一、跨市场套利概述
1.1 什么是跨市场套利
跨市场套利，说白了就是「同一个东西，在不同地方卖不同价，你低价买、高价卖，赚差价」。
我刚开始做量化那会儿，总觉得套利很简单——不就是搬砖吗？后来真上了实盘才发现，这里面的门道深着呢。你想想看，两个市场的价格差异，可能只存在几毫秒。等你看到价差、下单、成交，黄花菜都凉了。
所以，跨市场套利的本质，是对定价效率的博弈。市场越有效，套利机会越少。但市场永远不可能完全有效——这就是我们吃饭的本钱。
核心要点：跨市场套利不是「发现机会」，而是「抢到机会」。谁的基础设施好、谁的速度快、谁的成本低，谁就能吃到肉。
1.2 套利的三大分类
我个人习惯把套利分成三类：空间套利、时间套利、统计套利。这三类各有各的玩法，也各有各的坑。
空间套利
最直观的一种。同一资产，在不同交易所或不同市场，价格不一样。
- 典型场景：比特币在币安卖 50000 USDT，在 OKX 卖 50050 USDT。你在币安买，在 OKX 卖，净赚 50 USDT（扣除手续费后）。
- 难点：转账速度、手续费、滑点。我在项目中遇到过，明明价差有 0.5%，但转账确认花了 10 分钟，等币到了，价差早没了。
时间套利
同一资产，在不同时间点，价格不一样。这不是简单的「低买高卖」，而是利用时间维度上的定价偏差。
- 典型场景：期货与现货之间的基差交易。比如，沪深 300 股指期货比现货便宜 20 个点，你买入期货、卖出现货，等交割日价差收敛。
- 避坑指南：我曾经在国债期货上吃过亏。当时基差看起来很大，但忽略了交割券的流动性问题。嗯，那笔交易亏了不少手续费。
统计套利
最复杂的一种。不依赖单一资产的价格差异，而是利用多个资产之间的统计关系。
- 典型场景：贵州茅台和五粮液，历史上价格走势高度相关。如果某天茅台涨了 3%，五粮液只涨了 0.5%，你买入五粮液、卖出茅台，赌它们回归均值。
- 难点：统计关系可能失效。你想想看，2013 年白酒行业塑化剂事件，茅台和五粮液的相关性瞬间崩塌。统计套利最怕的就是「结构突变」。
| 套利类型 | 核心逻辑 | 主要风险 | 我踩过的坑 |
|---|---|---|---|
| 空间套利 | 同一资产，不同市场 | 转账延迟、手续费 | 比特币跨所，转账确认太慢 |
| 时间套利 | 同一资产，不同时间 | 基差未收敛、交割风险 | 国债期货基差，忽略了流动性 |
| 统计套利 | 多资产，统计关系 | 结构突变、相关性失效 | 白酒股配对，塑化剂事件 |
1.3 市场微观结构基础
做套利，不懂微观结构，就像开车不看仪表盘。你可能会问：「我只看价格不行吗？」不行。价格只是结果，微观结构才是过程。
订单簿
订单簿就是所有买单和卖单的集合。它告诉你：在什么价位，有多少人想买，有多少人想卖。
我习惯把订单簿想象成一个「排队系统」。买单在左边排队，卖单在右边排队。价格越低，买单越多；价格越高，卖单越多。
# 一个简化的订单簿示例
order_book = {
'bids': [ # 买单，从高到低排列
(100.50, 200), # 价格 100.50，数量 200
(100.40, 500),
(100.30, 800),
],
'asks': [ # 卖单，从低到高排列
(100.60, 300), # 价格 100.60，数量 300
(100.70, 400),
(100.80, 600),
]
}做套利时，我最关注的是订单簿的「第一档」——也就是最优买价和最优卖价。这两个价格决定了你的实际成交价。
实战技巧：别只看第一档。我曾经在流动性差的合约上吃过亏——第一档只有 1 手，我下了 10 手的单子，结果成交价滑了 3 个 tick。所以，一定要看「市场深度」，也就是订单簿上各档位的累计挂单量。
买卖价差
买卖价差，就是最优卖价减去最优买价。它衡量的是「你买完立刻卖，会亏多少钱」。
举个例子：
- 最优买价：100.50
- 最优卖价：100.60
- 买卖价差：0.10
如果你在 100.60 买入，立刻在 100.50 卖出，你就亏了 0.10。这就是价差成本。
做套利时，价差是你的「隐形手续费」。我见过很多新手，看到价差 0.5% 就冲进去，结果买卖价差就吃了 0.3%，再扣掉手续费，利润只剩 0.1%。
注意：价差不是固定的。市场波动大时，价差会扩大。我经历过 2020 年 3 月的原油暴跌，当时 WTI 期货的买卖价差从正常的 0.01 美元扩大到 0.50 美元。那种行情下，套利基本没法做。
市场深度
市场深度，说白了就是「订单簿上各价位的挂单量」。它告诉你：如果你想买 1000 手，价格会推到多高。
我常用「深度图」来直观感受市场深度。下面是我用 SVG 画的一个简化版深度图：
从这张图你能看到：
- 买单深度（红色曲线）从左侧逐渐上升，越靠近当前价格，买单越多
- 卖单深度（绿色曲线）从右侧逐渐上升，越靠近当前价格，卖单越多
- 中间虚线是当前价格，两条曲线之间的水平距离就是买卖价差
深度越「陡峭」，说明流动性越好，大单对价格的影响越小。深度越「平缓」，说明流动性差，稍微大点的单子就能把价格打飞。
我的经验：做套利前，先看深度。如果买单深度和卖单深度严重不对称——比如买单深度是卖单深度的 3 倍——那说明市场偏向买方，你如果做空套利，可能会被「轧空」。我在 2021 年 GameStop 事件中就见过这种场景，空头被深度不对称活活逼死。
1.4 三者如何结合
你可能会问：「空间套利、时间套利、统计套利，跟订单簿、价差、深度有什么关系？」
关系大了去了。
- 空间套利：你需要同时监控两个市场的订单簿。价差和深度决定了你的套利容量。如果 A 市场深度 100 手，B 市场深度 80 手，那你最多只能套 80 手。
- 时间套利：你需要关注基差的变化。而基差的变动，往往体现在订单簿的价差上。基差扩大时，价差也会扩大，你的交易成本就高了。
- 统计套利：你需要高频获取多个资产的订单簿数据。统计套利通常持仓时间较长，但入场时机很关键。我习惯在价差最窄的时候入场，这样成本最低。
说白了，微观结构就是套利的「基础设施」。没有它，你的套利策略就像在沙子上盖楼——看着漂亮，一推就倒。
一句话总结：跨市场套利不是「发现价差」，而是「在微观结构允许的条件下，以最低成本捕获价差」。
嗯，这一章就到这里。下一章我们会深入订单簿的细节，看看如何从订单簿数据中提取套利信号。不过那是后话了。
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