作者：Andjela Radmilac，cryptoslate

編譯：Luffy，Foresight News

在世界協調時間（UTC） 14:59:59，比特幣永續合約和其他電子交易市場一樣，價格不停跳動，來自全球交易者的訂單持續湧入。但當時鐘跳至 15:00:00 的瞬間，市場活躍度驟然拉升。成交訂單暴增，資金快速換手，在接下來的 10 秒內價格波動幅度明顯放大，期間並沒有任何突發消息驅動交易行為。

每小時的 15 分、30 分、45 分時刻，這股交易脈衝都會如期而至。5 分鐘節點、每分鐘起始時刻也會出現規模更小的同類行情，而整點時刻的交易爆發力最強。加密市場本是永續交易市場，交易軟體卻將其切分成無數個微型交易時段。

韓國政策研究員 Chan Kim 與北卡羅來納大學的 Peter Reinhard Hansen 在一篇學術論文中記錄了這種現象。研究樣本取自 2021 年 1 月 1 日至 2024 年 10 月 31 日 Binance 六大永續合約的逐筆成交記錄，標的包含比特幣、以太坊、XRP、Solana、狗狗幣以及 Cardano，覆蓋 1400 個完整的不間斷交易日。

文中研究標的為永續合約。交易者可以透過永續合約押注資產漲跌，藉助槓桿放大交易頭寸。傳統期貨合約擁有固定到期日，而永續合約只要交易者保證金充足，持倉便可永久保留；多空雙方定期互換資金，以此保證合約價格緊貼現貨指數。當永續合約價格高於現貨指數時，看多交易者需要向看空方支付資金費率；若合約價格低於現貨指數，則由看空方向多方支付費用。

永續合約佔據全球加密交易的巨大份額，也讓這種短時脈衝行情擁有更廣的市場影響力。永續合約的價格會指引跨所套利、對沖以及做市行為，因此期貨市場出現的行情波動，會傳導至比特幣以及其餘資產的現貨盤面。

加密市場誕生了專屬「開盤鐘」

如果將一小時繪製成環形圖表，15 分鐘一次的交易脈衝會清晰顯現。研究員繪製的圖表在 0 分、15 分、30 分、45 分四個時間點形成峰值，成交量與價格波動呈現星型分佈，絕大部分激增行情都集中在週期開啟後的 10 秒內。

綜合六個合約的資料，這 10 秒窗口的成交筆數相比普通時段高出 26%，美元計價成交量提升 32%，絕對價格波動幅度擴大 26%。絕對收益指標衡量價格雙向波動空間，漲幅或跌幅在 15 分鐘起始窗口都會變得更加劇烈。

極座標圖表展示了 BTC、ETH、XRP、SOL、DOGE、ADA 永續合約，在一小時內不同分鐘節點的絕對收益與成交量規律

無論標的市值體量差距多大，該規律始終成立。樣本週期內，比特幣日均成交 154 萬筆，合約交易量達 145.8 億美元；而 Cardano 日均成交約 29 萬筆，交易量僅 5.44 億美元，但二者的交易節奏高度一致。

這種跨幣種的一致性是本項研究最重要的結論：該交易規律由全市場通用交易機制催生，並非單一代幣獨有的行情特徵。

絕大多數交易軟體會把不間斷的價格資料流，整理成 1 分鐘、5 分鐘、15 分鐘等標準化 K 線。一根 15 分鐘 K 線會彙總週期內的開盤價、收盤價、最高價、最低價。這套可視化工具既方便人工觀察盤面，也給量化程式提供了標準化的資料單元。

每一根 K 線收尾時，各類技術指標會重新計算，自動化交易策略會基於最新完成的 K 線刷新交易指令。拆分大單執行的演算法，會在時間節點下達剩餘委託單；做市商會預判資金流向調整掛單報價；速度更快的量化系統則會提前佈局。

一旦足夠多的程式共用同一套時間刻度，原本僅用於資料展示的時間週期，最終會成為市場本身的一部分。一段平淡無奇的 15 分鐘週期末尾，行情卻如同傳統交易所開盤一般迎來集中成交。傳統市場真實的開盤鐘聲之所以帶來訂單爆發，是交易者等待長時間休市後的集中委託。而加密市場依靠統一的 K 線週期與軟體默認設置，復刻了這種交易熱潮，並且每 15 分鐘循環上演，全程不停止交易。

機器交易留下的痕跡

Binance 的成交記錄可以展示交易標的、成交數量與價格，但無法區分這筆委託來自人工交易者、做市機構、爆倉清算引擎或是其他自動化程式。Kim 和 Hansen 透過委託單規模尋找間接線索。

人類交易者更偏好規整的整數價位與數量，比如 0.1 枚比特幣，或是約 1 萬美元的委託金額，不會刻意計算一串冗長細碎的交易數值。而量化演算法通常基於波動率、可用資金、當前持倉敞口或是大單拆分目標計算下單量，最終成交數額在人類視角下往往毫無規律。

研究人員統計了委託單金額末尾帶 0 的出現頻率：在脈衝行情開啟的幾秒內，規整數量的訂單佔比明顯下降。統計樣本僅篩選交易規模足夠大的訂單，避免交易所最小下單單位帶來的資料偏差，防止小額訂單被誤判為非人工交易。

交易節點越關鍵，整數委託單的佔比下滑越明顯。普通分鐘起始時刻，規整委託佔比小幅下降，5 分鐘節點下滑幅度擴大，15 分鐘節點進一步走低，整點時刻的差異化特徵達到峰值。

