程式交易回測：現貨量價互動增量預測價差：DOGE、XRP與BCH Hyperliquid 永續合約

假說

研究主管根據 Llorente、Michaely、Saar 與 Wang 的《個股動態成交量－報酬關係》提出此構想：測試資產特定的報酬－成交量互動，是否能在純價格預測之外增加相對報酬資訊。已閱讀論文的理論討論與迴歸規格。[原始論文](https://web.mit.edu/wangj/Public/Publication/Llorente-Michaely-Saar-Wang02.pdf). 這是加密貨幣市場的操作化版本，並非重現股票研究。從DOGE、XRP與BCH種 Hyperliquid 永續合約中，選出一組等額美元多空配對，並以相符的 Binance 現貨日線作為訊號來源。持有三個日線區間。在同步訊號收盤時以市價單執行，這相當於登錄資料庫中連續交易場所的下一根線開盤執行方式。六個日線目錄皆存在；共同涵蓋範圍仍需稽核。基準為fit_days=240及spread_entry=0.014。暖機後每年預測15–25個配對交易週期。風險控制路徑 (b)：按時間出場，每個部位上限為組合按市值計算權益的5%，10%總進場曝險，槓桿=1，且組合之間不重疊。

只做多是方向失衡最大的情況：77.6%，相較於55%的上限。本配對實驗也檢視 Hyperliquid 在11.7%的執行與其20%目標，以及8.5%相較於15%的跨交易場所範圍。提供的集中度圖為空；快照中的6 DOGEUSD、6 XRPUSD與14 BCHUSD次執行紀錄，只能有限度地證明使用率偏低。先前研究包括待處理的 Hyperliquid 日報酬－成交量互動反轉面板，該策略交易的是獨立的一日高成交量反轉預測。本提案則將增量互動預測與巢狀的純價格模型做比較，預測三日組合相對報酬，使用外部現貨參與度，允許延續或反轉，並執行排序後的等額美元避險。策略不要求價格比率收斂，也不要求互動係數為負。未使用績效預研究。

negative_expectancy。此結果否定研究主管提出的加密貨幣操作化版本：增量現貨報酬－成交量互動預測（完整嶺迴歸模型減去純價格模型），在DOGE、XRP與BCH種 Hyperliquid 永續合約間排序，選出一組等額美元配對並持有3天。手續費底線比較：avg_trade_return_pct為-0.021%，低於 Hyperliquid 的+0.15%底線；可靠樣本包含118個組合（236個部位），涵蓋1,799天。PF為0.991，夏普值-0.004，總報酬-0.17%。已執行的增量預測為IC 0.023（t=0.57，n=599），無法與雜訊區分。預測不含資訊，兩個可調參數（fit_days 180-360、spread_entry 0.010-0.020）便沒有可供調整的訊號，最佳化也無法將接近零的毛利提升到超過手續費與市場衝擊的程度。市場衝擊占毛利的135%。完整歷史資料印證QA對利潤空間的疑慮。現在已計入資金費率（6,406筆），因此資金費率缺漏的保留意見已不適用。交易符合假設中的機制；未指出程式碼或帳務缺陷。

實作

根據資產特定的現貨報酬－成交量互動預測三日相對報酬，並與巢狀純價格嶺迴歸預測比較，依DOGE、XRP與BCH排序。價差達到1.4%時，交易最高與最低預測值之間的差額；在 Hyperliquid 以等額美元多空部位持有三個日線區間，組合不重疊，重新進場延遲一天。每個部位上限為 Hyperliquid 與僅作訊號來源的 Binance 現貨帳戶MTM權益的5%。連續交易場所於訊號收盤時以市價成交，實作登錄資料庫中相當於下一根線開盤的執行方式。

將未明確指定的預測變數標準化方式具體化為簡單的 Binance 現貨日報酬，乘上以此前30天資料標準化、並截尾至正負-2的現貨對數成交量。每項資產各自建立截距加報酬的價格模型，以及截距加報酬加報酬－成交量互動項的模型；每次以最近240筆觀測值擬合時，將預測變數標準化，截距不受懲罰，均方誤差的嶺迴歸強度為0.01。標籤是 Hyperliquid 三日簡單報酬減去三種資產的等權前瞻報酬，僅在到期後納入。預測差異可隔離互動項的貢獻，不預設係數正負。運行中的充分統計量使每日更新有界且成本低。精確對齊六個部位的時間戳記，並在資料缺失或成交量為零後重設指標歷史，以便在線稽核共同涵蓋範圍；進場前要求連續涵蓋400根日線。執行與曝險控制使用已保存的純量組合狀態；指標在暖機期間重新建立。保留研究計畫及其兩個可調參數範圍。

