有人给你看一个产品：年化 15%，市场中性，不赌方向。 过去两年的净值曲线是一条几乎笔直的斜线。

你该问的第一个问题不是"这是真的吗"——它很可能是真的。该问的是：这 15% 是谁付给你的，他为什么愿意付？

前九篇里的交易，绝大多数是方向性的：你判断涨或跌，然后承担判断错误的后果。

这一篇讲另一类。做市、期现基差套利、资金费率套利这三种做法，收益不来自猜方向，而来自为别人承担某种他们不想要的东西。

写这一篇有两个理由。一是它证明了「交易必然是预测涨跌」这个前提并不成立——方向性下注是一个选择，不是定义。二是更实际的：理解这几类策略之后，你会知道加密市场里那些「稳定年化 XX%」的产品，收益究竟从哪来、风险藏在哪里。

这是一篇进阶内容，可以放在最后读。

本文仅用于记录和普及基础知识，不构成投资建议。本文描述的策略涉及杠杆、多平台资金和持续的操作管理，风险不低于方向性交易，只是风险的形态不同。

零、先说清楚：这不是「无风险套利」

「市场中性」「Delta 中性」「套利」这些词很容易让人以为风险被消除了。准确的说法是：

价格风险被对冲掉了，它被换成了对手方风险和操作风险。

而后者更容易被低估，原因很具体：它平时完全不波动，直到一次性归零。

⚠️ 这两种风险的形状不同，而人只有一套直觉去衡量它们，这是这一篇最该带走的一句话。

价格风险像天气：每天都在变，你看得见，久了会形成手感。对手方风险像楼板：在它塌之前，它每一天的读数都是"完好"——而那些读数不构成任何证据。一条平滑了两年的净值曲线，在这类策略上不是安全的证明，它只是说明那件事还没发生。

价格风险每天都在你的账户里跳动，你对它有感觉。对手方风险在 99.9% 的日子里读数是零，然后在某一天变成 −100%。这两种风险在统计上完全不同，但很多人用同一套直觉去衡量它们。

第四节会回到这个问题，因为它是这一整篇最重要的部分。

⭐ 散户最常接触到的做市形态是网格 / 蛛网策略——它在结构上就是本篇讲的做市：赚价差、担存货。拆解见第 41 篇。

一、做市（Market Making）

盈利模型

收入 = 成交量 × (价差 / 2) + Maker 返佣
成本 = 逆向选择损失 + 库存风险 + 技术与资金成本

理想状态是：双边都成交、净头寸为零、白赚一个价差。

但双边不会均匀成交。 这就是全部难点所在。

风险一：逆向选择（核心）

把订单流分成两类：

对手方 特征 做市商的结果
噪声交易者 因流动性需求而交易，不掌握额外信息 💰 赚钱
知情交易者 掌握你不知道的信息 💸 亏钱

打个比方

做市商像一家街角的货币兑换店，橱窗上挂着买入价和卖出价，谁来都换。

大部分顾客是游客——他们换钱是因为要用，不是因为知道什么。你从他们身上赚那一点点差价，稳定、无聊、可持续。

但每隔一阵会来一个人，他来换钱是因为他知道明天汇率要动。你和他做的这一笔，必然是你亏。

⭐ 关键在于一件事：知情交易者只在对他们有利的时候才和你成交。

这句话的分量在"只"字上。游客什么时候都来，所以他们在你的成交里是随机分布的；而知情者只在一个方向上出现。于是你的成交簿系统性地偏向错的那一侧——利空消息出来，所有人都卖给你，你的买单成交、卖单挂着，你手里堆了一堆正在下跌的东西。

⚠️ 这就是为什么"赚价差"这件事不像它听起来那么被动。你挂在那里不动，但你不是随机地被成交——是被挑着成交的。

所以你成交的那一边，系统性地偏向「错」的那一边。利空消息出现 → 所有人卖给你 → 你的买单成交、卖单没成交 → 你手里堆了一堆正在下跌的资产。

价差必须宽到：从噪声交易者身上赚到的，能覆盖被知情交易者拿走的。

这是 Glosten 和 Milgrom（1985）模型的核心结论——价差可以完全由信息不对称来解释，即使做市商没有任何运营成本、也不厌恶风险。Kyle（1985）则给出了市场深度与信息不对称程度之间的关系。

这也正是第三篇里 PFOF 的解释：零售订单流「无毒」（信息含量低），做市商愿意为它付钱；而机构大单和高频交易的订单流是有毒流（toxic flow），做市商避之不及。

