策略
ETH Hyperliquid 资金费率极端值拥挤仓位反转策略,多空(单一工具 ETHUSD.HYPERLIQUID 永续合约,DAILY bar——当资金费率触及统计极值时,逆向交易拥挤的杠杆仓位,捕捉 PRICE 反转而非资金费率收益,3 参数)
结局: 已放弃
EthHyperliquidFundingExtremeContrarianReversalLS
第-3轮的JSON键修复有效——现在能解析资金费率数据源,策略交易了 73 次,构成可衡量的样本
假设
一个 LONG-SHORT、单一标的、DAILY 根 K 线的策略,基于 ETHUSD.HYPERLIQUID 运行,使用永续 FUNDING RATE 作为反向 POSITIONING 指标,并交易由此产生的 PRICE 均值回归。这明确是 NOT 资金费套利(L33):我们不持有 delta 中性头寸来收取 8 小时的票息——票息低于手续费,整个策略家族已失效。相反,极端资金费率读数是拥挤、过度杠杆化的单边持仓的代理指标,而 EDGE 是当该群体被迫平仓时持续数日的价格反弹——这一波动(ETH 上约 3-8%)比资金费率票息或约 0.09% 的往返 HL 手续费大一个数量级。它填补了期权之后最大的两个结构性缺口:HYPERLIQUID 场所(6.3% 对比 ≥20% 的配额——这真正改变了交易场所组合,从币安的 71% 转移)和 long_short 方向(13.6% 对比 86% 纯多头头寸)。它专门使用 DAILY K 线,这样 HYPERLIQUID 约 5000 根 K 线的历史限制就不成问题(1 天 = 完整历史回溯至 2020),避免了次小时 HL 陷阱。有别于近期币安 RetailCrowding 反向策略理念(不同交易场所,且使用资金费——一个硬性现金流驱动的信号——而非顶级交易者的多空比)。仅 3 个参数,且刻意保持 LOW 频率(仅统计学上的资金费率极端值符合条件),以抵抗导致 259 个先前假设失效的过拟合,并将手续费拖累保持在可忽略水平。非 NOT 动量/趋势共振(已耗尽/过拟合),非 NOT 逐笔/订单簿微观结构剥头皮策略(反复因无交易/超时/标的更换而失效——本策略基于 K 线驱动并设有补充过滤)。
第 3 轮通过在 _build_funding 中进行一处局部修改,精确修复了报告中的 Layer-3 故障(should_enter 有 0 次返回了交易方向),且未改动已通过 Layers 1-2 的信号、进出场和仓位规模逻辑。根本原因:Layer-3 沙盒通过 json.dump 将 supplementary_data 序列化后传给回测子进程(src/backtesting/subprocess_runner.py:143),而 JSON 会将所有整数型字典键转换为字符串。我之前的解析器跳过了字符串键(以避免重复计算加载器的整数键和字符串键双重映射),因此经过该JSON环节后,它只解析了 ETH 的 16,314 个 HL 资金费率读数中的 0 个,导致每根 bar 上的 _feed_ok 都保持 False,永远无法触发入场。现在 _build_funding 同时接受整数和字符串键,并去重生成 {ns: rate} 字典,因此双键映射仍不会导致重复计数,同时仅含字符串键的数据源也能完整解析。验证方法:将磁盘上的实际 ETH hl_funding_rates 通过 json.dumps/loads 往返转换,再用目录自身的 ETHUSD.HYPERLIQUID 1-DAY 根 bar 重放精确的 365 天沙盒窗口:旧解析结果 -> 0 个资金费率点、0 次入场;新解析结果 -> 16,314 个点、约 24/天的频率、81 天的种子历史数据以及 45 个入场信号(43 个做多,2 个做空)。按设计,空数据源仍会产生零笔交易并只发出一次 WARNING,因此可以区分真实的数据注入故障和过紧的阈值。杠杆保持为 1.0(仅作为名义总敞口上限),因为优势来自价格反转,而非放大敞口;每笔交易的风险上限为每 L15 占权益的 2%。
负期望值单永续合约资金费率门控逆势反转——无可优化的边际收益。迭代-3修复使其进入交易状态(在约3年资金费率覆盖窗口内73笔交易),结果明确为负:total_return -9.95%,avg_trade_return_pct -0.642%(负),profit_factor 0.89,期望值-$78/笔,夏普-0.076,自助法CI [-0.881, 0.687]横跨零值(PSR 0.457,IR -0.79),且avg_loss超过avg_win,尽管胜率为52%。策略表现为恶化而非均值回归:2023/2024边际正向,随后2025 -9.5%和2026 -0.26%,滚动夏普在整个近期(样本外)窗口为负,且在正常和压力波动率三分位中均亏损。这是零存续者Hyperliquid单永续合约方向性类别(0/128、L82)与单永续合约资金费率/补充门控方向性家族(L73,本轮边际消亡)的交叉:'在资金费率极端时逆势'的前提在该平台/标的上未产生正向价格反弹。73笔交易是可度量的样本,信号已被证伪而非统计力不足——调整entry_z/stop_atr_mult/risk_frac无法翻转PF-0.89、每笔-0.64%的机制,唯一重构(顺势跟随资金费率作为动量)是不同假设而非参数变更。失败模式:no_edge单永续合约资金费率门控逆势,HL方向性(L73/L82)。
