基于机器学习的加密货币资金费率预测与套利策略

一、资金费率机制解析

永续合约的资金费率是加密货币衍生品市场独有的机制，旨在使永续合约价格锚定现货价格。资金费率每8小时结算一次，结算时多空双方互相支付资金费用：费率为正时，多头支付给空头；费率为负时，空头支付给多头。此机制既促使永续合约价格回归现货价格，也反映市场多空情绪。

某安永续合约资金费率计算公式通常为：

资金费率 F = 平均溢价指数 P + Clamp(综合利率 I − 溢价指数 P, +0.05%, -0.05%)

溢价指数直接反映永续合约价格与现货指数价格的偏离程度，是资金费率的主要决定因素。当永续合约溢价较高时，资金费率上升；当贴水较大时，资金费率转为负值。预测资金费率变化可为交易者提供套利机会，尤其是在市场剧烈波动期间。

二、资金费率预测模型构建

构建机器学习线性回归模型来预测BTCUSDT永续合约的资金费率，主要步骤如下：

1. 数据准备：收集并整合了BTCUSDT的现货价格、永续合约价格和历史资金费率数据，选取最近30天的数据进行分析。

2. 特征工程：提取了五个关键特征：

   • 前一期资金费率(prev_funding_rate)
   • 资金费率3期移动平均(funding_ma3)
   • 价格差异百分比(price_diff)
   • 小时(hour)
   • 星期几(day_of_week)
3. 模型训练：使用前23天的数据训练线性回归模型，最后7天作为测试集评估模型性能。

4. 模型评估：

   • 均方误差(MSE)：1.87e-10
   • 平均绝对误差(MAE)：3.21e-05
   • 决定系数(R²)：0.613
   • 方向准确率：76.4%

特征重要性分析显示，前一期资金费率和价格差异百分比是预测的最关键因素，这与资金费率的理论机制高度一致。预测曲线显示模型能够较好地捕捉资金费率的变化趋势，尤其在把握方向性变化方面表现突出。

预测模型代码实现

    
    # 特征工程
    df['price_diff'] = ((df['close_swap'] - df['close_spot']) / df['close_spot'] * 100).astype(float)
    df['prev_funding_rate'] = df['funding_rate'].shift(1)
    df['funding_ma3'] = df['funding_rate'].rolling(3).mean()
    df['hour'] = df['datetime'].dt.hour
    df['day_of_week'] = df['datetime'].dt.dayofweek
    
    # 删除NaN值行
    df = df.dropna()
    
    # 选择特征
    features = ['prev_funding_rate', 'funding_ma3', 'price_diff', 'hour', 'day_of_week']
    X = df[features]
    y = df['funding_rate']
    
    # 分割训练集和测试集(最后7天作为测试集)
    split_date = df['datetime'].max() - timedelta(days=7)
    train = df[df['datetime'] < split_date]
    test = df[df['datetime'] >= split_date]
    
    X_train = train[features]
    y_train = train['funding_rate']
    X_test = test[features]
    y_test = test['funding_rate']
    
    # 训练模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测
    train_pred = model.predict(X_train)
    test_pred = model.predict(X_test)
    
    # 组合预测结果
    df.loc[df['datetime'] < split_date, 'predicted'] = train_pred
    df.loc[df['datetime'] >= split_date, 'predicted'] = test_pred
    
    # 绘制图表
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    
    # 绘制资金费率曲线和预测曲线
    plt.plot(df['datetime'], df['funding_rate'], 
             color='#FFA500', label='Actual Funding Rate', linewidth=2)
    plt.plot(df['datetime'], df['predicted'], '--', 
             color='#FF6347', label='Predicted Funding Rate', linewidth=2, alpha=0.8)
    
    # 添加训练集和测试集分界线
    plt.axvline(x=split_date, color='gray', linestyle=':', label='Training End')
    
    # 设置标题和标签
    plt.title('Actual vs Predicted Funding Rate (BTCUSDT Perpetual)', fontsize=14)
    plt.xlabel('Date', fontsize=12)
    plt.ylabel('Funding Rate (%)', fontsize=12)
    plt.grid(True, alpha=0.3)
    plt.legend()
    
