如何交易 BTC 隐含波动率?_比特币:比特币那么贵卖给谁啊

纯隐含波动率的简单风险。这是以波动率指数的可交易期货形式出现的--这是传统市场中常见的工具。Deribit正在朝这个方向迈出第一步,推出了自己的比特币波动率指数DVOL,目的是很快推出该指数的期货。这个指数使用相关到期的隐含波动率输出一个数字,给出30日年化隐含波动率的衡量标准。

虽然在传统市场中,波动率指数被称为 “恐慌指标”,但在研究比特币的隐含波动率时,我们反而将这种波动率指数称为 “行动指标”或“恐慌和贪婪指标”。与大多数传统市场不同的是,比特币期权往往是正向倾斜的,大的走势往往是基于上行以及下行的预期。

比特币期权的隐含波动率给出了比特币预期走势的指示。期权是计算波动率指数的必要信息。在世界上,比特币期权的10次交易中,几乎有9次是在Deribit上交易的。这使得利用Deribit期权来计算有意义的比特币波动率指数是非常必要的。交易期权来交易波动率(通过交易Vega)与其他成分纠缠在一起,如Delta(对标的物走势的暴露)和Theta(对时间衰减的暴露)等等。波动率指数期货不仅是一种非常有效和简单的交易波动率的方法,而且还开辟了新的交易策略,如更多的可能性实现与隐含波动率策略,对冲期权的波动率风险,波动率均值回归和动量策略。

美国财政部正在研究如何使用数字美元来保护隐私:金色财经报道,负责金融机构的助理部长Graham Steele表示,美国财政部一直在研究如何使潜在的数字美元的零售交易尽可能保持私密和匿名,尽管他说美国还没有决定是否推进中央银行数字货币(CBDC)的发展。

然而,Steele也指出了零售业CBDC可能存在的风险,特别是运行的危险。最近的美国银行业动荡表明,\"使存款流动的技术只会越来越快,\"这增加了高速、恐慌性的资金流动的危险。斯蒂尔说,一个由财政部领导的小组正在研究建立美国中央银行数据中心的可能性,\"该小组正在评估与全球金融领导地位、国家安全、隐私、非法金融和金融包容性有关的政策目标。[2023/6/14 21:34:44]

DVOL是前瞻性波动率。计算值是什么意思?它给出了30天(前瞻性)的年化波动率预期。要想粗略了解比特币的预期日波动率,只需将该值除以20即可。例如,DVOL = 90给出了4.5%的预期日波动率(更准确地说,您应该将DVOL除以365的平方根,以获得预期日波动率的估计。)

比特币波动率指数的计算大致如下:

选择两个到期日, 最接近30天的, 并在30天的两端。

以太坊核心开发者:没人询问开发人员如何看待提高Gas上限问题:7月20日,以太坊核心开发者Péter Szilágyi发推称,很惊奇的是,那些“提高Gas上限”的文章中,没有一个文章询问任何开发人员如何看待这个问题。[2020/7/20]

用市场的买卖深度计算期权价格。如果买入/卖出价差过大,则回落到使用最后一分钟内的交易价格,如果无法获得,则使用1分钟前的标价。

计算期权的隐含合成。如果没有足够的信息/期权不够紧密,无法很好地计算,那么使用1分钟前的标价合成。

丢弃ITM看涨和看跌期权。丢弃溢价很低的期权。

使用方差掉期方法计算近期和长期到期的方差。在2个到期日之间进行插值,取平方根。

过滤杂值,让计算出的数值变得平滑,得出指数计算结果。

选择 “到期日1”作为距离到期日小于或等于30天的最远到期日,也是自推出以来超过1小时的到期日。选择“到期日2”作为距离到期日小于或等于30天的最近到期日,该到期日也是自推出以来超过1小时的到期日。我们忽略新推出的到期日(和工具),且推出后的时间小于1小时[参数:IgnoreNewInstrument]。这是为了让到期日/工具进行结算,因为买入和卖出的范围会更广,因此可能无法反映最初的真实波动率。对于每个到期日,计算“深度买入价”和“深度卖出价”,以便我们将深度和交易量考虑在内。我们以如下方式定义。

国际货币基金组织主席:最终幸存下来的加密资产可能会对人们如何储蓄产生重大影响:据bitcoinist消息,国际货币基金组织(IMF)主席拉加德(Christine Lagarde)在其新的博客文章中表示,最终幸存下来的加密资产可能会对我们如何储蓄,投资和支付账单产生重大影响。拉加德指出了加密货币能够进行快速和廉价的跨境金融交易的好处,并称比特币的基础技术——分布式账本技术可能会改变金融市场的运作方式。此外,拉加德指出,智能合约的革命性,可以移除中间商,而区块链技术能够安全地存储重要文件。最后,拉加德指出,在发展中的经济体,这种进步可以帮助确保产权,增加市场信心并促进投资。[2018/4/18]

