Bitget x Reality x Keyring：藉助rToken實現股票基差策略的去中心化

Bitget 與 Keyring 正合作開發一款基於規則的股票基差指數，並藉助 Reality 的 rToken 構建相關鏈上借貸市場。

Reality 提供代幣化的股票敞口，Keyring 則負責開發指數方法論並構建相關借貸市場。該指數旨在將 rToken 持倉與對沖性的股票永續合約倉位相結合，以捕捉資金費率與基差機會。部分產品計劃透過 Bitget 理財分發，具體須視產品審核結果、資格要求及可用性而定。

此次合作整合了 Reality 的代幣化股票基礎設施、Keyring 的規則化投資策略與借貸市場、IPOR Fusion 的鏈上金庫基礎設施，以及 1Token 的投資組合管理與風險監控工具。合作各方將共同探索這些組件如何支持鏈上股票基差產品的開發，同時應對跨傳統市場與去中心化市場策略所面臨的營運、流動性與風險管理挑戰。

Bitget 與 Reality：股票基差策略

Reality 透過其 rToken 提供鏈上股票敞口。交易者可透過 Bitget 交易所或 Bitget Wallet X 購買 rToken，也可直接透過 Reality 的請求報價（RFQ）服務購買。

Reality 的 rToken 構成基差交易中的鏈上股票倉位，同時也可作為相關借貸市場的抵押品。Reality 的 RFQ 服務與 Bitget Wallet 為獲取 rToken 流動性及交易執行基礎設施提供支持，使符合條件的參與者和金庫能夠獲得代幣化股票敞口，具體須遵循適用的結算條件。

代幣化股票使股票敞口能夠直接與去中心化借貸及投資基礎設施相結合，從而讓鏈上策略更容易參與基差交易。與通常需要單獨的券商和融資安排的傳統股票不同，rToken 既可作為基差交易中的股票倉位，也可作為鏈上借貸市場的抵押品。這使投資者能夠將代幣化股票持倉與對沖性永續合約倉位相結合，同時利用去中心化基礎設施來管理融資並執行規則化策略。

使用 rToken 進行股票基差交易

風險溢價是交易者為承擔某類風險而獲得的、高於無風險利率的額外收益。基差則是指現貨價格與對應合約或永續合約所獲總回報之間的價差或差異。

股票基差交易旨在捕捉多頭向空頭支付的資金費用。

資料來源：Keyring Research，2026年1月–7月

當資金費率為正時，交易者可透過持有相應的 rToken 並做空其永續合約來賺取資金費用。這種操作旨在對沖股價敞口，從而構建一個 Delta 中性的基差交易。

基差交易的去中心化

「股票基差策略歷來依賴中心化交易所，在統一的保證金框架內管理現貨與衍生品倉位。跨保證金機制允許一個倉位的收益和抵押品價值用於支持投資組合中其他倉位的保證金要求，從而減少了為每筆交易單獨維持抵押品緩衝的需要。

然而，將託管、交易執行與保證金管理集中於單一中介機構，會引入交易對手風險和操作風險。多家大型中心化市場參與者的倒閉，促使市場更加關注那些能夠將這些職能相互分離、同時仍能保持管理對沖倉位所需資本效率的結構。

去中心化借貸與交易執行基礎設施提供了另一種選擇，使代幣化股票抵押品、融資安排與衍生品敞口能夠在多個相互關聯的協議之間進行管理。儘管這種方式可以降低對單一中介機構的依賴，但也會帶來與智能合約、跨鏈橋、價格預言機以及流動性分散相關的風險。因此，有效的風險管理需要可靠的抵押品估值、充足的保證金緩衝，以及跨交易場所的協同執行。」

借貸市場作為槓桿來源

出借人將穩定幣存入借貸資金池。借款人購買 Reality 的 rToken 並將其存入作為抵押品。資金池以該 rToken 抵押品為依據出借穩定幣。借款人向資金池支付利息，資金池在扣除費用後將利息分配給出借人。如果貸款規模相對於抵押品價值過大，資金池可以出售該抵押品。

這種結構可以作為一種槓桿來源，使借款人能夠透過市場上所列出之抵押資產建立更大規模的倉位。這種做法在 DeFi 行業中通常被稱為「循環貸」（looping），借款人可藉此在無需在交易所開設保證金帳戶的情況下，對代幣化股票獲得槓桿敞口。

