Dealer Hedge Flow 方法论

期权做市商并不想押注价格方向：他们通过买卖标的资产，使期权账簿保持Delta 对冲。价格变动时期权 Delta 随之变化，因此对冲需要持续调整。Dealer Hedge Flow（做市商对冲资金流）针对每个价位回答一个问题：如果价格从当前位置移动到该价位，做市商为保持对冲需要买入或卖出多少美元的 BTC——这笔资金流会推动行情继续发展，还是会抑制行情？

效应	做市商的操作	对行情的含义
抑制	逆向交易：上涨时卖出，下跌时买入	行情遭遇额外的供给或需求，往往趋于放缓
放大	顺向交易：上涨时买入，下跌时卖出	行情获得额外推动力，往往趋于加速

数据源为 Deribit BTC 期权市场。该分布每小时重新计算一次，历史数据始于 2026-03-16。可在 Lab → 仪表盘 → Blocklens Special → Dealer Hedge Flow 中查看，也可通过 API 和 MCP 服务器获取（§8）。

并非交易信号

Dealer Hedge Flow 是基于公开成交构建的做市商持仓描述性模型，并非做市商实际报告的账簿，也不是价格目标或交易信号。参见局限性。

1. 显示内容

1.1 对冲资金流及其效应

对于价位 $P$ ，对冲资金流 $H(P)$ 是在做市商期权持仓保持当前状态不变的前提下，价格从当前价格 $S$ 移动到 $P$ 的过程中，做市商将要成交的美元总额：

$H > 0$ ——做市商在价格移向 $P$ 的过程中买入 BTC； $H < 0$ ——做市商卖出。
这是整条路径上以美元计的单一总和，既不是逐行权价的数值，也不是“每 1%”的数值。

这笔资金流是助推还是阻碍行情，取决于行情方向，因此分布图还显示影响值（impact）：即按行情方向取符号后的对冲资金流。

影响值 > 0——放大：做市商顺着行情方向交易（上涨时买入，下跌时卖出）。
影响值 < 0——抑制：做市商逆着行情交易。

多头 Gamma（long gamma）的做市商（总体上持有从主动方买入的期权）在价格上涨时卖出、下跌时买入——他们会抑制行情。空头 Gamma（short gamma）的做市商则追涨杀跌——他们会放大行情。分布图显示账簿在两种状态之间切换的位置，以及每个价位上涉及的美元规模。

1.2 如何解读仪表盘

分布图——在当前价格 ±30% 范围内、按固定 $500 网格，每个价位一根柱。柱表示以美元计的影响值：放大与抑制各用一种颜色；柱长即价格到达该处时的资金流规模。
热力图——将每小时的分布并排展示：x 轴为时间，y 轴为价格，颜色表示该小时的分布在该价位上给出的影响值。图上叠加 BTC 价格和零 Gamma 位。它是模型的历史，而非实际发生成交的记录。
指标卡——净 GEX、零 Gamma 位，以及价格变动 ±5% 和 ±10% 时的对冲资金流（§3.6）。
行权价贡献——按行权价拆分为看涨和看跌期权的净 GEX：做市商的 Gamma 集中在哪些行权价上。

2. 做市商持仓

2.1 基于完整逐笔成交记录

Deribit 不公布谁持有哪些期权。我们根据每个期权自上市以来的完整 Deribit 逐笔成交记录，为每一个期权（每个到期日、行权价和类型）重建做市商持仓。每笔成交都带有主动方（发出市价单的参与者）的方向。假定做市商是每一笔主动成交的对手方：

\text{inv}_i = \sum_{\text{trades in option } i} \left(\text{taker sell} - \text{taker buy}\right)

$\text{inv}_i > 0$ ——做市商持有期权 $i$ 的多头（主动方将其卖给了做市商）， $\text{inv}_i < 0$ ——做市商持有空头。
数量以 BTC 计（一张 Deribit BTC 期权对应 1 BTC）。
从未成交过的期权库存为 0，但仍保留在期权链中，以保证行权价轴以及看涨/看跌拆分的完整性。

作为合理性检验，做市商库存的绝对值总和约为未平仓量的一半（在我们检查过的期权链上为 45–59%）——这是合理的，因为部分未平仓量存在于非做市商参与者之间。

2.2 无前视偏差

每个小时的分布使用截至该小时的持仓：只累加时间戳不晚于快照时刻的成交。历史数据通过对逐笔成交记录的一次正向遍历计算：按时间顺序逐日加入成交，并在每个小时快照之前的成交计入后立即计算该小时的期权链。因此，历史分布绝不会知晓其之后发生的成交。