以比特幣滿足雙零統計條件的委託訂單為例：普通分鐘開盤時段，整數委託佔比偏離正常值 0.04 個標準差；整點時刻該差值達到 0.20，整點效應的影響力度是普通時段的五倍。

圖表顯示六種加密資產的交易活躍度在每分鐘前 10 秒衝高，且 15 分鐘節點的平均交易量更高

標準差代表觀測值偏離常態區間的幅度，該數值並不直接等同於機器單的交易佔比。它只證明在交易活躍度飆升的瞬間，市場不再習慣性提交整數委託，這一行為特徵印證了自動化交易參與度提升。

僅憑委託規模依然無法判定每一筆訂單的來源。大額機構拆單、強制清算訂單、資金費率套利單同樣會產生非規整的交易數額。因此論文僅將委託單特徵作為量化交易活躍度的間接佐證。

作者開展多重對照實驗，排除其他週期性事件造成脈衝行情的可能性。樣本週期中，Binance 在世界協調時間 0 點、8 點、16 點結算資金費率；剔除這三個時間窗口後，15 分鐘脈衝效應依然顯著；即便剔除全部整點觀測資料，15 分、30 分、45 分的行情特徵依舊存在。針對 Bybit 交易所資料的獨立分析，也得出了高度相似的市場規律。

對照實驗證明這是一種廣泛存在的電子化協同交易行為。交易者本可以自定義任意交易週期，但交易所資料、圖表參數與通用技術指標，引導大量交易程式鎖定相同的時間邊界。關注度最高的整點與一刻鐘節點，資金集中度也達到頂峰。

可預測的價格信號，卻抵不上交易手續費

證實脈衝行情具備週期性之後，研究團隊進一步驗證：15 分鐘週期開啟前的盤面資料，能否預判開盤 10 秒內的價格走向。

滾動預測模型會讀取前期 15 分鐘收益資料，搭配經典量價指標，使用當時可獲取的市場資訊開展樣本外預測。

六個合約回測結果顯示，模型判斷漲跌方向的準確率达到 56.6%；樣本外擬合優度均值為 3.4%，意味著模型僅能解釋這 10 秒收益波動中的一小部分；曲線下面積得分 0.60（0.5 代表隨機猜測，1.0 為完美預判）。

在 10 秒級別的高噪音市場中，這些有限的數值證明該行情規律確實具備可重複捕捉的信號價值。但這套規律無法轉化成簡單穩定的盈利策略，因為預判帶來的價格波動微乎其微。嚴格跟隨模型信號，在每一個 15 分鐘節點執行交易，扣除手續費前單筆交易平均毛收益僅 0.51 個基點，折合 0.0051%；1 萬美元本金交易一次，毛利大約 0.51 美元。

樣本統計週期內，Binance 吃單基礎手續費為 5 個基點，掛單手續費為 2 個基點。一筆 1 萬美元的吃單，開倉成本約 5 美元，平倉還需要再次支付手續費；而模型帶來的平均毛利，連單次開倉手續費的十分之一都不到。

收益空間極其微薄，這份資料集最核心的價值，恰恰揭示了統計學可預測性與普通交易者實際可捕獲利潤之間的巨大鴻溝。市場規律能夠反覆通過嚴謹的資料檢驗，但短期波動收益不足以覆蓋基礎交易成本。這也是高度自動化的市場存在可識別行情模式，卻無法輕鬆套利的核心原因。

做市商與大型機構依然可以利用本次研究結論優化交易策略。雙邊掛單提供流動性的機構，可以在脈衝爆發的 10 秒區間擴大買賣價差；預判單向資金湧入時，下調掛單額度。執行大額拆單的機構，則可以避開資金擁擠的時間節點下單，降低自身委託帶來的滑點損耗。

15 分鐘窗口的前 10 秒行情，還蘊含著更長週期的市場信號。如果一刻鐘節點內，主動性買盤成交量超過賣盤，這種訂單失衡往往會在未來 4‑12 小時持續推高價格；反之賣盤佔優時，中長期行情承壓。

訂單失衡代表該時間窗口內，主動買入與主動賣出成交量相對於總交易量的差值，用來衡量多空哪一方資金攻勢更強。

在 4 小時維度，中長期行情很大程度上承接了前期 15 分鐘節點的資金流向信號；拉長至 8 小時、12 小時維度，傳統量價指標的解釋力度會更強。這套市場邏輯印證了量化程式會以 15 分鐘作為統一信號節點，消化全市場長期積累的交易資訊。

該長線結論需要謹慎看待。4 小時、8 小時、12 小時的收益觀測窗口互相重疊，單一大波行情會重複出現在多組統計資料之中。儘管作者採用適合非獨立資料的分塊自助抽樣法處理偏差，但彙總成交記錄依舊無法區分委託單是否包含私有資訊、是否響應同一公開消息，或是價格波動僅僅來自做市商承接大額單邊訂單。

拋開複雜的統計模型，背後的邏輯通俗易懂。加密市場取消了收盤鐘聲，實現全天候連續交易；但 API 介面、K 線週期與自動化交易策略，又在全天搭建起無數個微型開盤時刻。

每間隔 15 分鐘，成千上萬個獨立運行的交易程式抵達同一個時間節點。短短數秒之內，這個本設計為永不間斷的市場，如同大批交易者爭相擠過同一扇大門。

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