加密期權分析工具GVOL_GEX 指標及其原理

2022年8月，Amberdata在gvol 上推出了“GVOL_GEX”，這使選擇交易員們能夠評估做市商的部位狀態：多頭伽馬vs 空頭伽馬。

這個工具是什麼，為什麼它與其他工具不同，以及如何將它整合到交易系統中？

GEX（Gamma Exposure）源自@SqueezeMetrics 首先提出，旨在計算做市商倉位的Gamma暴露量以及它們必須交易的標的合約數量，以保持其倉位delta 對沖為中性。

即做市商的選擇權部位伽瑪值對現貨（合約）價格的影響－

「正伽瑪」 = >由於「低買高賣」而具有更高的價格潛在穩定性

「負伽瑪」 = >由於「低賣高買」而導致更高的價格潛在波動性

參見下表

「動態對沖」（圖）

對該指標的主要批評是其背後關於交易方向的「假設」：

所有看漲期權均由參與者出售（做市商的正伽馬值）

所有看跌期權均由參與者購買（做市商的負伽馬值）

儘管在論文發佈時這些假設在股票市場中得到了一些證實，但隨著時間的推移，它們已經失去了有效性。

對於加密選擇權市場，這些假設根本沒有意義，因為交易者對看跌/買權表現出雙向興趣。

Amberdata透過使用專有演算法「GVOL_DIRECTION」重建交易方向來克服此限制，該演算法由超過30 種啟發式方法組成，用於估計「正確方向」=發起者的一方。

利用該演算法，Amberdata能夠透過在毫秒層級追蹤訂單簿來標記每筆交易，以計算和維護做市商伽馬曝光的資料庫：GVOL_GEX。

GVOL_GEX 可以依照執行價位進行聚合，並乘以對應的Gamma 值。這為我們提供了一種建立Gamma 水平圖表的方法！

如果執行價格處於負伽馬值，當價格開始加速時，標的就更有可能從那裡移動，反之亦然，如果執行價格處於正伽馬值，則標的更有可能遇到某種形式的阻力/黏度。

這種影響在較大合約到期前和交易量較低的時期（週末/假日）最為明顯，此時做市商的對沖活動對基礎市場的影響最大。

當然，這種效果並不總是存在，必須「以某種方式」實現。

由於加密選擇權相對較小，現貨價格可能不會受到影響，但永續合約的避險活動可能會影響這些拐點附近的資金費率/基點。

對於∆ 中性對沖組合來說極為有價值。

無論如何，整合這種關於市場的新觀點可能有助於交易者確認他們的想法，識別支撐和阻力，或評估做多/做空波動的機會，尋找優勢、捕獲Alpha、識別大單。

總之，以上說明來源自Amberdata，可以讓交易員們對此指標更加理解清晰透徹，並且適當地應用。這個指標的使用有什麼心得體會，歡迎留言一起討論。