2.3 假设

假设	含义	不成立时的影响
每个主动方都与做市商交易	每笔成交的被动方都是进行对冲的做市商	部分被动方并非做市商（或不做对冲）；实际资金流规模更小，但符号结构通常不变
持仓固定在快照时刻	价格沿路径移动时不会新开或平掉期权	路径较长时，新的成交会改变账簿；分布图是一幅“假如就在此刻”的图景
粘性行权价（sticky-strike）波动率	价格移动时每个期权保持其隐含波动率和剩余到期时间不变	现实中波动率微笑会随价格移动；远端价位的确定性低于近端价位
仅限 Deribit BTC 期权	不包含其他交易场所和场外（OTC）持仓	总和中缺少其他交易场所的资金流
做市商以标的资产连续对冲	对冲沿整条路径持续调整	实践中对冲是离散的，且部分通过期货完成

3. 公式

3.1 基于到期远期价格的 Gamma

每个期权均在零利率下、以其到期日的远期价格按 Black-Scholes 定价，这与 Deribit 自身对 BTC 期权的定价方式一致。对于行权价为 $K_i$ 、隐含波动率为 $\sigma_i$ （Deribit 标记 IV）、剩余到期时间为 $T_i$ （以 365 天为一年，计至到期日 08:00 UTC）的期权 $i$ ：

c_i = \frac{\text{underlying}_i}{\text{index}}, \qquad d_{1,2}(F) = \frac{\ln(F / K_i) \pm \sigma_i^2 T_i / 2}{\sigma_i \sqrt{T_i}}, \qquad \Gamma_{BS}(F) = \frac{\varphi(d_1(F))}{F\, \sigma_i \sqrt{T_i}}

$\text{underlying}_i$ 为该期权到期日的远期价格， $\text{index}$ 为快照中的 BTC 指数价格；比值 $c_i$ （该到期日的基差）在指数变动时保持不变，因此当指数价格为 $P$ 时，远期价格为 $c_i P$ 。
相对于指数的 Gamma 为 $\Gamma_i(P) = c_i \, \Gamma_{BS}(c_i P)$ 。看涨和看跌期权的 Gamma 相同。
$\varphi$ 和 $N$ 分别为标准正态分布的密度函数和分布函数。已到期期权和没有隐含波动率的期权被跳过。

3.2 某一价格处的 GEX

价格 $P$ 处的 Gamma 敞口，是价格在 $P$ 附近变动 1% 时做市商成交的美元金额：

\text{gex}(P) = \sum_i \text{inv}_i \, \Gamma_i(P) \, \frac{P^2}{100}

净 GEX 即该曲线在当前价格处的值 $\text{gex}(S)$ 。净 GEX 为正——做市商净持有多头 Gamma（抑制状态）；为负——净持有空头 Gamma（放大状态）。

3.3 对冲资金流 H(P)

当价格变动 $dp$ 时，做市商账簿的 Delta 变化 $\sum_i \text{inv}_i \Gamma_i(p)\, dp$ BTC，做市商为保持对冲而反向成交相同数量——每 BTC 为 $p$ 美元。沿从 $S$ 到 $P$ 的路径累加：

H(P) = -\int_S^P \sum_i \text{inv}_i \, \Gamma_i(p) \, p \; dp

等价地， $H'(P) = -100 \cdot \text{gex}(P) / P$ ：对冲资金流在 GEX 较大处增长最快，其斜率恰好在 GEX 变号处变号。

3.4 闭式解

在零利率和粘性行权价波动率下，该积分有精确解（因为 $K \varphi(d_2) = F \varphi(d_1)$ ）：

H(P) = -\sum_i \text{inv}_i \, \frac{K_i}{c_i} \left[ N\big(d_2(c_i P)\big) - N\big(d_2(c_i S)\big) \right]

无需价格网格或数值积分：每个价位上的值都是精确的，对于距到期仅剩几个小时、Gamma 宽度窄于 $500 网格步长的期权同样如此。

3.5 影响值

\text{impact}(P) = H(P) \cdot \operatorname{sign}(P - S)

在当前价格上方（ $P > S$ ），做市商买入（ $H > 0$ ）会推动上涨延续——影响值 $> 0$ ，放大；做市商卖出（ $H < 0$ ）则对上涨形成压制——影响值 $< 0$ ，抑制。
在当前价格下方（ $P < S$ ）则相反：下跌中卖出起放大作用，下跌中买入起抑制作用。

