Strategien

Funding-Spread-Carry über Börsen hinweg, Best-of-Three-Rotation (Hyperliquid vs. Binance USD-M Perps, delta-neutrale Position mit zwei Perp-Beinen, Handel des Instruments mit der größten HL-vs.-Binance-Funding-Abweichung aus BTC/ETH/SOL, konstruktionsbedingt engine-sicher, wenige Parameter

Ergebnis: Verworfen

CrossVenueFundingSpreadBestOfThreeRotationDeltaNeutral1H

Ergebnisübersicht

Die Strategie „Cross-Venue Funding-Spread Best-of-Three Rotation“ sollte den Carry mit einem einzelnen Asset verbessern, indem sie Kapital in das Asset rotierte, das die größte Funding-Abweichung zwischen Hyperliquid und Binance aufwies — BTC, ETH oder SOL. Zwei Perp-Beine sollten die Position delta-neutral und konstruktionsbedingt engine-sicher machen. Mechanisch gelang dies: Das Buch war tatsächlich marktneutral (Beta ~0), Funding wurde im PnL gutgeschrieben und 176 Einstiege wurden ohne Größen-, Nominal- oder Cash-Fehler übermittelt. Wirtschaftlich scheiterte die Strategie jedoch durchweg: Sie verlor in allen neun getesteten Monaten Geld (Gesamtrendite -10.47%, Sharpe -3.80, Profitfaktor 0.86), da die Gebühren für zwei Beine (~0.19% Round-Trip, 9.41% des Bruttoertrags) den bei diesen eng arbitragegehandelten Majors je Halt erfassten Carry von ~0.05% bei Weitem überstiegen. Der Analyst verwarf sie am Prüftor für den Backtest und stellte fest, dass keine Anpassung der Einstiegsschwelle die anhaltende, laut Kostenrechnung nötige Differenz erzeugen könnte und dass eine Optimierung von 261 Tagen durchweg verlustbringender Daten nur Rauschen anpassen würde.

Strategiebericht

Hypothese

Eine MARKET-NEUTRAL, CROSS-VENUE Funding-Rate-Arbitrage, die den Funding-Spread-Carry mit einem einzelnen BTC durch eine CROSS-SECTIONAL SELECTION-Ebene erweitert: Bei jeder Auswertung werden drei Majors mit umfangreicher Datenhistorie {BTC, ETH, SOL} auf BOTH Hyperliquid (stündliches Funding) und Binance USD-M (8-stündiges Funding) geprüft. Kapital wird ONLY nur in das Asset mit dem aktuell größten Funding-Spread zwischen den Börsen investiert. Beide Beine betreffen PERPETUALS dasselbe Asset (z. B. Long-ETHUSDT.BINANCE-Perp + Short-ETH-USD.HYPERLIQUID-Perp); gleiche und entgegengesetzte Nominalwerte machen das Paar delta-neutral — das gerichtete Kursrisiko wird aufgehoben und die Strategie vereinnahmt ONLY das Funding DIFFERENTIAL. Diese Konstruktion ist BY CONSTRUCTION engine-sicher und umgeht zwei dokumentierte grundlegende Fehler: (1) Das Buch ist mit zwei abgesicherten Beinen aufgebaut (Netto-Delta ~0) und umgeht damit den Fehler der übermäßigen Perp-Position in einem einzelnen Instrument USD-M, der sechs gerichtete Durchläufe scheitern ließ; (2) BOTH Beine sind Perps (niemals ein BINANCE_SPOT CASH-Bein), wodurch die fehlerhafte Spot-CASH-Mark-to-Market-Buchführung vermieden wird. Verwendet werden nur der Funding-Feed (die bestätigte Datenquelle mit mehrjähriger Historie) und OHLCV — niemals Liquidationen/OI/Taker-Ratio (Feeds mit Datenlücken). Abgrenzung zu BtcBinanceHlFundingSpreadCarry (einzelnes Asset, dauerhaft aktiv BTC): Der Rotations- und Auswahlmechanismus konzentriert Kapital jeweils auf die einzelne beste Fehlbewertung. Die Strategie hat bewusst wenige Parameter (eine Einstiegsschwelle, eine Ausstiegsschwelle, eine maximale Haltedauer), um Überanpassung entgegenzuwirken; das Anlageuniversum ist fest und wird niemals optimiert.

