보세요.이번 결정은 즉흥적으로 내려진 것이 아니라 실시간 요금 데이터와 과거 통계를 바탕으로 이루어졌습니다.
• 인공지능을 활용하여 의사결정을 지원합니다.대규모 모델은 주관적인 인간의 판단을 배제하고 위험과 수익을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.
• 엄격한 실행 프로세스를 통해 위험을 관리하십시오.주문 확인부터 창고 입고 확인까지 모든 단계를 꼼꼼히 점검합니다.

물론 이것은 기본적인 틀일 뿐이며, 최적화할 여지가 여전히 많습니다.

1. 거래소를 추가하세요현재는 제한된 수의 거래소만 지원되지만, 향후 더 많은 플랫폼으로 확장될 가능성이 있습니다.
2. 통계적 논리 최적화예를 들어, 금리 추세를 예측하기 위해 보다 복잡한 시계열 분석을 도입하는 것입니다.
3. AI 평가 개선이를 통해 AI는 과거 차익거래의 성공과 실패로부터 학습하여 의사결정 과정을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
4. 동적 조정 변수시장 변동에 따라 개시 포지션 규모와 위험 한도를 자동으로 조정합니다.

전체 코드는 발명가 정량화 플랫폼에 공개되었습니다.워크플로우 펀딩 금리 차익거래 전략누구나 자유롭게 사용하고 개선해 나가시길 바랍니다.