分布图的柱和热力图的颜色即以美元计的影响值。

3.6 汇总值

数值	定义
净 GEX	$\text{gex}(S)$ ，单位为每 1% 变动的美元金额
零 Gamma	在 $S \pm 50\%$ 范围内距 $S$ 最近的 $\text{gex}(P)$ 变号点；若曲线在该范围内符号不变则为空
翻转点	$S \pm 50\%$ 范围内 $\text{gex}(P)$ 的全部变号点，升序排列
±5% / ±10% 时的资金流	恰好在 $S \times 1.05$ 、 $0.95$ 、 $1.10$ 、 $0.90$ 处的 $H$ （而非最近的网格价位）
最大放大 / 抑制区	放大 / 抑制边际资金流最大的 $500 价位带（从更靠近 $S$ 的相邻价位到该价位）

变号点的查找方法：以 $100 步长扫描 $\text{gex}(P)$ ，再用二分法将每个穿越点精确到 $1。间距小于 $100 的两个穿越点可能被遗漏。
零 Gamma 位在价格的 ±50% 范围内搜索，比 ±30% 的分布图更宽，因为 BTC 的零 Gamma 位常常距价格 25–30%。因此它可能位于所绘分布图之外：此时指标卡显示其数值，图表上的线则在边缘处截断。
最大区域依据价位带的边际资金流而非 $H$ 本身来定位：累计 $H$ 通常在范围边缘处达到峰值。

3.7 计算示例

2026-10-24 06:00 UTC 的小时期权链，BTC 指数价格 $80,661：

数值	结果	解读
净 GEX	每 1% +$32.3M	做市商净持有多头 Gamma
价格 +5%（$84,694）	$H$ = −$214M	做市商在上涨中卖出——抑制
价格 −5%（$76,628）	$H$ = +$299M	做市商在下跌中买入——抑制
价格 +10%（$88,727）	$H$ = −$324M	抑制
价格 −10%（$72,595）	$H$ = +$661M	抑制
零 Gamma	$59,068（−26.8%）	只有在深度下跌之后，账簿才会转为空头 Gamma

仅用净 GEX 做粗略验算，假设 GEX 在整条路径上保持当前值：+5% 时为 −100 × $32.3M × ln(1.05) ≈ −$158M。精确资金流在两个方向上都更大，因为 GEX 沿路径并非恒定：在这张期权链上，距价格几个百分点处的 GEX 高于当前价格处。

4. 与传统逐行权价 GEX 的区别

常见的 GEX 图表是一张快照：“此刻每 1% 变动对应的美元金额”，按行权价拆分。Dealer Hedge Flow 的构建方式不同：

	传统逐行权价 GEX	Dealer Hedge Flow
问题	当前每个行权价上有多少 Gamma	价格到达某一价位时做市商要成交多少美元
形式	当前价格处的快照	路径：在当前价格与目标价位之间的每个价格处重新计算 Gamma
结果	每个行权价一个值，单位为每 1% 的美元金额	每个价位一个以美元计的总和，并区分放大 / 抑制
做市商持仓	常根据未平仓量推测（例如“做市商做多看涨、做空看跌”）	基于完整逐笔成交记录为每个期权重建
状态阈值	常取相邻行权价之间的变号点	重新计算的 GEX 曲线的零 Gamma 位

行权价视图仍以行权价贡献面板的形式保留：它显示做市商 Gamma 位于何处；对冲资金流则显示价格变动时它会产生什么作用。

5. 旧版数值

为保持连续性，API 还返回若干旧版 GEX 数值：序列中的 legacy_* 字段，以及分布图中的 legacy 区块。Dealer Hedge Flow 不使用这些数值。同一区块还包含 GEX 正值最大和负值最大的行权价（支撑行权价与阻力行权价）；它们基于快照时刻 Deribit 公布的 Gamma 计算，总 GEX 绝对值低于 $1,000 的行权价不计入。

5.1 为何不使用 Deribit 公布的 Gamma

Deribit 为每个期权公布 Gamma，但四舍五入到小数点后 5 位。对 BTC 而言，平值期权的 Gamma 本身就在 $10^{-4}$ – $10^{-5}$ 量级，因此 $10^{-5}$ 的舍入步长意味着每个期权 5–50% 的误差，而各行权价上方向相反的做市商持仓又使这些误差无法相互抵消。基于舍入后 Gamma（并以指数价格代替远期价格）构建的旧版总 GEX 与精确的 Black-Scholes 值存在差异：在 2026-10-20…24 的 106 张小时期权链上，精确净 GEX 与旧版净 GEX 之比的中位数为 1.02，其中 10% 的期权链低于 0.83，10% 高于 1.15。我们只将精确值作为净 GEX 发布；旧版总值保留在旧版数值中。

5.2 为何旧版翻转点并非 Gamma 翻转

旧版翻转点（legacy_flip_point）是逐行权价 GEX 在当前价格两侧的两个行权价之间的变号点。它几乎总是距价格不到 1%，无法说明做市商账簿整体在何处切换状态。真正的阈值是零 Gamma 位：即在该价格处重新计算的整条 GEX 曲线穿越零的价格（§3.6）。

