但凡提及量化交易，便会提到对冲套利。所谓的对冲套利一般特期货市场上的参与者利用不同月份、不同市场、不同商品之间的差价，同时买入和卖出两张不同类的期货合约以从中获取风险利润的交易行为。
简言之，即是利用差价获得利润。那么，如何寻找这种差价空间，又如何利用差价空间获得利润呢？今日量化小课堂将为您白话对冲套利。
对冲套利可以从四个方面来讲，分别是：期现套利、跨期套利、跨平台套利、三角套利。
期现套利
首先通过一张图简单说明如何判断套利机会。
• （1）紫色为BTC现货价格、红线为BTC期货价格，两者的价差：绿线为无套利区间。
• （2）一旦价差突破了无套利区间，则存在套利机会，只要同时双向建立头寸，持有至合约到期，就可以获得无风险收益。
以案例分析来看：
+ 现货：火币
+ 期货：Okex的合约交易
+ 风险点：如果BTC暴涨，可能带来合约打爆
– 时间：季度合约离最后交割日尚有30天
– 合约交易价格：8000
– 火币BTC：7000
– 价差：1000
– 投入资金：现货7000＋保证金800＝7800
– 收益率：1000/7800=12.8%
– 操作：做多BTC，做空合约
– 实现：季度合约到期日，价差收敛到0
– 年化收益率：140%
分摊风险
• （1）例如套利空间5%，BTC暴跌20%，OK的期货多头穿仓，穿仓部分由空头集体承担6%，则空头盈利部分=20%+5%-6%=19%
• （2）多头损失依然是20%
• 套利收益=-1%。
统计套利
同样以示图说明：
+ 数字币配对交易在方法上可以分为两类：
（1）是利用数字币的收益率序列建模
（2）另一类是利用数字币的价格序列的协整关系建模。
+ 前者是基于日收益率对均衡关系的偏离，后者是基于累计收益率对均衡关系的偏离
协整策略
• （1）当残差序列是平稳的，并且服从正态分布时，统计套利就会变得很容易。投资者只需在价差出现在分布的尾部时建仓，在价差出现在零附近时平仓即可。
• （2）残差序列往往不是服从正态分布的，因此可以采用混合正态分布或直接用非参数的方法来拟合其收益率的分布。这就需要考虑用ARMA 模型或ARCH 模型来刻画这些特性 。
• β中性策略
• 主成分法原理是先找出一些数字币的共同驱动因素——主成分，根据主成分的系数向量构建主成分组合（类似于市场基准）。
• 将每一只数字币的收益率表示为这些主成分组合的线性函数，当残差出现一定的偏离时，做空该成分股并做多主成分组合（或相反），以实现Alpha 收益
+ 目前的币币交易，就是天然的统计套利。
+ 建议只做最主流的10个币币对，就行区间交易。
+ 跨期套利则是统计套利中最容易量化的一类策略。
+ （1）例如Okex合约交易中，EOS次周合约的价格是13.58美元，而EOS季度合约的价格是14.79美元，价差是1.21美元。
+ （2）采用跨期对冲套利策略时，我们可以在次周买入做多，同时在季度卖出做空。当两个合约价差（溢价）缩小时，就可以双向平仓获利。
+ （3）例如两个合约的价差缩小到0.4美元时，我们即双向平仓，获得0.81美元套利利润。
跨平台套利
跨平台套利亦是最常见的套利方法之一，也称为‘搬砖套利’，就是利用不同平台之间的价差，自动换仓的方式。简单介绍下对冲搬砖。
例如：
+ 我在A交易所有1个BTC，1个EOS；
+ 我在B交易所也有1个BTC，1个EOS；
+ A交易所EOS/BTC=1
+ B交易所EOS/BTC=1.5
+ 我在A交易所把BTC卖掉，换成EOS，那我在A交易所就有2个EOS
+ 同一时间内，我在B交易所把EOS卖掉，换成BTC，我在B交易所就有2.5个BTC
+ 之前EOS总量2，BTC总量2；
+ 对冲搬砖后，EOS总量是2，BTC总量是2.5；
+ 就是说，我这次对冲搬砖利润0.5个BTC，利润率为0.5/2=25%
+ 同一时间内同时买卖，就叫对冲搬砖。
+ 这种方式可以多赚币，但是不保证盈利。
三角套利
三角套利，即是利用交易所不同交易区的价差进行套利。
初始拥有：BTC和USDT
• （1）先去LTC/BTC吃单买入LTC，卖出BTC
• （2）LTC/USDT市场吃单卖出LTC
• （3）BTC/USDT市场吃单买入BTC。
• BTC不变，增加USDT
• 对交易系统要求很高
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