派客国际投资（集团）有限公司    苏文杰

摘要：本文对币安交易所的BTC现货的限价单和市价单的流动性进行度量，并结合激进程度进行了多空压力分析。

通过获取币安交易所的BTC现货的相关数据，可以对其限价单和市价单的流动性进行度量，并结合激进程度进行多空压力分析，进而对接下来的行情运动方向作出判断。

在进行限价单流动性度量的过程中，我们尝试定义了“等效压强”和“平均等效压强”的概念，探索了一种比较实用和便捷的刻画其流动性的方法。

在进行具体的数据分析之前，由于流动性度量方法的理论基础是金融市场微观结构理论，我们先对其进行简要的介绍。

一、金融市场微观结构理论[1]

一般认为，金融市场微观结构理论的核心是要说明在既定的市场微观结构下，金融资产的定价过程及其结果，从而揭示市场微观结构在金融资产价格形成过程中的作用。

金融市场微观结构理论的历史并不是很长。它的思想渊源是古典价格理论，但它的正式问世则是在20世纪60年代末，H.Demsetz于1968发表的论文《交易成本》正式奠定了金融市场微观结构理论的基础。

该理论真正受到人们普遍重视是缘于1987年的纽约股市大振荡，充分暴露了金融市场的脆弱性。在宏观经济相对稳定的情况下，一则与收购有关的信息造成了纽约股市有史以来最大的振荡，这不能不促使人们去关注更深层的微观原因，去分析市场微观结构影响股票价格的机理。经济学家们得到的基本结论是，造成这次股市大振荡的原因是股票市场上交易者之间信息的不对称。一旦市场监管部门采取措施使得投资者之间的信息不对称程度下降，那么市场剧烈振荡的原因也就不存在了。因此，如何设计包括价格发现机制在内的市场微观结构，使得市场上投资者之间的信息不对称程度下降，成为市场参与者关注的焦点，而这正是金融市场微观结构理论研究的重点。

从内容上看，金融市场微观结构理论的发展大体可以分成两个阶段，其分水岭是分析方法的差异。分析方法的改进体现了理论对现实的描述能力和解释能力的提高。

金融市场微观结构理论发展的第一个阶段的主要模型是存货模型。存货模型有许多种，并且分析方法也大相径庭。根据M.O’Hara的分析，我们可以将存货模型分成三大类。第一类以M.Garman为代表，着重分析指令流的性质在证券交易价格决定中的作用；第二类以T.Ho、Stoll等人为代表，通过着重分析做市商的决策最优化问题来考察交易成本（包括存货成本）对证券价格行为的影响；第三类以Ho-Stoll(1983)为代表，着重分析多名做市商对价格决定的影响。

以Glosten-Milgrom于1985年发表的一篇文章为标志，金融市场微观结构理论进入了信息模型时代，这是市场微观结构理论发展的第二阶段。信息模型的基本特征是用信息不对称所产生的信息成本，而不是交易成本，来解释市场价差。信息模型的长处在于，它可以考察市场动态问题，即考察市场价格的调整过程。此外，信息模型还能对知情交易者和未知情交易者的交易策略作出解释。

二、流动性度量[2]

流动性度量方法的发展是伴随着其理论基础——金融市场微观结构理论发展而发展的。

1958年詹姆斯•托宾(James Tobin)首先提出了金融资产流动性的概念。他指出，如果卖方希望立即出售其所持有的金融资产，卖方可能损失的程度就代表该资产流动性的好坏。此后经济学家对流动性给出了多种定义：Black(1971)指出市场具有好的流动性是指任何数量的证券都能随时立即买入和卖出，即小额买卖可以以接近于目前市场价格的价格买卖，而大额交易可以在一定时间内以接近于目前市场价格的价格成交；Schwartz(1988)认为流动性是以合理价格迅速成交的能力；Amihud和Mendelson(1989)认为，流动性即在一定时间内完成交易所需的成本，或寻找一个理想的价格所需用的时间；Glen(1994)把流动性界定为迅速交易且不造成价格大幅变化的能力；O’hara(1995)认为，流动性就是“立即完成交易的价格”(the price of immediacy)。概括起来流动性一共包括四个方面：速度、宽度、深度、弹性。

1、速度主要指证券交易的即时性，即订单进入市场后等待成交的时间。

2、宽度，即在短期内买卖一定数量的股票所要支付的成本，主要衡量指标是买卖价差。

3、深度，即在特定价格上存在的订单的数量，Glen(1994)把市场深度定义为在目前价格可交易的数量；

4、弹性，即由于一定数量的交易导致价格偏离均衡水平后恢复均衡价格的速度。

流动性的度量方法有很多种，但没有一种既能够衡量流动性所有的四个方面，又能够适用于不同的市场微观结构。对流动性的度量方法进行归纳，大体可分为四种方法：价格法、交易量法、价量结合法和时间法，见下表：

表1 流动性度量方法分类

三、国内股票市场限价指令薄的流动性研究[3]

