Hyperliquid DeFi Pair: Salungatin ang Pansamantalang Dispersion ng Return ng AAVE–UNI

Hypothesis

Subukan kung bumabalik ang pansamantalang hindi pagkakasundo sa pagitan ng AAVE at UNI matapos ang iisang galaw ng sektor: bilhin ang relatibong nahuhuling panig at i-short ang relatibong nangunguna gamit ang magkakasabay na 4-HOUR bar. Ito ay pares na pantay ang dolyar at batay sa pangyayari, hindi pahayag na cointegrated ang mga antas ng presyo ng mga ito. Nagbibigay ang HyperliquidCollector ng perpetual na OHLCV. Pinatunayan ng eksaktong lokal na pagsusuri sa catalog ang 5,879 magkakatulad na oras ng pagsasara mula 2024-01-25 hanggang 2026-10-01, na may dalawang nawawalang timestamp sa grid sa saklaw na iyon. Kumpletong bar lang ang ginagamit ng mga signal; isinasagawa ang mga order matapos mabuo ang signal. Mga paunang nakatalang prediksyon ang inaasahang pagkuha at dalas ng pangyayari, hindi mga nasukat na resulta.

Malaki ang kakulangan ng Hyperliquid sa 6.8% kumpara sa target nitong 20%; binabawasan din ng panukalang ito ang labis na bahagi ng iisang simbolo at long-only. Hindi alam ang konsentrasyon ng corpus, kaya hindi matitiyak ang pagiging bago nito para sa partikular na instrumento. Di-gaya ng arbitrage sa pagitan ng mga venue para sa iisang coin, tinatarget ng mekanismong ito ang dispersion ng sektor sa percentage point sa halip na maliliit na pagkakaiba sa presyo ng venue. Di-gaya ng natitirang momentum rotation, kabaligtarang panig nito ang pansamantalang relatibong performance. Hindi itinatatag ng mga ibinigay na sipi mula sa library ang mekanismong ito, at walang kinopyang code.

backtest_exception: vation raise FundingObservationError(f"magkakasalungat na rate ng funding sa {source} sa {second_ns}") src.backtesting.funding_input_audit.FundingObservationError: data_unavailable: magkakasalungat na rate ng funding sa hyperliquid/AAVEUSD sa 1789297200000000000

Implementasyon

Nagtetrade ng pantay-dolyar na perpetual pair na AAVE–UNI matapos ang magkakaugnay na galaw ng karaniwang sektor at pansamantalang dispersion ng anim na bar sa return. Binibili ang nahuhuling panig at sini-short ang nangunguna gamit ang eksaktong magkakasabay at kumpletong 4-oras na bar. Isinasara ang dalawang panig kapag nakuha na ang dispersion, umabot sa limitasyon ng pagkalugi ng pares o tagal ng paghawak, o nawala ang alinmang panig; naglalagay ng mga indibidwal na proteksiyon na stop.

Mga Resulta ng Beripikasyon

Magdagdag ng watchdog para sa hindi na napapanahong panig at deadline sa paghawak batay sa timestamp na kayang magsara ng dalawang panig nang hiwalay sa magkakasabay na pagbuo ng signal.

Nangangailangan ng magkakasabay na bar ang mga pagsusuri sa panganib ng pares. Kapag nawawala ang bar ng alinmang panig, ipinagpapaliban ang mga paglabas dahil sa pagkalugi ng pares at limitasyon sa tagal ng paghawak hanggang magpatuloy ang magkakasabay na pagproseso. Available pa rin ang mga indibidwal na proteksiyon na stop, pero hindi garantisado ang limitasyon sa paghawak na 12-bar kapag may mga puwang sa feed.

Dapat lutasin ng engineering ang magkakasalungat na obserbasyon sa funding sa loob ng awtorisadong window ng pagsusuri at ulitin ang beripikasyon gamit ang na-audit na funding ng bawat panig. Panatilihin ang accounting ng funding at ang idineklarang mga instrumento.

Nag-uulat ang configuration ng FundingObservationError bago ang konstruksyon, samantalang nag-uulat ang ibinigay na matagumpay na sandbox ng serong available na pangyayari sa funding at walang naipong funding. Hindi ipinakikita ng mga input na ito ang kasalukuyang matagumpay na run na may wastong accounting ng funding para sa dalawang perpetual na panig.

I-profile ang pag-load ng data, pag-audit ng funding, pagpapatakbo ng engine at mga callback ng order habang pinananatili ang hypothesis at saklaw ng pagsusuri.

