Differenziale orario dei tassi di funding BTC-ETH su Hyperliquid (coppia relative-value long-short, barre da 1H)

Strategia RELATIVE-VALUE neutrale al mercato, cross-asset, che negozia il differenziale tra i tassi di funding orari di BTC e ETH sui perpetual di Hyperliquid. Questa ipotesi EXPLICITLY affronta l’analisi post-mortem della strategia `BTC Coin-M Inverse Perp Extreme Funding Rate Mean-Reversion` abbandonata, che raccomandava: «Le future strategie basate sul funding dovrebbero considerare: (a) il rilevamento dei cambi di regime dei tassi di funding, (b) gli spread di funding cross-asset (differenziale di funding tra BTC e ETH come segnale di valore relativo), oppure (c) il momentum dei tassi di funding.» Questa proposta attua l’opzione (b), un meccanismo fondamentalmente diverso dalla fallita strategia di inversione del picco su un singolo asset. Tesi centrale: i tassi di funding dei perpetual di BTC e ETH sono entrambi indicatori in tempo reale della domanda di leva per la stessa classe di asset, quindi condividono la maggior parte dei fattori comuni e il loro DIFFERENCE è una serie stazionaria che tende a ritornare alla media, anche quando i singoli tassi di funding seguono un trend. Quando lo spread di funding BTC-ETH diventa estremo (z > 2σ su una finestra mobile di 168 ore), le posizioni long su un asset sono sovraccariche rispetto all’altro → negozia la convergenza del valore relativo andando long sulla gamba con posizioni inferiori e short su quella con posizioni superiori. Hyperliquid è stata scelta perché (a) il suo ciclo di funding di HOURLY (rispetto alle 8h di Binance) offre a 8x più campioni di segnale e permette di negoziare la deriva intraday del valore relativo, (b) HL è fortemente sottorappresentato (4.3% rispetto all’obiettivo di 20%), (c) HL offre perpetual sia BTC sia ETH con una cronologia approfondita. Le operazioni completate FOUR quote sottorappresentate contemporaneamente: venue HYPERLIQUID, ambito delle coppie, direzione long-short e uso dei dati sui tassi di funding (una classe di dati diversa da quella delle strategie basate solo sulle barre, che hanno riempito il registro dei fallimenti). NOT un classico pattern grafico, NOT un estremo di funding su un singolo asset (ormai esaurito), NOT una scommessa direzionale su uno dei due asset.

Il problema era il costo strutturale delle commissioni (22.2% del lordo, Sharpe -6.66), dovuto alle frequenti operazioni nella fascia entry_z=1.5/exit_z=0.5: su round trip di ~6.7h, il movimento catturato di ~1 sigma non copriva il costo round trip di ~0.09% HL per 2 gambe. In base alla direttiva dell’analista n. 1, la modifica strutturale minima è ridurre la frequenza, con tre interventi circoscritti e senza cambiare il segnale z-score (già superato), l’instradamento delle gambe o la riconciliazione della copertura ETH: (1) entry_z 1.5->2.5, per entrare solo su estremi reali e ridurre nettamente il numero di operazioni; (2) exit_z 0.5->0.25, così ogni operazione di convergenza cattura ~2.25 sigma invece di ~1 sigma, ampliando il movimento per operazione rispetto alle commissioni fisse; (3) un nuovo filtro min_hold_bars=12 blocca il percorso di uscita per convergenza (fonte delle operazioni eccessive) finché l’operazione non è abbastanza vecchia da consentire alla convergenza catturata di superare i costi, mentre gli stop rigidi (stop_z, con durata estesa a max_hold_bars=72) restano sempre attivi per preservare il controllo del rischio. Le importazioni non cambiano (nessuna aggiunta vietata) e il codice di calcolo del segnale è identico byte per byte, quindi i Layer 1-2 restano superati. Questa è la modifica minima che può cambiare il calcolo dei costi; se un portafoglio a bassa frequenza continua a perdere ogni mese nel campione di ~146 giorni, ciò conferma che qui il differenziale di funding BTC-ETH non offre un vantaggio RV tradabile al netto delle commissioni e che la strategia va abbandonata, senza ulteriori ottimizzazioni.

Coppia market-neutral sul differenziale di funding, con valore atteso negativo, campione limitato ai dati di un solo regime — non vale 2 ore di ottimizzazione. Il motore ora accredita il funding (3,793 eventi), quindi il risultato è economico e reale, ed è in perdita: total_return -9.17%, profit_factor 0.773, avg_trade_return_pct -0.017% (negativo), valore atteso -$37/operazione su 236 operazioni, Sharpe -1.17 con CI [-3.32, 0.86] e PSR 0.22, in rosso in quasi tutti i mesi. Il payoff è invertito (avg_loss $322 > avg_win $262 con un tasso di vincita del 48.7%) e le commissioni restano pari a 16.95% del lordo: la convergenza dello spread di funding BTC-ETH HL non copre il costo delle due gambe, anche dopo la riduzione della frequenza di -2. Inoltre, non è possibile convalidarla: lo storico orario di BTCUSD/ETHUSD su Hyperliquid copre solo ~11 mesi (2025-10 → 2026-09, only_one_regime vero), quindi l’analisi walk-forward e il campione di verifica ricadrebbero in un unico regime. Questa famiglia di strategie relative-value sul funding tra venue L57/L44 si combina con la classe delle coppie market-neutral L45 (0/84, sopravvivenza quasi nulla); benchmark_meaningful è correttamente falso. Nessuna ottimizzazione dei parametri può invertire il valore atteso negativo di una coppia di funding RR invertita, e la premessa (ritorno verso la media redditizio dello spread di funding BTC-ETH) è smentita dai dati disponibili. Schema di fallimento: coppie market-neutral sul differenziale di funding no_edge/fee_edge, dati limitati a un solo regime (L44/L45/L57).