关于国内股票市场流动性的研究也已经反映出限价指令簿整体都有流动性提供功能，尽管缺少深入的探讨。戴洁(2004)认为，在国内股票市场上，买方深度大于卖方深度，且限价指令簿的深度远大于实际交易量，可见交易量只占流动性供给的一小部分，更多的交易意愿反映在限价指令簿中。施东晖等(2005)研究股市中机构、大户和散户的交易行为和相互影响以及其交易行为与股价变化之间的关系，结果显示，从不同类别投资者的买卖行为看，散户的净买入量与大户的净买入量和机构的净买入量之间具有较强的负相关性，这可能意味着散户为机构和大户的交易提供了流动性，而散户的交易动机可能来自其存在的认知偏差和不完全理性。屈文洲等(2002)分析国内股票买卖价差的影响因素，发现相对买卖价差与方差之间正相关，而与价格变动和成交量负相关，他们认为前者与股票存货成本有关，后者则与制度因素有关。

需要说明的是，尽管国内股市的价格驱动完全依赖限价指令簿，但是现有关于国内股市限价指令簿流动性的研究还是有限的，主要采用买卖价差和深度等指标描述流动性，因而无法刻画限价指令簿的整体形态，特别是没有涉及限价指令簿整体的流动性提供能力，当然也没有关于流动性提供的影响因素的分析。而文献[3]以上证180指数成份股为样本，构建离散度和交易成本两个整体性指标，用离散度度量限价指令薄的松紧度，用交易成本度量限价指令薄的深度，从而分别在市场水平和个股水平上分析了限价指令簿的流动性供给能力。

在数字货币领域，BTC现货的限价指令薄的流动性又有怎样的特点？是否能够有一个更加实用和便捷的方法来刻画流动性？本文尝试引入“等效压强”和“平均等效压强”的概念，对此做一些讨论。

四、限价单的流动性度量

如下图所示，在一个连通器的内部放置一个活塞AB，在活塞两边都充满了液体，两边的液体对活塞的压强分别为P1和P2。显然当压强P1大于P2时活塞将向右运动，反之则将向左运动。作为一种类比，我们尝试在限价指令薄中引入等效压强的概念。

图1

（一）等效压强和平均等效压强的概念

1、等效压强

2、平均等效压强

3、等效压强与平均等效压强之间的关系

（二）BTC现货的限价单流动性度量

在北京时间2019-09-11 15:53:45时获取币安交易所的BTCUSDT的限价指令薄卖100至买100的数据，使用等效压强和平均等效压强对其进行流动性度量。处理后的数据如下表所示：

表2

对所有数据进行可视化可得：

图2

图3

下图是我们常见的深度图：

图4

图5

五、市价单的流动性度量

若只有限价单是不可能存在成交的，凡成交的均是市价单造成的（不考虑挂单不合理而成交的情况），因此交易次数/成交次数实际上反映了市价单的数量。

而不论是基于交易规模，还是基于交易次数来度量指令单流，在实证研究文献中都有所应用。Jones、Kaul和Lipson(1994)实际发现，基于交易次数度量的指令单流比基于交易规模度量的指令单流在预测价格和波动性方面的表现要更好一些[4]。尽管在数字货币领域不一定有类似结论，但对市价单的流动性度量依然比较重要。

在北京时间2019-09-11 17:38时获取5秒内币安交易所的BTCUSDT的市价单数据，以时间戳作为横坐标，以成交量作为纵坐标，绘图如下：

图6 买入方向的市价单

图7 卖出方向的市价单

我们用交易笔数、成交总量和价格成交区间来刻画市价单的流动性，则有：

表3

也可按1秒为间隔来获取和分析市价单数据，从而得到其更为详细的情况。

六、激进程度

Vega(2007)提出了一种监控交易激进程度的方法。激进程度是指市价指令相对于限价指令所占的百分比。市价指令的百分比越高，表明交易者抓住当前最佳价格的积极性越大，交易者相信证券价格很快要远离当前市价的可能性也就越大[4]。

在这里，为了便于应用，令激进程度为最近较短时间内市价成交总量相对于它和第1档挂单量之和的占比。

七、结论与讨论

用等效压强和平均等效压强来进行限价单流动性的度量，用交易笔数、成交总量和价格成交区间来进行市价单流动性的度量，用激进程度来进行辅助判断，这三类数据分析方法综合刻画了多空双方的力量对比情况，形成了BTC现货的多空压力指标。在使用该指标进行行情运动方向的判断时，若其某方向大于另一方向的部分数据计算结果，则说明行情有较大概率会向另一方向运动。

尽管本文只对该指标进行了讨论，还未涉及到对应的策略设计，但仍可初步设想由此能够发展出的相关交易策略：1、行情反转的判断；2、限价单相关策略的设计；3、出货的设计（用于指导挂单位置的价格分布）；4、采用模糊控制的方法，给予指标中各值以不同的权重来进行行情判断，等等。在实际操作中，为了获得更为准确的行情判断，我们往往是将该指标与其他多个指标一起使用，以起到降低风险的作用。

参考文献

[1] 戴国强, 吴林祥. 金融市场微观结构理论. 上海: 上海财经大学出版社, 1999. 1-6

[2] 吕学梁. 国内股票市场流动性度量方法研究. 青岛大学硕士学位论文, 2005. 1-5

[3] 欧阳红兵,傅毅夫. 中国股市限价指令薄的流动性提供研究. 管理科学, 2012, 25(4): 92

[4] 艾琳•奥尔德里奇. 高频交易. 谈效俊, 杨燕, 王仰琪译. 北京: 机械工业出版社, 2016. 145-150