比特币 比特币定价的风险测度( 二 )


对买1价和卖1价数据的进一步讨论
1、将同一个交易所的买1价和卖1价同时纳入到分析之中
对于同一个交易所 , 买1价和卖1价均对比特币的定价产生影响 。 当两者分歧较大时 , 就会出现较大的价差;当两者分歧较小时 , 价格则极为靠近 。 故把两者同时纳入到分析之中 , 这样选取的数据也就能反映出同一个交易所对于价格的分歧方面的信息 。
2、将不同交易所的买1价和卖1价纳入到分析之中
各主流交易所的比特币价格都不相同 , 存在一定的价差 。 而不管价差多大 , 不同交易所的买1价和卖1价都对比特币的定价产生了影响 , 故应将不同交易所的买1价和卖1价纳入到分析之中 。
而如果非要指出哪个交易所的价格是最合理的 , 可以这样来思考:在一般情况下 , 似乎价格集聚程度高的区间更合理一些;但有时则相反 , 远离聚集区间的才更合理 , 例如 , 主力在某交易所拉盘 , 使得该交易所的比特币价格大幅偏离其他交易所的价格 , 这时或许应该更加倾向于承认主力对价格的认知 , 此价格更为符合合理定价的判断依据 。
风险测度
2、比特币定价的风险测度
我们使用的买1价和卖1价数据来自于以下交易所:Binance、Bitstamp、Coinbase Pro、FTX、Gemini、Huobi、Kraken、OKEx 。 以下是2021.8.17 11:47:25时的数据:
图1
上图中 , 红色的是各交易所的卖1价 , 为了观察方便 , 已按降序排列;绿色的是各交易所的买1价 , 也已按降序排列 。 有些买1价比卖1价高 , 说明不同交易所间存在套利机会 。
图2
根据各交易所某时刻的买1价和卖1价数据 , 上图给出了这些数据的方差 , 它指出了比特币定价的风险大小 。 上图还展示了之前一段时间的历史方差 。
应用
1、在高频量化策略中的应用
方差(风险)越大 , 当前的比特币定价就越不稳定 , 下一瞬间(也是我们下单到达交易所的那一刻) , 价格波动的程度就有增大的趋势 , 这可能使得原本盈利的操作变得不能盈利 。
因此 , 可将此方差(风险)作为一种辅助指标 , 参与到高频策略的风险控制之中 。 例如 , 在此指标值较大时 , 我们的策略就不进行操作 。
此外 , 与历史数据相比 , 当此方差特别大时 , 说明有主力在某些交易所中拉盘或砸盘 , 可能预示着极端行情马上就要来临——不过这还需要我们更多的测试和验证 。 在这种情况下 , 应立即启用策略对应的防守措施 。
2、期货保证金[2
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目前 , 期货市场的保证金制度主要分为静态保证金制度和动态保证金制度 。
在静态保证金制度下 , 初始保证金和交易维持保证金是固定的 。 在动态保证金制度下 , 将随着期货合约价格的波动而动态调整保证金的比例 , 这种动态收取保证金方式的优点是显而易见的 , 它与合约价格建立了相关关系 , 所以能很好的捕捉到由于期货价格波动而带来的市场中的风险的变化 , 因此能更好地弥补合约价格波动带来的风险 。 而静态保证金制度则达不到这样的要求 。 因此 , 学术界一般认为 , 动态保证金制度是期货市场发展的必然趋势 。
期货交易维持保证金不宜过高 , 也不能过低:若期货交易维持保证金过高 , 虽然出现违约的可能性将降低 , 但考虑到期货交易维持保证金是交易成本的重要组成部分 , 过高的期货交易维持保证金会压制投资者的投资积极性 , 市场的流动性也会随之大幅地降低 , 长期来看 , 不利于期货市场的持续发展 。 相反 , 若期货交易维持保证金过低 , 则违约发生的概率较大 , 不利于期货市场的稳定 , 最终也会损害投资者的利益 。 因此 , 应合理设定期货交易维持保证金 。
大量文献将期货交易维持保证金设定与VaR风险度量方法联系起来 。 该种方法利用数理统计技术来确定期货交易维保证金 , 具有较强的科学性 , 又表现出良好的适用性 , 能较好地弥补经济模型的诸多不足 。 然而 , 这种方法的准确性很大程度上取决于VaR方法的风险测度精度 。 己有研究证明在极端市场条件下 , VaR的缺陷凸显 。
在这种情况下 , 对于比特币期货市场的动态保证金制度 , 不妨也将比特币定价的风险测度运用到期货维持保证金的设定之中 。 例如 , 方差(风险)越大 , 当前的比特币定价就越不稳定 , 市场波动程度有增大的趋势 , 故应上调期货维持保证金 , 以便更好地弥补合约价格波动带来的风险 。 而关于此应用场景的具体细节还有待今后进行进一步的探讨 。

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