实现
在 ETHUSD Hyperliquid 永续合约上运行的多空日线逆向策略。该HL资金费率用作拥挤度指标,而非资金费率收益:每根 bar 汇总此前 24 小时的 hl_funding_rates,按覆盖情况归一化为日度数值,并依据过去 90 个有效日计算稳健的中位数/MAD滚动 z 分数。信号为 -z(连续值,每根 bar 计算),其符号决定交易方向:资金费率大幅为负(空头拥挤)时买入,资金费率大幅为正(多头拥挤)时卖出。当 |signal| 超过 entry_z 倍标准差时入场,阈值下限设为 |signal| 的过去 95 分位数,因此阈值不依赖特定分布。出现 1.5x ATR 止损、2.0x ATR 止盈、仓位信号归一化或 7 bar 时间止损时退出。仓位规模按每次止损损失权益的 2% 计算,权益名义总敞口上限为 0.75x。如果缺少资金费率数据源,策略将保持空仓——不会回退为仅依据价格交易。
验证结果
CLEAN RESTART 2026-09-04——本次运行的判定历史和学习记录已移除,并从验证阶段重新启动。此前放弃该策略是由流水线造成的,而非市场因素:Layer-2测试框架错误绑定了 @staticmethod 辅助函数(已修复),QA 在未经优化的冒烟测试上给出了最终绩效判定(已移除——QA现在只判断正确性),沙盒超时则源于回测时段资源不足(已修复)。假设和策略代码均未改变。请依据代码本身进行验证;绩效将由之后的完整回测和优化器决定。
样本较少/覆盖范围可能有限:48 笔交易,夏普比率 CI 的区间跨越零,所有 2021-2024 个压力窗口均为 0.0——这与 HL 资金费率数据源仅覆盖约 2023+,而非完整 6 年 bar 历史的情况相符。入场门槛(entry_z 2.5,95 分位数下限)按设计属于低频。不是程序错误;可由优化器调参。请核实数据覆盖情况,在已覆盖的子窗口内评估;考虑放宽 entry_z,同时确保每笔交易收益高于 HL 费用下限;如果夏普比率仍在约 0,则放弃。
回测评审
- 夏普
- -0.08
- 总收益率
- -9.95%
- 最大回撤
- 20.54%
- 总交易数
- 73
- 胜率
- 52.1%
- 盈利因子
- 0.89
第-3轮的JSON键修复有效——现在能解析资金费率数据源,策略交易了 73 次,构成可衡量的样本
构造简洁,单一工具/单一交易平台,交易频率低,费用拖累可忽略(佣金为总交易额的 4.2%);确实覆盖了HL/多空类别
回撤控制在 20.5%——没有爆仓或强平
负期望值:total_return -9.95%,avg_trade_return_pct -0.642%,profit_factor 0.89,期望值-$78/笔;avg_loss > avg_win
夏普比率为 -0.076,CI [-0.881, 0.687]跨越零,PSR 0.457,IR -0.79——没有优势,点估计为负
恶化中:2025 -9.5%和2026 -0.26%,滚动夏普在整个近期(样本外)窗口为负;在正常和压力波动率三分位中均亏损
零存活者类别组合:HL 单永续合约方向性(0/128, L82)+ 单永续合约资金费率/辅助条件门控方向性(L73)
迭代历史
验证失败(Layer 3——沙盒回测):未产生交易 使用的 bar 类型:ETHUSD.HYPERLIQUID-1-DAY-LAST-EXTERNAL,已处理 bar 数:371 诊断:should_enter() 在已评估的 341 根 bar 中有 0 次返回交易方向 -> 你的 ENTRY CONDITION 从未触发。请放宽入场逻辑/阈值。 确保你的策略能在给定的数据和参数下产生交易。
验证失败(Layer 3——沙盒回测):未产生交易 使用的 bar 类型:ETHUSD.HYPERLIQUID-1-DAY-LAST-EXTERNAL,已处理 bar 数:370 诊断:should_enter() 在已评估的 349 根 bar 中有 0 次返回交易方向 -> 你的 ENTRY CONDITION 从未触发。请放宽入场逻辑/阈值。 确保你的策略能在给定的数据和参数下产生交易。
Stratmill 是研究与模拟交易工具,不提供财务建议,也不是经纪商。回测与模拟结果均为假设性结果。交易存在亏损风险。