注:所有使用的期权价格都是BTC价格而不是美元。

只从深度的顶部水平移除0.5交易量[参数:RemoveVolume]。如果顶部水平只有0.5或更少的交易量,则将下一水平作为第一水平。共使用5个级别[参数:DepthLevels],包括第一水平。这是通过使用第一水平的价格,并创建4个额外的水平,每个水平在前一个水平之后创建1个tick。然后将来自市场的交易量与这些价格水平相匹配(如果第一个原始水平没有被移除,则减去0.5的交易量),直到达到10 BTC [参数:DepthVolume]交易量的累计规模。如果这些级别上的总交易量小于10 BTC,则用剩余的交易量再创建1个后面的水平,使其达到10 BTC。

首席税务研究分析师:“空投”和“硬分叉”如何纳税目前仍悬而未决:据cnbc消息,税务研究所首席税务研究分析师Nathan Rigney表示确定“空投”和“硬分叉”的税额目前是一个悬而未决的问题,但是这可能与股息更相似。此外cnbc文章还表明,如果纳税人通过“挖矿”流程获得了比特币或其他加密货币,国税局通常情况下认为应纳税利润为自营职业收入。由于国税局将比特币视为财产,因此加密货币的网上交易需缴纳资本利得税。[2018/4/14]

根据转化后的深度计算出平均交易量加权价格。所以在上面的例子中,可以得到:

深度买入价=(0.5×0.1495+0×0.1490+1×0.1485+0×0.1480+2×0.1475+6.5×0.1470)/10=0.147375,卖出价方面的计算也是如此,深度卖出价=0.16055。

如果价差不宽,存在一个非零的深度买入价和深度卖出价,那么工具价格=深度中间价=(深度卖出价-深度买入价)/2。什么是宽幅?当深度买入价-深度买入价≥max(min(MaxSpreadBidRatio * DepthBid, MaxSpreadWidth), MinSpreadWidth)--默认参数值见白皮书末尾。如果是宽幅,那么我们使用回调价格,如下图所示。

在恶性通胀的委内瑞拉,比特币如何成了\"硬通货\":3月26日消息,据国外媒体报道,在世界各地,比特币主要是一种投机性投资,其飙升的价格往往被人们视为数字货币泡沫。而在委内瑞拉,由于国家的通货膨胀率畸高,持有数子货币成为了当地民众的生存手段。[2018/3/26]

VWAP交易价格是过去1分钟内该工具上发生的所有交易的交易量加权平均价格。如果在过去1分钟内没有交易,我们使用过去的标记价格。我们查看最近的过去标记价格,即[60秒前,90秒前]的区间。如果由于任何原因,过去的标记价格在该区间内无法获得,那么我们将回到当前的标记价格。如果工具价格<0.002 BTC[参数:PriceCutoff],我们就从进一步的计算中丢弃该账本。为什么我们要丢弃溢价很低的账本?相对于Vega来说,它们所持有的信息颗粒度较高,意味着它们可以提供扭曲的市场深度波动空间。

接下来,我们要计算每个到期日的远期价格(合成价格)。我们使用期权隐含的合成,其中至少有2个完整的行权,其中看涨和看跌都使用深度中间价格。我们计算abs(Call Mid Depth Price - Put Mid Depth Price),并选择StrikeMin=具有最低值的行权。

如果多个行权值都是最低值,那么我们就用每个行权值计算隐含的远期合约,并取平均值。如果没有至少2个行权[参数:MinFullStrikesForMarketSyn],其中看涨和看跌都使用深度中间价格,那么远期等于该到期日的区间[60s前,90s前]中最近的过去合成/未来标记价格。还有一个额外的安全因素,如果该区间内没有过去的合成价格,那么我们使用该到期日的当前合成/未来价格。对于每一个到期日,我们将行权截止点取为等于或低于该到期日远期价格的最接近的行权价格。如果看涨期权的行权价小于到期行权截止价,而看跌期权的行权价大于到期行权截止价,我们将丢弃所有的工具。因此,在行权截止点将有2个工具,而在其他行权点最多只有一个工具。

观察过滤后的行权列表,其中至少包含1个未丢弃的工具,对于每个行权,计算行权宽度。

在 行权截至点,行权价是看涨和看跌的工具价格的平均值。在其他地方,行权价是该行权时非抛售工具的工具价格。

利用行权贡献,我们可以计算出到期日的方差。t代表该到期日的到期时间,以年为单位。

需要注意的是,我们可以有效地通过以下方式获得任何到期日的波动率指数

现在我们对所选的2个到期日进行时间加权插值,计算出一个原始值。

DVOL.Raw每秒钟计算一次,最后,我们需要过滤杂值并对DVOL.Raw进行平滑处理,得到指数的最终值。我们通过取最后120个点的四分位数平均值[参数:DataPointsForSmoothing]来获得每秒钟的DVOL.IQM。

接下来,我们计算DVOL.IQM最后120个点的指数移动平均线(EMA)[参数:EMAPeriod],得到比特币波动率指数DVOL的最终值。

本白皮书中所述的参数是示例和默认值。但是,这些参数可能会被Deribit更改。参数变化将在实施前48小时公布。

Deribit Insights? ?作者

Jeremy? ?翻译

Edward? ?编辑

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