风险二：库存风险

成交不平衡会累积净头寸。一旦累积，你就从做市商变成了方向性投机者——而且是被动的、不由自主的那种。

标准应对是报价偏斜（quote skewing）。Avellaneda 和 Stoikov（2008）给出的经典框架：

保留价格 = 中间价 − 库存量 × 风险厌恶系数 × 波动率² × 剩余时间

直觉版本：手里多头太多 → 把双边报价整体下移，让别人更容易从你这里买走、更不容易卖给你。

注意公式里 波动率² 这一项：波动率越高，同样的库存越危险，报价偏斜就要越激进。

一个关键视角：做市 = 卖出免费期权

你挂在订单簿上的每一张单，本质上是给了市场一个免费的短期期权：任何人都可以在任何时刻，按你的价格和你成交。

价格剧烈变动时，你的挂单会被「行权」——而且总是在对你不利的方向。

由此得到一个统一的解释：

做市商在波动率上升时扩大价差，和期权卖方在隐含波动率上升时提高报价，是同一个行为。

第二篇说「价差是市场对不确定性的定价」，机制就在这里。

为什么散户实际上做不了

障碍 具体表现
队列位置 第二篇的时间优先：你排在队尾，先被吃掉的永远是别人的单
成交筛选偏差 你只在「没人愿意给出更好价格」时才成交 → 你被系统性地逆向选择
撤单速度 剧烈波动时来不及撤单，挂单被逐档打穿
费率等级 Maker 返佣要靠交易量分级获得，量不够就拿不到
资金占用 需要在多个价位持续挂单，资金效率低
7×24 运维 加密市场不休息，程序挂掉仓位就在裸奔

第二条值得展开：当你的挂单成交时，往往正是因为市场认为你的价格「太好了」。 而在流动性充足的市场里，能轮到你成交的时刻，恰恰是专业做市商已经撤单的时刻。

散户唯一现实的版本

不追求做市利润，只是不再付出那个价差：用限价单代替市价单。

这就是第五篇「默认用限价单」的另一个理解角度——从「付价差的人」变成「不付价差的人」。这个转变不需要任何技术，收益却是确定的。

二、期现基差套利（Cash and Carry）

做法：买入现货，同时卖出等量的、有到期日的期货合约。价格涨跌的盈亏互相抵消，赚取两者之间的价差。

定价基础

无套利定价给出期货的理论价格：

F = S × e^((r + c − y) × T)

其中 r 是无风险利率、c 是持有成本（仓储、保险）、y 是便利收益。

加密资产没有仓储成本、也没有便利收益，简化为：

F = S × e^(r × T)

而实际的 F 经常远高于这个理论值。 超出的部分就是可捕获的溢价。

它的来源是杠杆做多需求的结构性过剩：想加杠杆做多的人远多于想做空的人，把期货价格推到现货之上，需要有人来做另一边。

收益计算

年化收益 = (F − S) / S × (365 / 距到期天数)

举例：

BTC 现货             $100,000
3 个月后交割的期货    $103,000
基差                 3%，距到期 90 天
年化                 3% × (365 / 90) ≈ 12.2%

