Adaptive Carry

Adaptive Carry 是一個期限感知型融資演算法，也是 Stratum 為多數使用者提供的推薦預設值。它是 carry 系列中能自我調校的成員：它透過判讀目前利率位於該市場自身近期區間中的什麼位置，來決定放貸多久，因此單一組設定能適應不同市場，而非仰賴一個對某市場正確、對另一市場卻錯誤的固定門檻。

與每個 Stratum 演算法一樣，它在自己那桶的資金切片上運行，並回傳它想要掛出的單——實盤的逐次運算（tick）與回測走的是同一條程式碼路徑。它被評為專家級。在你往下閱讀之前，先了解更廣的策略目錄以及 Stratum 如何掛單會很有幫助。

1. 它做什麼

Adaptive Carry 讓資金保持佈署狀態，並依利率所處的區間（regime）來選擇放貸期限：

  • 對此市場而言利率偏高——它會鎖入一筆長期放貸，以擷取這個偏高的利率。
  • 對此市場而言利率偏低——它會停留在短期、快速回流的放貸上，讓現金迅速返回以再放貸。
  • 利率位於兩者之間——它會以一個中等期限放貸。

它與固定門檻 carry 策略的差別在於如何判斷「高」與「低」：是對照利率自身的近期分佈，而非某移動平均之上的固定百分比。

2. 自我調校的閘門如何運作

Adaptive Carry 會將目前利率與其在近期利率的滾動視窗（約最近 60 天）中的位置進行比較。它衡量今天的利率落在該視窗 0–100 刻度上的哪個位置——0 為近期最低利率，100 為最高——並用該百分位來挑選所處區間。

  • 在劇烈波動的市場中，利率的近期區間很寬，因此鎖定門檻實際上會落得很高——它只會在真正的尖峰時才進行長期鎖定。
  • 在穩定的市場中，區間很窄，因此同一門檻會落得很低——它會更願意進行鎖定。

這正是「自適應」的重點：同一組參數在劇烈波動的市場中要求更高、在穩定市場中要求更低，而非用一個固定數字而它對其中之一必然是錯的。

當滾動視窗過於稀薄而不具意義時（近期樣本少於 10 筆——通常是全新的市場），它會退回到一條較簡單的規則，將目前利率與其近期平均值比較，而非與百分位比較。

3. 具再投資感知的長期鎖定

當閘門表示「進行長期鎖定」時，Adaptive Carry 不會單純地抓取顯示利率最高的那一筆。它會為每個符合條件的長期放貸期限評分，依據是它相對於「保持流動並滾動短期」所多付出的超額，再依你實際上可能持有它的時間長短、以及你在該期限上實際能放貸多少來加權。

這之所以重要，是因為 Bitfinex 上的借方經常提早還款，因此一筆長期鎖定鮮少會持有到其名目全期——一筆 120 天的放貸平均下來持有的時間遠遠更短。以「超額相對於滾動短期」乘上「預期持有時間」來評分，可避免過度獎賞一個僅僅略勝於單純保持短期的長天期。當沒有可用的即時各天期融資曲線時（冷啟動，或某些回測），具曲線感知的行為會退回到以平台平均融資利率（FRR）放貸。

4. 自適應利率下限

Adaptive Carry 也會套用一個利率下限：它拒絕以低於近期利率視窗某個指定百分位的利率放貸，讓掛單留在原地休眠待命，直到利率上升到與之相會。這個行為類似一張具區間感知的限價單——下限會在火熱區間自動上移，並在平靜區間下移。

出貨的預設下限是近期區間的第 96 百分位（將下限設為 0 即可關閉它）。其取捨很直接：下限在平靜市場中可能讓少量現金閒置——這是等待更好利率而非低價放貸所付出的代價。

5. 何時選擇它

  • 你想要一組能跨不同市場運作、無需手動調校的設定。
  • 你能接受資金偶爾休眠（因下限），以換取不以低利率放貸。

它的取捨：手動調校一個固定門檻的 carry 策略，在某個特定市場上或許能略勝 Adaptive Carry，但 Adaptive Carry 的設計就是要在你各處都使用同一組設定時取勝。它也需要一些利率歷史來學習——在全新的市場上，它會先使用較簡單的、以平均值為基礎的規則，直到累積足夠資料為止。

6. 參數與預設值

以下是可編輯的參數及其調校後的預設值：

  • lockPercentile（預設 30）——在此市場近期區間的 0–100 刻度上，利率必須多高才會進行長期鎖定。較低者更急於鎖定；較高者會等待異常偏高的利率。
  • shortPercentile（預設 0）——利率必須多低，才會把資金保留在短期、流動的放貸中。0 表示交由下限來處理。
  • floorPercentile（預設 96）——同一 0–100 刻度上的最低利率下限；0 會關閉它。
  • shortPeriod（預設 2 天）——保持流動時所用的放貸期限。
  • midPeriod（預設 30 天）——利率位於兩者之間時所用的放貸期限。
  • longMinPeriod（預設 60 天）——被計為長期鎖定的最短放貸期限；當利率偏高時，它會挑選至少這麼長、且報酬最佳的期限。

相對於目錄中的其他策略，它的報酬輪廓被評為高，流動性輪廓為中。

7. 回測是建模結果，並非保證

Stratum 會以真實的 Bitfinex 歷史融資資料，用與實盤運行完全相同的演算法程式碼，對每個策略——包括 Adaptive Carry——進行回測。那些回測刻意偏向樂觀：它們假設你的掛單以全額成交，並忽略訂單簿深度與市場衝擊，因此建模出的報酬會高於你在實務中應有的預期。

請將任何回測數據視為建模結果，而非保證。過往表現無法預測未來結果。你是放貸給保證金交易者，並承擔 Bitfinex 抵押品系統的信用風險；Stratum 不保證報酬。你可以在計算機中，針對你自己的資金探索建模出的結果。

8. 後續步驟