用 DeepSeek V4 生成 Python 回测代码：funding rate 套利策略开发（中转站 3 折起）

实测数据：我在深圳电信宽带下连续测了 20 次，首 token 延迟 38–62ms，平均 47ms；成功率 100%（同一时段官方 API 成功率约 91%，经常遇到 429 限流）。这个延迟数字和我用 curl 直接打 api.holysheep.ai 测得的结果一致，验证了线路确实是国内直连 BGP。

第二步：把生成的代码改成可运行版本

DeepSeek V3.2 给出来的代码框架通常能跑，但缺资金费率数据源。这里我推荐 Tardis.dev——它提供 Binance/Bybit/OKX/Deribit 的逐笔成交、Order Book、强平、资金费率历史数据。HolySheep 同时也是 Tardis.dev 的官方中转合作伙伴，api.tardis.dev 的充值同样可以走人民币通道，账单合并管理。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from datetime import datetime, timezone

Tardis.dev 资金费率数据（通过 HolySheep 中转，或官方 API）
TARDIS_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
SYMBOL     = "btcusdt"
START      = datetime(2024, 1, 1, tzinfo=timezone.utc)
END        = datetime(2024, 6, 30, tzinfo=timezone.utc)

def fetch_funding(symbol, start, end):
    url = "https://api.tardis.dev/v1/funding"
    params = {
        "exchange": "binance",
        "symbols": symbol,                      # 小写，多个用逗号
        "from": start.isoformat(),
        "to":   end.isoformat(),
    }
    headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_KEY}"}
    r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    df = pd.DataFrame(r.json())
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
    return df.set_index("timestamp")[["funding_rate"]]

df = fetch_funding(SYMBOL, START, END)

策略信号：费率 > 0.03% 做空（收资金费），< -0.03% 做多
threshold = 0.0003
df["position"] = np.where(df["funding_rate"] >  threshold, -1,
                  np.where(df["funding_rate"] < -threshold,  1, 0))
df["pnl"]      = df["position"].shift(1) * df["funding_rate"]
df["equity"]   = (1 + df["pnl"].fillna(0)).cumprod()

指标
days   = (END - START).days
cagr   = df["equity"].iloc[-1] ** (365 / days) - 1
sharpe = df["pnl"].mean() / df["pnl"].std() * np.sqrt(365 * 3)  # 8h = 3 次/天
mdd    = (df["equity"] / df["equity"].cummax() - 1).min()

print(f"CAGR={cagr:.2%}  Sharpe={sharpe:.2f}  MDD={mdd:.2%}")
df["equity"].plot(title=f"{SYMBOL} Funding-Rate Arbitrage Backtest")
plt.show()

def grid_search(df, thresholds=(0.0001, 0.0002, 0.0003, 0.0005, 0.0008)):
    rows = []
    for t in thresholds:
        pos = np.where(df["funding_rate"] >  t, -1,
              np.where(df["funding_rate"] < -t,  1, 0))
        pnl = pd.Series(pos, index=df.index).shift(1) * df["funding_rate"]
        eq  = (1 + pnl.fillna(0)).cumprod()
        rows.append({
            "threshold":    t,
            "sharpe":       pnl.mean() / pnl.std() * np.sqrt(365 * 3) if pnl.std() else 0,
            "mdd":          (eq / eq.cummax() - 1).min(),
            "total_return": eq.iloc[-1] - 1,
        })
    return pd.DataFrame(rows).sort_values("sharpe", ascending=False)

print(grid_search(df).head())

让 DeepSeek 帮你加 delta hedge：现货 + 永续 = 中性头寸
delta_hedge_prompt = f"""基于以下回测结果 {grid_search(df).head().to_dict()}，
请重写代码，在做空/做多永续的同时开等量反向现货仓位对冲，
并把对冲后的资金费率净收益、夏普、回撤重新输出。
"""
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": delta_hedge_prompt}],
    temperature=0.2,
    max_tokens=3000,
)
print(resp.choices[0].message.content)