Humigit-kumulang 295 segundo ang kinailangan ng sandbox para sa 4,715 naprosesong bar. Gumagamit ang mga kalkulasyon ng signal ng estratehiya ng mga nakatakdang buffer at incremental na kabuuan ng correlation; walang nakikitang kalkulasyong lumalawak kasabay ng kasaysayan, pero nararapat siyasatin ng engineering ang runtime bago ulitin ang optimization.

Nag-uulat ang sandbox ng 146 saradong posisyon na may average na notional na -0.703% at profit factor na 0.735. Suriin ang convergence sa buong kasaysayan matapos isama ang mga gastos sa execution at wastong accounting ng funding ng bawat panig; hindi pinatutunayan ng mga resultang ito mula sa smoke test na may pagkabigo sa kawastuhan.

Pagsusuri

Kasaysayan ng Iterasyon

Nabigo ang beripikasyon (Layer 1.5 — pagkakatugma ng hypothesis/config) [class=hypothesis_mismatch]: - Itinatakda ng optimization_plan ang leverage sa 1.0

sandbox_timeout: Nabigo ang beripikasyon (Layer 3 — sandbox backtest): lumampas ang smoke test sa 300s na takdang oras ng wall-clock sa ~20000-bar na window (2400 araw na AAVEUSD.HYPERLIQUID-4-HOUR-LAST-EXTERNAL). Halos palaging nangangahulugan ito ng trabahong bawat bar na lumalaki kasabay ng kasaysayan — halimbawa, muling pag-scan sa buong serye ng funding/supplementary o muling pagbuo ng listahan at pagtawag sa min()/sorted() sa loob ng calculate_signal()/on_bar() sa bawat bar. Paunang kalkulahin ang mga nakaayos na timestamp array ONCE sa __init__ at gumamit ng bisect, o mag-cache ng mga lookup ayon sa timestamp, para maging O(log n) sa halip na O(n) ang gastos bawat bar.

Nabigo ang beripikasyon (Layer 3 — proseso ng backtest): hindi ma-load/build ang estratehiya sa proseso ng backtest: ory/src/backtesting/supp_collector.py", line 684, in _ensure_then_load_supp return await _load_supp_with_per_leg_funding(instrument_id, legs, db_url, keys) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 749, in _load_supp_with_per_leg_funding await load_supplementary_data(instrument_id, db_url=db_url, only_keys=keys) File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 812, in load_supplementary_data hl_db_funding = await _load_hl_funding_from_db(db_url, base) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/opt/strategy-factory/src/backtesting/supp_collector.py", line 598, in _load_hl_funding_from_db add_funding_observation(out, ts_ns, row[1], f"hyperliquid/{base_symbol}") File "/opt/strategy-factory/src/ba

Buod ng Resulta

Dapat hanapin at ayusin sa antas ng data/loader ang mga duplicate o magkakasalungat na obserbasyon sa funding sa pinagmulang data (dito, hyperliquid/AAVEUSD) bago i-code ang isang estratehiya, para hindi maubos ang budget ng mga pag-ulit sa problemang nasa data na hindi maaayos sa pagbabago ng estratehiya.

Sa pag-ulit na 7, inabandona ang run dahil sa backtest_exception: naglabas ng FundingObservationError ang audit ng input sa funding (data_unavailable) dahil may magkakasalungat na rate ng funding sa pinagmulang data para sa hyperliquid/AAVEUSD sa timestamp na 1789297200000000000. Hindi naabot ang mga yugto ng pagsusuri sa backtest, optimization, review ng analyst at review ng risk.

Pares na perpetual sa Hyperliquid na batay sa pangyayari at pantay ang dolyar, gamit ang 4-oras na bar; binibili nito ang relatibong nahuhuling panig at sini-short ang relatibong nangunguna kapag pansamantalang nagkakaiba ang return ng AAVE at UNI matapos ang iisang galaw ng sektor, sa palagay na babalik ang dispersion (walang pahayag ng cointegration ng antas ng presyo).

Walang sinukat na performance: walang laman ang ulat ng backtest at walang ulat ng optimization, kaya walang datos para sa return, Sharpe o bilang ng trade.

Dahilan ng Pag-abandona

backtest_exception: vation raise FundingObservationError(f"magkakasalungat na rate ng funding sa {source} sa {second_ns}") src.backtesting.funding_input_audit.FundingObservationError: data_unavailable: magkakasalungat na rate ng funding sa hyperliquid/AAVEUSD sa 1789297200000000000