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比特币 比特币定价的风险测度

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比特币 比特币定价的风险测度
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摘要：本文探讨了比特币定价的风险测度 ， 并简要介绍了它在高频量化策略和期货保证金设定中的应用 。 对于比特币市场更深入的认识 ， 或许能为监管机构提供更多的参考 。
各现货交易所的比特币价格存在价差 。 为了代表比特币的市场共识价格 ， 比特币衍生品交易所使用了其自定义的指数 ， 例如BitMEX的.BXBT 指数（根据其所采用的各个成分交易所的“最新成交价格”的加权平均值计算得出）和Deribit的BTC-USD指数（根据其所采用的各个成分交易所的“最佳出价和最佳询价的中间价”的平均值计算得出） 。
比特币的市场共识价格可视为比特币的定价 。 由于各现货交易所的比特币价格存在价差 ， 此定价的具体数值取决于我们所采用的计算方法 ， 并且不同的价差情况对定价的准确程度应有不同的影响 。 例如 ， 尽管大多数情况下套利机器人会令各现货交易所的比特币价格趋于一致 ， 但有时主力的拉盘会使得某些交易所的价格远高于其他交易所 ， 这些不同的情况会使得定价的准确程度受到影响 ， 因此我们引入比特币定价的风险测度 。 以此为指标 ， 可以指导高频量化策略等应用场景 。
高频量化策略虽然是根据当前的比特币价格来进行相应的操作 ， 但由于下单至交易所存在一定的延迟 ， 实际上决定策略盈亏的是下一瞬间的比特币价格 。 而比特币的当前合理定价 ， 以及各现货交易所价格之间的离散程度会直接影响下一瞬间的比特币价格 。 因此引入比特币定价的风险测度来衡量此离散程度是有意义的 。
那么 ， 采用何种数据来进行比特币定价的风险测度？我们认为 ， 应采用各主流现货交易所的当前买1价和卖1价 ， 并且只有当前的数据才能影响下一瞬间的比特币价格 。 下面进行详细的阐述 。
采用何种数据来进行分析
1、采用收益率数据？
是否采用收益率数据进行分析？文献[1
指出了采用收益率数据的原因：
多数金融研究针对的是资产收益率而不是资产价格 ， Campbell ， Lo和MacKinlay（1997）给出了使用收益率的两个主要理由：第一 ， 对普通投资者来说 ， 收益率是投资机会的完全的、尺度自由的概况；第二 ， 收益率序列比价格序列更容易处理 ， 有更好的统计特性 。 常用的收益率包括单周期收益率、多周期收益率、连续Compound收益率、资产组合收益率和超出收益率等 。
但是 ， 收益率的计算依赖于比特币的价格 ， 比特币未来的价格难以预计 ， 其过去的价格可以计算出历史收益率 ， 但这些收益率数据难以直接揭示今后的价格趋势 ， 故这里不采用收益率数据进行讨论 。
2、采用历史价格？
今后比特币的价格也许会走出与历史相似的行情 ， 但在本文里 ， 我们并不认为历史会重演 ， 故不采用其历史价格数据进行讨论 。
尽管如此 ， 历史价格依然很有价值 。 比如利用历史价格和成交量等数据来分析主力收集筹码、洗盘和测试、派发筹码等阶段的情况 ， 这对后续行情的理解具有一定的指导意义 ， 但这是另一篇文章的内容了 。
3、采用实时成交价数据？
在出现极端行情且无市价单成交时 ， 有可能出现做市商在盘口的报价与上一次实时成交价偏离过大的情况 。 这样看来 ， 实时成交价并不能每时每刻都准确反映出比特币的价格 ， 故这里也不采用实时成交价数据 。
4、采用买1价和卖1价数据？
由于买1价和卖1价能够及时反映出比特币的准确价格 ， 故本文选择使用它们来进行讨论 。
这里对马尔可夫链理论进行简要的介绍：
系统存在一个状态序列 ， 不同的时刻都对应着系统的一个状态 ， k为任意时刻 。 马尔可夫链是指具有马尔可夫性的马尔可夫随机过程 ， 马尔可夫性也称为无后效性 。 无后效性表示系统将来时刻k+1的状态 ， 只依赖于当前时刻k的状态 ， 与以前任何时刻的状态都无关 。
因此 ， 本文实际上是认为币价具有马尔可夫性 。 即我们采用当前的买1价和卖1价数据进行分析 ， 认为当前的数据才能对下一瞬间的行情产生影响 ， 而历史数据与下一瞬间的行情是无关的（换言之 ， 与下一瞬间的行情真正相关的只有当前的各种数据 ， 它们才能真正对下一瞬间施加影响 ， 而除去巧合外 ， 历史不能在下一瞬间重演） 。
本文并非要否认历史规律所揭示的一些周期性的因素对币价产生影响的可能性 。 但先将一些基础情况进行分析后 ， 再加入对历史规律的探讨 ， 或许才能把问题讨论透彻 。

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