这个收益在开仓的那一刻就锁定了。 到期必然收敛，这是合约条款决定的，不依赖任何预测——这是它区别于下一节的关键。

历史上这个数字波动很大：2021 年初的牛市高峰，年化基差一度达到 30–40%；熊市中则压缩到接近零，甚至倒挂（期货贴水）。

风险清单

🔴 1. 对手方风险——最大，且最容易被低估

两条腿通常在同一家交易所。交易所出事 = 两边一起没了。

FTX 上有大量这类「市场中性」仓位，最终全部损失。中性的是价格敞口，不是对手方敞口。

那么分散到两家交易所？代价是无法统一计算保证金，两边都要准备更多缓冲，资本效率进一步下降——而且对手方风险从一份变成了两份。

这不是一个可以被优雅解决的问题，只能在两种不好的选项之间权衡。

🔴 2. 空头腿被强平

价格大涨时，空头腿产生浮亏。如果保证金不足被强平：

空头腿强平 → 亏损被实现，仓位消失
现货浮盈仍然只是浮盈
→ 中性结构破裂，你突然变成了净多头

2021 年的数轮急涨中，这件事反复发生。

缓解方式是保留大量保证金缓冲——但这直接降低资本效率。

🟠 3. 基差在到期前反向扩大

到期必然收敛，但中途可以先扩大。这会产生浮亏并消耗保证金，和上一条形成叠加：恰恰在基差扩大、看起来机会更好的时候，你最可能被强平出局。

⭐ 这是第 46 篇第六节那句话最纯粹的例证：杠杆真正拿走的不是安全边际，是时间。 基差到期必然收敛——⚠️ 但「必然收敛」只有在你还在场的前提下才对你有意义。

🟠 4. 合约类型的坑

类型 保证金/结算 特点
U 本位（线性） USDT 盈亏线性，Delta 中性易维护
币本位（反向） 币本身 盈亏非线性，需要额外对冲凸性

用币本位合约做中性策略的新手，经常在价格大幅变动后发现自己「中性」得并不中性。

🟠 5. 稳定币风险

用 USDT 作保证金 = 同时承担 USDT 脱锚风险（第四篇）。

资本效率的真实计算

这是报价收益和实际收益之间的差距所在：

名义年化基差                    12%
需保留 50% 资金作为保证金缓冲   → 实际投入产生收益的部分减半
两次开仓 + 两次平仓的手续费     → 扣掉一部分
现货买入与期货卖出的滑点         → 再扣一部分
──────────────────────────────────────
实际到手年化                    可能只有 6–8%

报出来的年化收益率和你实际能拿到的，永远差一截。 差的那一截，就是安全边际的成本。

而如果有人向你展示的年化收益接近名义基差，那意味着他没有保留缓冲——也就是说，他把第 2 条风险开到了最大。

三、资金费率套利（Funding Rate Arbitrage）

做法：买入现货，同时做空等量永续合约，价格敞口对冲掉，赚取资金费率（第四篇）。

与期现基差的根本区别

期现基差 资金费率套利
到期日 有，必然收敛 无
收益确定性 开仓即锁定 取决于未来费率，不确定
退出时机 到期自动完成 需要主动判断
主要不确定性 基本没有 费率可能转负

这个区别很关键：

期现基差是套利；资金费率套利严格说是「收取风险溢价」。

后者包含一个关于未来的判断——你在赌资金费率会持续为正。按这一篇开头的分类，它其实没有完全脱离预测，只是预测的对象从价格换成了费率。

收益计算

资金费率 0.01% / 8 小时（常见的基准值）
日收益  = 0.01% × 3 = 0.03%
年化    ≈ 0.03% × 365 ≈ 11%

亢奋期可以远高于此。但要注意一个自我消灭的机制：

高费率 → 吸引套利者做空永续 → 把合约价格压回现货 → 费率下降。

也就是说，这类收益最高的时候，恰恰是它最不可持续的时候。

特有风险

  • 🔴 费率转负：市场转熊时永续常贴水，你从收钱变成付钱。此时是止损还是继续持有，是一个方向性判断——中性策略在这里被迫变成了方向性决策
  • 🔴 强平风险：同上一节
  • 🟠 再平衡成本：价格大幅变动后保证金率改变，需要调整仓位，每次调整都有手续费和滑点
  • 🟠 拥挤与衰减：现货 ETF 出现后，机构套利资本大量进入，费率被系统性压缩。这类收益在竞争中下降是必然的——正是第七篇第六节讲的机制
  • 🟠 税务复杂度：资金费的收付可能构成高频的应税事件，记账负担远超预期

一个常见的误解

「只做空永续、不持现货，专门收资金费。」

这不是套利，这是方向性做空 + 附带收益。

风险结构完全不同：一次上涨就能把几个月的资金费全部吐回去，而且没有现货那一腿来对冲。这个混淆在实践中相当常见。

变体：跨交易所费率差

在费率高的平台做空、费率低的平台做多，赚取费率差。

代价：双倍的对手方风险 + 两边独立的保证金管理。一边被强平，另一边就成了裸露的方向性头寸。

四、统一框架：这些钱到底是谁付的

⭐ 兑换店那个比方已经给了答案的一半：付钱的是游客——那些因为真实需求而交易、不掌握额外信息的人。这一节把三种策略的付款人逐个指出来，如果指不出来，那笔收益多半不是收益。

策略 你承担了什么 谁在付钱给你
做市 库存风险 + 逆向选择 需要即时成交的人
期现基差 对手方风险 + 运营风险 想用杠杆做多的人
资金费率套利 对手方风险 + 费率转向风险 同上

