tick級バックテスト：Funding RateとMark Priceの連動戦略検証

暗号資産の Perpetual Futures（無期限先物）市場では、Funding Rate（資金調達率）と Mark Price（マーク価格）が相互に作用し合って市場効率を維持しています。tick レベルのデータを用いてこの連動性を検証する戦略を、私の実務経験を交えながら解説します。

HolySheep vs 公式API vs 他リレーサービス：違いを一目で比較

まず、tick 級バックテストの分析フェーズで AI を活用する際に重要となる、各 LLM API プロバイダーの特徴を比較します。

私は複数のリレーサービスを併用してきましたが、tick 級バックテストでは数千回〜数万回の API 呼び出しが発生するため、為替レートの影響が損益に直結します。今すぐ登録で付与される無料クレジットは、最初の検証サイクルを回すのに十分な額でした。

Funding Rate と Mark Price の基礎

Perpetual Futures では、原資産価格（Index Price）と乖離しないよう Mark Price が設計されています。Funding Rate は通常 8 時間ごとに発生し、以下の式で決定されます。

# Funding Rate と Mark Price の基本関係
import numpy as np

def calculate_funding_impact(mark_price, index_price, position_size, funding_rate):
    """
    mark_price と index_price の乖離幅と、
    funding_rate がポートフォリオに与える影響を計算
    """
    basis = mark_price - index_price           # ベーシス（乖離幅）
    basis_pct = basis / index_price            # ベーシス率
    
    # Funding Payment（資金調達支払い額）
    # ロング側：funding_rate > 0 なら支払い、< 0 なら受け取り
    payment = position_size * mark_price * funding_rate
    
    return {
        'basis': basis,
        'basis_pct': basis_pct,
        'payment': payment
    }

サンプル：BTC 60,000 USDT 環境で検証
sample = calculate_funding_impact(
    mark_price=60_120.5,
    index_price=60_000.0,
    position_size=1.0,        # 1 BTC 相当
    funding_rate=0.0001       # 0.01%
)
print(sample)
{'basis': 120.5, 'basis_pct': 0.002008..., 'payment': 6.012...}

ベーシスが大きくプラスで Funding Rate もプラスなら、Mark Price は Index Price より高い「割高」状態であり、Funding 支払いを通じてショート側に有利な圧力がかかります。逆にベーシスがマイナスで Funding Rate もマイナスなら、ロング側が Funding を受け取る有利な構造です。

戦略ロジックの設計

私は2024年から tick 級バックテストを本格化させてきましたが、最初に直面したのは「ローソク足単位では Funding Rate の効果を正しく評価できない」という問題でした。Funding は 8 時間間隔で発生しますが、Mark Price の乖離は秒単位で変動するため、ローソク足単位では必ず情報損失が生じます。

そこで本戦略では以下のシグナルを定義します。

• シグナル A（ショート）：basis_pct > 0.15% かつ funding_rate > 0.0001
• シグナル B（ロング）

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