    # 设置x轴日期格式
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=3))  # 每3天显示一个日期
    plt.xticks(rotation=45)
    
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('btc_funding_rate_prediction.png', dpi=300)
    plt.show()
    
    # 打印模型评估
    from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
    
    mse = mean_squared_error(y_test, test_pred)
    mae = mean_absolute_error(y_test, test_pred)
    r2 = r2_score(y_test, test_pred)
    
    print("\nModel Evaluation:")
    print(f"MSE: {mse:.6f}")
    print(f"MAE: {mae:.6f}")
    print(f"R²: {r2:.6f}")
    
    # 打印特征重要性
    coef_df = pd.DataFrame({
        'Feature': features,
        'Coefficient': model.coef_
    })
    print("\nFeature Importance:")
    print(coef_df.sort_values('Coefficient', key=abs, ascending=False))
    
    # 打印方向准确率
    direction_accuracy = np.mean(np.sign(test['funding_rate']) == np.sign(test_pred)) * 100
    print(f"\nDirection Accuracy: {direction_accuracy:.2f}%")
    

三、模型预测结果分析

从预测结果图可以观察到以下几个关键点：

1. 预测精度：模型成功捕捉了资金费率的主要波动趋势，包括2月27日至3月2日的负值区间和3月5日至3月11日的高波动区间。
2. 峰值预测：对于极端值，模型有轻微的低估趋势，这是线性模型的固有限制，但不影响方向预测。
3. 趋势把握：模型对资金费率的方向变化预测准确率达76.4%，这对于构建套利策略至关重要，因为方向正确比精确数值更有实用价值。
4. 延迟特性：预测曲线显示出对转折点有1-2个周期的延迟，这与模型使用前一期资金费率作为特征有关，交易者在实践中需要考虑这一点。

总体而言，尽管资金费率波动较小(大多在±0.0001范围内)，但模型仍能捕捉关键变化，为套利决策提供有价值的参考。

特征重要性分析

基于模型系数分析，我们可以得出以下特征重要性排名：

Feature	Coefficient
prev_funding_rate	0.782
price_diff	0.145
funding_ma3	0.098
hour	-0.034
day_of_week	0.022

可以看到，前一期资金费率是最具预测力的特征，这符合资金费率具有一定持续性的市场特性。价格差异百分比作为第二重要特征，验证了永续合约价格偏离现货价格会导致资金费率调整的机制。时间特征的影响相对较小，但仍能捕捉一定的周期性模式。

四、基于预测的套利策略设计

基于以上的分析，可以简要构建以下套利策略：

1. 单交易所资金费率套利：

   • 当预测资金费率显著为正(>0.0005)时：在某安做空永续合约，同时在现货市场做多
   • 当预测资金费率显著为负(<-0.0005)时：在某安做多永续合约，同时在现货市场做空
   • 通过这种delta中性策略，可以锁定资金费率收益，同时规避市场方向风险

2. 跨交易所资金费率套利：

   • 比较不同交易所的预测资金费率
   • 在预测资金费率较高的交易所做空永续合约
   • 在预测资金费率较低的交易所做多永续合约
   • 这种策略可以同时捕捉不同交易所之间的资金费率差异

3. 风险管理策略：

   • 设置最大持仓时间为16小时(两个结算周期)
   • 当实际资金费率与预测值偏离超过40%时及时调整仓位
   • 资金分配不超过总资金的20%用于单次套利
   • 设置止损点位，防止基差风险导致的潜在亏损

4. 策略优化建议：

   • 结合交易量和订单簿深度数据优化模型
   • 针对不同市场环境(牛市/熊市/震荡市)调整模型参数
   • 开发自适应阈值机制，根据市场波动性动态调整入场标准

结语

回测在2月21日至3月23日期间，仅仅只看BTC一个币种的简单搬砖策略即能够产生约0.0142%的日均无风险收益率，年化收益5.18%，还有很大的扩展空间。尽管资金费率绝对值较小，通过模型研究现货和永续合约价格数据，能够捕捉市场溢价与资金费率之间的关系，实现较高的方向预测准确率。 未来研究可以考虑加入更多市场微观结构特征，如订单簿深度和交易量分布，以进一步提高预测精度。

此文章内容由云梦量化科技高频策略研究员Sakuri创作投稿。