這種抵押借貸結構所發揮的融資功能，與傳統市場中的回購（repo）類似，使投資者能夠以其代幣化股票持倉為依據獲得融資。

對於符合條件的 Bitget 用戶而言，該擬議的借貸結構有望使其獲得由以 rToken 為抵押品的超額抵押借貸所產生的收益，具體收益水平取決於借款需求、適用費用、抵押品估值及強平風險等因素。Keyring 將機構級風險框架（即 ISDA 標準化初始保證金模型參數）引入其去中心化借貸框架，為抵押品及保證金要求提供結構化的管理方法。

穩定幣借貸與股票基差指數敞口是兩類不同的產品。穩定幣出借人賺取的是借款人支付、並扣除適用費用後的利息。而指數投資者獲得的，則是 rToken 與永續合約組合策略的淨表現，包括資金費用及基差方面的盈虧，並扣除融資及交易執行成本。下文所示的指數表現並不代表穩定幣出借人所獲得的回報。

一個需要重點關注的問題是：借貸市場中 rToken 倉位的價值，需要與 Hyperliquid 上的空頭倉位相互平衡，並且借貸市場必須能夠正確地對 rToken 價格進行估值。這正是跨保證金機制在任何市場中都至關重要的原因。

Reality 的 rToken 價格預言機在美股常規交易時段內採用官方價格來源，在該時段之外則採用 Hyperliquid 的報價。這些價格數據用於支持抵押品估值；而跨場所的保證金對沖則取決於具體適用的市場及帳戶安排。該基差策略還需要對借貸倉位與永續合約保證金進行協同管理。

舉例而言，如果美股市場處於休市狀態，而對應的永續合約價格大幅下跌，由於其預言機在常規交易時段之外會採用 Hyperliquid 的報價，rToken 的抵押品估值也可能隨之下降。即便標的股票在此期間並未發生交易，這也可能降低借貸倉位的借款能力，並有可能觸發強平。與此同時，空頭永續合約倉位產生的收益，並不會自動跨協議抵銷抵押品價值的下跌。這凸顯了在市場波動期間，協同保證金管理、可靠的價格數據來源以及充足流動性對於倉位管理的重要性。

強平環節採用 Keyring 的 [un]wind 產品，並與 Reality RFQ 相連接，以協調抵押品贖回與債務償還。結算可能需要在多個交易日的美股常規交易時段內完成。該機制旨在支持大額 rToken 倉位的有序強平，具體結果取決於贖回能力、結算時點以及最終收回的款項。

鏈上指數策略

Reality 的 rToken 為這些指數策略提供鏈上股票持倉。

量化投資策略（Quantitative Investment Strategies，QIS）是一類廣受歡迎的產品，傳統上由投資銀行創設，面向那些希望以透明方式捕捉已知市場無效性（即風險溢價）的客戶發行。

智能合約可以將指數計算、交易執行及風險管控中傳統上需要依賴中心化金融中介機構完成的部分實現自動化。 它們為實施規則化策略提供了可編程的框架，使自動化執行、透明的風險參數設置以及與去中心化金融基礎設施的集成成為可能。 IPOR 的 Fusion 金庫基礎設施透過智能合約執行預先設定的投資授權，強制執行允許交易的資產範圍、授權市場、風險限額及交易執行規則。 這使得該策略實現了完全可編程化，同時確保其實施嚴格遵循既定規則手冊。

在策略構建方面，QIS 面臨的一個常見挑戰，是如何確保策略能夠以一種可擴展的方式正確捕捉潛在的風險溢價。為此，一套簡單而穩健的規則手冊至關重要。

去中心化且穩健的策略規則手冊

該指數遵循一套基於規則的方法論，圍繞三個核心步驟構建：

1. 確定符合條件的代幣化股票及相應永續合約市場範圍
2. 對過去三週內符合條件的基差機會進行排序
3. 依據預先設定的投資組合構建、流動性及風險管理約束條件分配資金

其複雜性在於如何以去中心化、無需信任的方式應對突發事件。例如，針對跨鏈橋故障情形設置保證金緩衝規則便是其中一例；此外，如何將交易成本納入考量，並妥善處理滑點與交易執行問題，則是另一個例子。

以下分析基於2025年12月15日至2026年10月19日期間的模擬淨資金費用收益，評估該基於規則的股票基差指數的歷史表現。數據集分為用於確定策略參數的樣本內區間，以及用於評估初始校準窗口之外表現的樣本外區間。該模擬同時考慮了交易約束、交易執行成本、融資假設以及投資組合集中度限制。