驗證結果

若缺少現貨帳戶，請改用主要交易場所的MTM權益，而不要回傳0。請與風險主管確認模擬交易應採用哪一種權益基礎。

_combined_equity() 在沒有BINANCE_SPOT帳戶時會回傳0.0，同時也會捨棄 Hyperliquid 權益。在模擬或實盤交易中，現貨交易場所只作為訊號來源，可能沒有注資帳戶；此時position_size會變成0，策略便不會交易。回測中的現貨交易場所已注資，因此部位規模計算基礎為HL加上閒置現金。peak_margin_utilization 0.204代表總曝險約為 Hyperliquid 帳戶的20%，但占組合總額的10%。這符合假設中「組合總額MTM權益」的表述。

不需要。可選擇記錄略過天數，以稽核涵蓋範圍。

六根日線的ts_init精確對齊，使訊號評估取決於主要的DOGE線是否在同一時間戳記的五根額外線之後送達。若先送出DOGE，當天就會被靜默略過。這是安全的：防護機制禁止使用過時或未來的額外線，符合L147前視偏誤防護。沙盒結果顯示，此對齊方式在實務上可行。

沙盒：118個組合（236個部位），PF 0.99，avg_trade_return_pct -0.025%，低於 Hyperliquid 的+0.15%底線。模型估算市場衝擊（$1.3k）占毛利的142%，因此扣除手續費後，互動預測取得的相對報酬毛利約為零。組合數量（400根線暖機後約15個／年）符合每年15-25個的預測，顯示機制正在接受衡量。完整回測要檢視的問題是增量價差（完整模型減純價格模型）的預測IC。若接近零，調整fit_days/spread_entry也無法產生利潤空間。另請注意，funding_events_available=0：Hyperliquid 資金費率未套用至持有3天的部位。

回測檢視

夏普值

-0.00

總報酬率

-0.17%

最大回撤

3.64%

總交易筆數

118

勝率

54.2%

獲利因子

0.99

機制依照原定設計實作。共有118個等額美元組合（59個多頭與59個空頭部位配對），每個組合恰好持有3天，每個部位約占權益的5%，且組合之間不重疊。暖機後每年約有24個組合，落在預測的15-25範圍內。

帳務有效：沒有清算，期末未實現損益為0%，成本已記入引擎。現在已計入資金費率：共6,406筆，入帳+$ 47，解決了QA所述資金費率事件為零的問題。

最大資金回撤為3.64%，符合10%合約限制。

手續費底線：avg_trade_return_pct為-0.021%，低於 Hyperliquid 的+0.15%底線。PF為0.991，夏普值-0.004（95% CI -0.85至+0.94），涵蓋1,799天的總報酬為-0.17%。

已執行的預測不含資訊：IC 0.023（t=0.57，n=599），平台判定為rejected_no_information。

毛利有限。淨值約為-$341，相較於$1,059手續費、$1,304模型估算市場衝擊（毛利的135%），以及+$ 47資金費率。毛利約為$1.98k，亦即每個部位約為0.17%，部位金額約$5k；毛利與成本相當，且預測沒有能力。

年度結果正負波動，沒有規律（2023 -1.42%、2025 +0.31%），最長回撤持續1,300天。

迭代紀錄

六根日線的ts_init精確對齊，使訊號評估取決於主要的DOGE線是否在同一時間戳記的五根額外線之後送達。若先送出DOGE，當天就會被靜默略過。這是安全的：防護機制禁止使用過時或未來的額外線，符合前視偏誤防護。沙盒結果顯示，此對齊方式在實務上可行。

結果摘要

建構成本高昂的跨截面配對交易前，先確認增量成交量互動預測具有顯著的IC；若預測沒有能力，每個部位約0.17%的毛利就會被手續費與市場衝擊消耗。

在回測審查階段，分析師因預期報酬為負而於最佳化前放棄此策略，原因是每筆交易的-0.021%遠低於 Hyperliquid 的+0.15%手續費底線。實際交易的預測為IC 0.023（t=0.57，n=599），平台判定其不含資訊，因此調整fit_days或spread_entry無可用訊號。

Llorente-Michaely-Saar-Wang 研究的加密貨幣版本：以現貨報酬－成交量互動建立增量預測（Binance 現貨日線擬合的完整嶺迴歸模型減去純價格模型），為DOGE、XRP與BCH種 Hyperliquid 永續合約排序，再以每個部位占權益5%的比重交易一組等額美元多空配對，持有3天。

在1,799天內，策略平倉118個組合（236個部位，年化約24個）。總報酬為-0.17%，夏普值-0.004（95% CI -0.85至+0.94），獲利因子為0.991，且avg_trade_return_pct -0.021%，最大資金回撤為3.64%。手續費為$1,059，模型估算市場衝擊為$1,304（毛利的135%），資金費率則為+$ 47。