Iteration-3-Korrektur für das Layer-3-Zeitlimit: Das vorherige _nearest() führte bei jedem Balken für jedes Asset/Bein einen linearen O(n)-Durchlauf durch jedes Funding-Dictionary aus. Dadurch skalierten die Kosten pro Balken mit der Historie und der Smoke-Test überschritt 300 s. Die Änderung ist minimal und gezielt: Jedes flache Funding-Dictionary wird nun ONCE in sortierte (Zeitstempel, Wert)-Arrays umgewandelt und über die Objektidentität im _nearest_cache zwischengespeichert; _nearest() nutzt bisect für eine O(log n)-Suche nach dem nächsten Zeitstempel. Die gesamte Edge-Logik (querschnittliche Auswahl nach Funding-Differenz, delta-neutrale Positionierung mit zwei Perp-Beinen, Ein- und Ausstiegsschwellen, Positionsgröße, Rotation) bleibt bytegenau unverändert. Die zuvor bestandenen Prüfungen für Layer 1 und Layer 2 bleiben daher erfolgreich, während die Reduktion von O(n) auf O(log n) das Zeitlimit-Problem beseitigt.

Eine Optimierung lohnt sich nicht. Diese korrekt implementierte, tatsächlich delta-neutrale Funding-Strategie über Börsen hinweg berücksichtigt nun das Funding im PnL (IS), verliert aber dennoch in allen 9 getesteten Monaten Geld — total_return -10.47%, Sharpe -3.80, profit_factor 0.86, negative Erwartung. Der Grund: Die erfasste Funding-Differenz bei stark arbitragegehandelten Majors (BTC/ETH/SOL) ist strukturell kleiner als die Round-Trip-Gebühr für zwei Beine. Gebühren verbrauchen 9.41% des Bruttoertrags bei 352 Handelsvorgängen (Umsatz 116). Bei der Einstiegsschwelle von 2% APR vereinnahmt ein Halt über mehrere Tage ~0.05%, während für zwei Beine eine Round-Trip-Gebühr von ~0.19% anfällt; die Erwartung je Rotation ist daher konstruktionsbedingt negativ. Eine Erhöhung von entry_apr senkt nur die Zahl der Handelsvorgänge — sie kann die anhaltende Netto-Differenz von ~7%+ nicht hervorzaubern, die laut Kostenrechnung nötig wäre und bei diesen Majors nicht besteht. Bei nur 261 Tagen durchweg verlustbringender Daten würde eine Optimierung Rauschen anpassen, statt einen echten Vorteil aufzudecken. Es handelt sich um einen Fall eines zu geringen Vorteils gegenüber den Kosten, nicht um einen Codefehler (der Mechanismus funktioniert genau wie angenommen). Daher zurückgeben, statt 2 Stunden in die Optimierung zu investieren.

Umsetzung

Marktneutrales Funding-Spread-Carry über Börsen hinweg mit Best-of-Three-Rotation über {BTC,ETH,SOL}. Jede Stunde wird die annualisierte Funding-Differenz von Binance-USD-M gegenüber Hyperliquid je Asset berechnet. Positionen mit zwei Perp-Beinen und gleichen, entgegengesetzten Nominalwerten werden nur im Asset mit dem größten |Differenz| eröffnet. So wird die Funding-Differenz vereinnahmt und das gerichtete Kursrisiko aufgehoben. Einstieg oberhalb von entry_apr, Ausstieg unterhalb von exit_apr oder bei maximaler Haltedauer.

Verifizierungsergebnisse

Verifizierung fehlgeschlagen (Layer 3 — Sandbox-Backtest): Der Smoke-Test überschritt das 300-s-Limit. Das bedeutet fast immer Arbeit pro Balken, die mit der Historie skaliert — etwa das erneute Durchsuchen der gesamten Funding-/Zusatzreihe oder den Neuaufbau einer Liste und Aufruf von min()/sorted() innerhalb von calculate_signal()/on_bar() bei jedem Balken. Berechnen Sie sortierte Zeitstempel-Arrays ONCE vorab in __init__ und verwenden Sie bisect oder zwischengespeicherte, nach Zeitstempel indizierte Abfragen, damit die Kosten pro Balken O(log n) statt O(n) betragen.

Backtest-Prüfung

Sharpe: -3,80
Gesamtrendite: -10,47%
Max. Drawdown: 10,99%
Trades gesamt: 352
Trefferquote: 45,2%
Profit-Faktor: 0,86

Die Delta-Neutralität ist real und funktioniert (Beta -0.0002, benchmark_correlation -0.0096); das abgesicherte Buch mit zwei Beinen verhält sich wie vorgesehen.

Keine Ausführungsfehler: 176 delta-neutrale Einstiege übermittelt, keine Größen-, Mindestnominal- oder Cash-Fehler; Funding wie vorgesehen je Instrument erfasst.