上述結果均基於歷史模擬得出，對所採用的假設較為敏感，可能無法反映實際交易執行情況或未來市場走勢。

該指數還與一個利用未來市場資訊構建的理論最大回報投資組合進行了比較。這一假設性基準衡量的是，在模型所設定的交易約束（包括每日成交量限制、滑點、集中度限制及保證金要求）條件下可實現的最高累計回報。由於其依賴於交易發生時投資者尚無法獲取的資訊，因此它僅能作為一種回溯性參考，並不代表一種可實際投資的策略。

需要特別說明的是，該指數始終會最大化配置資產，因此該信號中並不包含任何戰術性風險疊加機制。這意味著，當資金費率大幅轉為負值時（如4月份的情況），即便是最優投資組合也會承受損失，因為彼時並無溢價可供捕捉。同樣值得注意的是，在某些情況下（如3月和7月），最優投資組合的表現會遜於我們的指數。由於每日交易限額的存在，倉位的建立與平倉都需要一定時間，因此在整個期間內能夠提升整體回報的選擇，在某一特定週內可能反而導致回報降低。在模擬假設下，該指數在樣本內區間記錄的夏普比率約為6，在樣本外區間則超過9。模擬最大回撤約為60個基點，出現在樣本內區間。上述結果反映的是歷史數據集及建模假設下的結果，不應被解讀為對未來表現的預示。

模擬指數在樣本內區間的年化淨回報率約為7%，在樣本外區間約為4%；而理論最大回報投資組合在相應區間的年化回報率則分別約為11%和5%。上述結果均已計入模型化的交易執行成本與融資成本，並不代表投資者實際獲得的回報。分析顯示，在扣除適用策略成本之前，毛資金費用溢價約為11%—14%。該模擬假設每次再平衡的交易執行成本為20個基點，一次完整往返交易約為40個基點，同時假設槓桿倉位的年化融資成本為6%。在模型假設下，交易執行成本每降低10個基點，策略年化回報率有望提升約1個百分點；而融資成本每降低1個百分點，則可能帶來約1個百分點的進一步提升。

此外，還存在資金稀釋的影響。具體而言，當滑點增大時，該策略無法將100%的資金全部投入使用，部分資金將處於閒置狀態。由於這一原因，以及保證金緩衝的需要，該策略在任意時點約有25%的資金以現金形式持有，這部分資金有可能透過獲取無風險利率，為整體回報再帶來約+1%的提升。

該模擬假設以 rToken 為抵押品的借款貸款價值比（LTV）為50%，代幣化股票倉位最高可獲得2倍槓桿。相應的 Hyperliquid 永續合約倉位則按8倍至20倍的槓桿進行建模，具體倍數取決於壓力市場情景所決定的保證金緩衝要求。在上述假設下，rToken 的平均名義敞口約為該基差策略所配置資金的1.5倍。例如，1億美元的資金配置，對應的平均 rToken 敞口約為1.5億美元。這些槓桿假設提高了該策略對保證金要求、流動性限制及不利市場波動的敏感度。

可組合指數，助您構建自有策略

Keyring 已基於 Reality 的 rToken 創建了多個「模組化基差對」指數組件。每個組件均可獨立使用，使管理人能夠構建具有差異化風險、回報及配置目標的系統化策略。

交易該指數。一種常見做法是：管理人可運用「風險疊加」機制，根據市場狀況的變化調整其在股票基差指數中的敞口。例如，可藉助布林帶（Bollinger Bands）等動量指標來識別資金費率趨勢的變化，從而為配置決策提供參考。這些方法僅供示例說明，並不保證能夠提升業績表現。

交易基差對。管理人也可可圍繞單個 rToken 基差對構建策略，並透過交易這些基差對來力求跑贏指數。統計套利技術可運用主成分分析（PCA）方法，其假設前提是基差對的走勢存在某種典型的「結構」，即所謂的協方差關係。如果該協方差矩陣中包含若干關鍵的方向性驅動因素，我們便可測算出這些主成分（在數學上稱為特徵向量），並針對圍繞這些主方向出現的噪聲波動進行交易。這是一類常見的策略類型，被稱為統計套利，常由對沖基金運作，但需警惕其中的交易成本！

此類交易適用於