Estratégias com Funding Rate em Cripto

Condição ideal: funding rate < +0,02% (sem custo excessivo)
Evite Long quando: funding > +0,07% (custo mensal > 6%)

Cálculo do custo mensal de carregamento:
Custo = Funding por período × 3 × 30 = Funding diária × 30

Condição ideal: funding rate > +0,03% (você recebe)
Evite Short quando: funding < 0% (você paga)

Posição spot: COMPRA 1 BTC a US$80.000
Posição perp: VENDE 1 BTC no perpétuo (short)

Resultado de preço:
- BTC sobe 10% → ganho de US$8.000 no spot – perda de US$8.000 no perp = ZERO
- BTC cai 10% → perda de US$8.000 no spot + ganho de US$8.000 no perp = ZERO
→ Exposição direcional = zero

Resultado de funding (com rate de +0,03% por período):
- A cada 8h, você RECEBE US$80.000 × 0,03% = US$24
- Rendimento mensal: US$24 × 3 × 30 = US$2.160 = 2,7% a.m. = 32% a.a.

SE funding rate > +0,10% por 3 períodos consecutivos:
  → Considere reduzir posição Long ou abrir Short com stop curto
  → Racional: longs pagam muito; fracos serão forçados a sair
  → Historicamente, extremos de funding > +0,10% precedem correções de 10-20% em 72h

SE funding rate < -0,05% por 3 períodos consecutivos:
  → Considere reduzir posição Short ou abrir Long
  → Racional: shorts sobreposicionados; compressão pode ser violenta

import requests

def get_funding_rate(symbol="BTCUSDT"):
    url = f"https://api.bybit.com/v5/market/funding/history"
    params = {"category": "linear", "symbol": symbol, "limit": 3}
    r = requests.get(url, params=params)
    rates = [float(item['fundingRate']) for item in r.json()['result']['list']]
    return rates

def verificar_extremo_funding():
    rates = get_funding_rate()
    media_3_periodos = sum(rates) / len(rates)

    if media_3_periodos > 0.001:   # > 0,1%
        print(f"ALERTA: Funding extremamente positiva ({media_3_periodos:.4%})")
        print("Considere reduzir exposição Long")
    elif media_3_periodos < -0.0005:  # < -0,05%
        print(f"ALERTA: Funding extremamente negativa ({media_3_periodos:.4%})")
        print("Considere reduzir exposição Short")
    else:
        print(f"Funding normal: {media_3_periodos:.4%}")

verificar_extremo_funding()

Exchange A: BTC funding = +0,08% (longs pagam muito)
Exchange B: BTC funding = +0,02%

Ação:
- Short BTC na Exchange A (recebe 0,08%)
- Long BTC na Exchange B (paga 0,02%)
- Net: +0,06% por período = +65% a.a.

Risco: você precisa de capital em ambas as exchanges

BTC funding: +0,02% (normal)
ETH funding: +0,08% (euforia em ETH)

Ação:
- Short ETH (recebe alta funding)
- Long BTC (paga baixa funding)
- Net de funding: +0,06%
- Exposição residual: se ETH cai em relação ao BTC, você também lucra

import requests
import pandas as pd

def get_funding_history(symbol="BTCUSDT", limit=200):
    url = "https://api.bybit.com/v5/market/funding/history"
    params = {"category": "linear", "symbol": symbol, "limit": limit}
    r = requests.get(url, params=params).json()

    df = pd.DataFrame(r['result']['list'])
    df['fundingRate'] = df['fundingRate'].astype(float)
    df['fundingRateTimestamp'] = pd.to_datetime(df['fundingRateTimestamp'].astype(int), unit='ms')
    return df.sort_values('fundingRateTimestamp')

df = get_funding_history()
print(f"Funding média histórica: {df['fundingRate'].mean():.4%}")
print(f"Funding máxima: {df['fundingRate'].max():.4%}")
print(f"Funding mínima: {df['fundingRate'].min():.4%}")
print(f"% de períodos positivos: {(df['fundingRate'] > 0).mean():.1%}")