共同点是：你为别人承担了他们不想承担的东西。 这是真实的经济功能，所以收益也是真实的——它不是骗局，也不是零和博弈里的运气。

但收益分布的形状值得警惕

这三类都是典型的**「在压路机前捡钢镚」**：

平时：高胜率、稳定小额收益、波动极低
偶尔：一次性的、巨大的、和历史波动毫无关系的损失

这是左偏分布——和第七篇讲的动量崩溃是同一种形状，只是更极端。

⚠️ 夏普比率会系统性地骗你

这是这一篇最重要的一段。

这类策略在正常时期的夏普比率看起来极高，因为分母（波动率）极小。年化 12%、年化波动 2%，夏普就是 6.0——这个数字在任何机构的路演材料里都是惊人的。

但夏普比率假设收益近似正态分布。对左偏、有肥尾的分布，它系统性地高估了策略质量。

用一个具体的算法来看：假设一个策略年化 12%，但每年有 10% 的概率发生一次归零事件（交易所倒闭、连环强平、稳定币脱锚）。

十年后仍然存活的概率 = 0.9¹⁰ ≈ 35%

一个「夏普 6.0」的策略，十年后有约三分之二的概率已经归零。 而在归零之前的每一年，它的历史数据看起来都完美无缺。

问题的根源在于：夏普比率用平静期的波动率给尾部风险定价，而尾部风险恰恰是你唯一真正承担的东西。

隐藏杠杆：低波动的诱惑

还有一层更危险的放大机制。

因为这类策略的波动率低，人们会自然地想「既然波动这么小，为什么不加杠杆把收益放大」。年化 8% 加 5 倍杠杆就是 40%，而波动率看起来仍然可控。

这直接把尾部风险乘以了杠杆倍数。

长期资本管理公司（LTCM）在 1998 年的崩溃是这个模式最著名的案例：一群包括诺贝尔经济学奖得主在内的团队，运行高杠杆的收敛套利策略，在正常时期业绩优异，然后在一次尾部事件中，几个月内损失了绝大部分资本。

回到第六篇的结论：过度下注会把正期望值变成负结果。 而低波动策略是最容易诱使人过度下注的那一类，因为它的风险在事前几乎不可见。

五、对个人的现实评估

策略 散户可行性 说明
做市 ❌ 不可行 速度、队列位置、费率等级全面劣势
期现基差 ⚠️ 机制可行，代价高 对手方风险 + 保证金管理 + 资本效率使实际收益远低于报价
资金费率套利 ⚠️ 同上，且收益不确定 需要主动管理和退出判断

一个诚实的结论是：

这三类最有价值的地方，可能不是拿去做，而是理解它们的存在。

因为它们解释了几件你在别处会遇到的事：

  1. 为什么资金费率会被压回合理区间 —— 有人在做这件事
  2. 为什么价差在波动时会扩大 —— 做市商在为逆向选择风险提价
  3. 为什么加密市场里那些「稳定年化 XX%」的理财产品，几乎总是伴随着某种没被明说的尾部风险 —— 因为这就是它们收益的来源

第三条是最实用的。当有人向你展示一条平滑向上的收益曲线时，正确的问题不是「收益率多少」，而是：

  • 这个收益是谁付的？ 说不出对手方，就不要碰
  • 它承担的是什么风险？ 一定有，只是可能还没显现
  • 最坏情况下会损失多少？ 如果答案是 100%，那前面的年化数字就没那么重要了

六、这一篇的结论

  • 做市、基差套利、资金费率套利的收益不来自预测方向，而来自为别人承担风险。这是真实的经济功能。
  • 做市的核心风险是逆向选择：知情交易者只在对他们有利时和你成交。挂单等于卖出一个免费期权。
  • 散户在做市上没有任何优势维度。唯一现实的版本是用限价单代替市价单——不赚做市利润，只是不再付价差。
  • 期现基差的收益在开仓时锁定（到期必然收敛）；资金费率套利的收益不确定，严格说是收取风险溢价而非套利。
  • 中性的是价格敞口，不是对手方敞口。 FTX 上的中性仓位一样归零。
  • 报价年化和实际到手年化之间永远有差距，差的是保证金缓冲的成本。收益越接近名义值，说明缓冲越少。
  • 夏普比率对左偏分布系统性高估。 年化 12%、每年 10% 归零概率的策略，十年存活率仅约 35%——而它历史上的每一年都很完美。
  • 低波动是过度加杠杆的最大诱因，LTCM 是这个模式的经典案例。
  • 面对任何「稳定收益」产品，问三个问题：谁在付这个钱？承担的是什么风险？最坏会损失多少？