Konstruktion wie behauptet engine-sicher (zwei Perp-Beine, kein Spot-CASH-Bein); Funding wird nun gutgeschrieben, sodass die Carry-Einnahmen tatsächlich im PnL berücksichtigt sind.

Das gutgeschriebene Ergebnis inklusive Funding verliert während der gesamten 261-Tage-Stichprobe jeden einzelnen Monat Geld: total_return -10.47%, Sharpe -3.80, PF 0.86, negative Erwartung (avg_trade_return -56.6).

Struktureller Gebührenabzug: 352 Handelsvorgänge, Umsatz 116, Gebühren 9.41% des Bruttoertrags ($11,435). Die Round-Trip-Kosten für zwei Beine (~0.19%) übersteigen die pro Halt erfasste Differenz. Bei einem Einstieg von 2% APR und einem Halt über mehrere Tage deckt der vereinnahmte Carry (~0.05-0.06%) die Gebühren nicht.

Nur ~261 Tage Daten (HL Funding-Historie begrenzt); eine Best-of-N-Optimierung über durchweg verlustbringende Daten würde sich an Rauschen anpassen, statt einen robusten Vorteil zu finden.

Bei stark arbitragegehandelten Majors ist die Netto-Funding-Differenz zwischen Börsen zu gering, um die Kosten für zwei Beine zu decken. Eine höhere Einstiegsschwelle senkt die Zahl der Handelsvorgänge, kann aber die anhaltend große Differenz, die laut Kostenrechnung nötig ist, nicht erzeugen.

Iterationsverlauf

Verifizierung fehlgeschlagen (Layer 3 — Sandbox-Backtest): Keine Handelsvorgänge erzeugt Verwendeter Balkentyp: BTCUSDT.BINANCE-1-HOUR-LAST-EXTERNAL, verarbeitete Balken: 56184 Diagnose: should_enter() gab bei 56161 ausgewerteten Balken 0 Mal eine Seite zurück -> Ihre ENTRY CONDITION wurde nie ausgelöst. Lockern Sie die Einstiegslogik bzw. Schwellenwerte. Stellen Sie sicher, dass Ihre Strategie mit den vorliegenden Daten und Parametern Handelsvorgänge erzeugt.

Ergebnisübersicht

Bei stark arbitragegehandelten Majors ist die Netto-Funding-Differenz zwischen Börsen strukturell kleiner als die Round-Trip-Gebühr für zwei Beine. Daher kann ein korrekt aufgebauter, tatsächlich delta-neutraler Carry konstruktionsbedingt eine negative Erwartung haben — und eine höhere Einstiegsschwelle senkt nur die Handelszahl, ohne eine ausreichend große Differenz zu erzeugen, die die Kosten deckt.

Sie wurde am Prüfpunkt für Backtests vor der Optimierung mit dem Urteil „verwerfen“ abgebrochen – der Ertragsvorsprung war zu gering: Der über mehrtägige Haltedauer erzielte Carry von etwa 0.05% deckte die Gebühr von etwa 0.19% für den Roundtrip mit zwei Legs nicht. Daher wurde auf Optimierung verzichtet, statt durch Kurvenanpassung an 261 Tage durchgehend verlustbringender Daten ein passendes Ergebnis zu erzwingen.

Eine marktneutrale Funding-Rate-Arbitrage über Börsen hinweg, die stündlich BTC/ETH/SOL auf Hyperliquid und Binance USD-M prüfte und Kapital nur in das Asset mit der größten Funding-Differenz zwischen den Börsen investierte. Gleich große, entgegengesetzte Perp-Beine vereinnahmten den Funding-Spread und hoben das gerichtete Kursrisiko auf.

Die Delta-Neutralität funktionierte wie vorgesehen (Beta -0.0002, Benchmark-Korrelation -0.0096, 176 saubere Einstiege mit zwei Beinen und ohne Ausführungsfehler). Das gutgeschriebene Ergebnis inklusive Funding verlor jedoch in jedem Monat der 261-Tage-Stichprobe Geld: Gesamtrendite -10.47%, Sharpe -3.80, Profitfaktor 0.86, negative Erwartung von -$56.6/Handel; Gebühren verbrauchten 9.41% des Bruttoertrags ($11,435) bei 352 Handelsvorgängen und einem Umsatz von 116.

Stratmill ist ein Tool für Research und Paper-Trading, keine Finanzberatung und kein Broker. Backtest- und Paper-Trading-Ergebnisse sind hypothetisch. Der Handel ist mit Verlustrisiken verbunden.