6. 数据

数据源：Deribit BTC 期权——完整逐笔成交记录（含主动方方向）以及期权链的小时快照（行权价、到期日、标记 IV、远期价格和指数价格）。
更新频率：每小时生成一张新的分布图，在小时快照之后立即计算，约于每小时 :20 UTC 发布。未通过期权链完整性检查的快照会被跳过：该时段保留为空缺，而不是记为零。
历史：自 2026-03-16 起，涵盖每一个小时快照。最早几张分布图所依据的持仓已包含每个期权自上市以来的全部成交，因此不存在冷启动问题。
空缺：2026-06-08 … 2026-07-07——数据采集中断；这些日期没有快照，因而也没有分布图。逐笔成交记录没有空缺，因此中断之后的持仓是完整的。
每日数值（指标参考与每日 API 序列中的净 GEX、零 Gamma、±5% / ±10% 时的资金流）取自每天 00:00 UTC 的快照（若缺少 00:00 则取当天第一个快照）——避开 08:00 UTC 的每日到期。已发布的日数据不会再变化。
到期前一小时：在每日到期前的一小时（07:00 UTC 快照），剩余约一小时的期权会在其行权价处出现极窄的 Gamma 尖峰。该快照上可能出现多个翻转点以及紧贴价格的零 Gamma 位；这与模型一致，按原样保留。

7. 套餐

套餐	分布图	历史（热力图、序列）	行权价贡献	导出
Free	最新的小时分布图	最近 30 天，日频（1d）	—	—
Pro、Enterprise	自 2026-03-16 以来的任意小时快照	自 2026-03-16 以来的完整历史，频率 1h / 6h / 1d	有	有

指标参考中的每日指标遵循指标目录的常规套餐规则（速率限制与订阅层级）。

8. API 与 MCP

端点	返回内容
`GET /v1/options/gex`	每日序列：BTC 价格、净 GEX、零 Gamma、±5% / ±10% 时的资金流以及旧版数值
`GET /v1/options/gex/hourly`	每个小时快照的相同内容（Pro）
`GET /v1/options/gex/profile`	单个快照（默认最新，或指定 `date` / `ts`）：价位、对冲资金流、影响值、各价位 GEX、零 Gamma、翻转点、±5% / ±10% 时的资金流、行权价贡献
`GET /v1/options/gex/heatmap`	指定 `from` / `to` 及 `resolution` = `1h`、`6h` 或 `1d` 时的“时间 × 价格”影响值矩阵，叠加价格和零 Gamma 线

所有金额均以美元计；对冲资金流和影响值的符号约定见 §1.1。1h 热力图每次请求最多覆盖 90 天。
同一 URL 对不同套餐返回不同长度的历史（§7）。参数、响应字段、限制与错误参见 Dealer Hedge Flow API；API Key 参见身份验证。
MCP 服务器基于这些端点提供三个工具：get_gex_daily（每日序列）、get_gex_profile（单张分布图的精简摘要：状态、零 Gamma、±1…30% 变动时的资金流、最大放大与抑制价位）以及 get_gex_heatmap（分布图历史，经降采样以适配 AI 智能体的上下文）。每日数值也可作为目录指标通过 get_metric 获取。

9. 局限性

这是一个模型。将做市商视为每笔主动成交的对手方是一项假设（§2.3）；真实的做市商之间也会相互交易、用期货对冲，并在其他交易场所持有头寸。
“假如就在此刻”。持仓、隐含波动率和剩余到期时间均冻结在快照时刻。远端价位（±20–30%）描述的是当前的账簿，而不是价格到达那里时市场将拥有的账簿。
单一交易场所。仅包含 Deribit BTC 期权。
对冲并非唯一的资金流。分布图衡量的是被迫交易的一个来源；在任何一天，现货和期货流动性、清算以及主观交易资金流都可能大得多。

Dealer Hedge Flow 是一种描述性模型，而非价格目标或交易信号。

1. 显示内容​

1.1 对冲资金流及其效应​

1.2 如何解读仪表盘​

2. 做市商持仓​

2.1 基于完整逐笔成交记录​

2.2 无前视偏差​

2.3 假设​

3. 公式​

3.1 基于到期远期价格的 Gamma​

3.2 某一价格处的 GEX​

3.3 对冲资金流 H(P)​

3.4 闭式解​

3.5 影响值​

3.6 汇总值​

3.7 计算示例​

4. 与传统逐行权价 GEX 的区别​

5. 旧版数值​

5.1 为何不使用 Deribit 公布的 Gamma​

5.2 为何旧版翻转点并非 Gamma 翻转​

6. 数据​

7. 套餐​

8. API 与 MCP​

9. 局限性​