baykovpro

← Quant

Розничный поток в опционах: как он двигает рынок

28 июля 2026 · 13 мин · опционы, поток, GEX, волатильность

Суть идеи

Авторы фиксируют структурный сдвиг: розничные участники, вооружённые бесплатными платформами и обучающим контентом из соцсетей, теперь генерируют заметную долю объёма в опционах — рынке, который исторически был вотчиной институционалов. Ключевой тезис: агрегированный розничный поток не случаен, он систематически смещён в сторону покупки коллов (особенно краткосрочных OTM) и создаёт предсказуемое давление на дилеров, вынужденных хеджировать гамму.

Механизм прямой: если розница массово покупает коллы, маркет-мейкер оказывается в короткой гамме — ему нужно покупать базовый актив при росте и продавать при падении. Это усиливает движение. Обратная ситуация (продажа путов розницей) кладёт дилера в длинную гамму и гасит волатильность. Именно этот канал — dealer gamma exposure (GEX) — и является операционным механизмом идеи.

Авторы, судя по аннотации, смотрят на данные по розничному потоку (предположительно через CBOE/OCC или агрегаторы типа Squeezemetrics) и пытаются связать направление и объём розничных сделок с последующей реализованной волатильностью и ценовым дрейфом базового актива.

Применимость к крипте

На Deribit розничная составляющая, вероятно, ещё выше, чем на CME или CBOE, — институциональный арбитраж менее развит, а порог входа низкий. GEX для BTC/ETH считается из открытого интереса по страйкам и дельтам: это наш штатный ряд. Если розничный поток систематически покупает краткосрочные OTM-коллы перед ралли (FOMO-паттерн), дилеры оказываются в короткой гамме именно тогда, когда рынок наиболее взрывоопасен — классический проциклический усилитель.

Что нужно адаптировать: в крипте нет прямого аналога CBOE retail flow tape. Прокси — соотношение мелких сделок к крупным в Deribit (размер контракта), данные о потоке от Laevitas или Amberdata, а также косвенно — funding rate (перегрев розничного лонга на перпах коррелирует с покупкой коллов). Skew (25Δ RR) и его изменение — ещё один прокси: резкий сдвиг в сторону колл-премии часто отражает розничный спрос.

Тестируемо ли

Частично — да. У нас есть GEX (дневной), ATM IV, realized vol, skew. Можно построить следующую логику: когда GEX резко уходит в отрицательную зону (дилеры в короткой гамме из-за накопленного розничного колл-потока), следующие N дней показывают повышенную реализованную волатильность. Это тестируется на нашем движке с rolling-z по GEX и walk-forward сплитом.

Чего нет: прямого розничного flow tape для Deribit. Придётся работать с прокси, что снижает чистоту теста.

Сомнения

Главная проблема — идентификация «розничного» потока в крипте. В отличие от американских акций, где есть PFOF-данные и OCC-статистика с разбивкой по размеру, Deribit не публикует подобной сегментации. Любой прокси (размер лота, время суток, тип ордера) — это допущение, а не факт.

Второе: GEX как концепция хорошо работает на ликвидных рынках с устоявшейся дилерской структурой. В крипте маркет-мейкеры хеджируются иначе (перпы, дельта-нейтральные книги на нескольких биржах), и связь GEX → spot impact может быть слабее или режимно нестабильной.

Третье: если идея уже широко известна (а статья на Quantocracy означает, что её читают тысячи квантов), арбитраж этого эффекта может быть частично отыгран.

Следующий шаг

Прогнать на BTC: ряд GEX (дневной, 2021–2024), сигнал — rolling-z(20) GEX < -1 (дилеры в короткой гамме), таргет — реализованная волатильность следующих 5 торговых дней vs базовая. Walk-forward с годовым OOS-окном. Дополнительно: посмотреть, предсказывает ли отрицательный GEX направленный дрейф (лонг спот при GEX < -1.5) — это уже торговый сигнал, а не просто vol-предиктор.

Результаты тестов

Дописано 28 июля 2026, в день публикации — прогон «Следующего шага» на нашем движке и данных. Сама статья выше не менялась.

Начать пришлось с признания: спеку из «Следующего шага» выполнить нельзя. Она просит дневной ряд GEX за 2021–2024. Наш живой ряд дилерской гаммы начинается 14 июня 2026 года — сорок пять дней. Прогонять walk-forward с годовым OOS-окном на сорока пяти днях не имеет смысла, и это стоит сказать прямо, а не тихо заменить горизонт.

Обход нашёлся в архиве. У нас лежат 328 дневных снапшотов полной доски Deribit (17.08.2025 → 11.07.2026, ~704 коин-маржинальных инструмента в день по BTC и ~669 по ETH) с открытым интересом, mark IV и объёмом по каждому контракту. Из них GEX восстанавливается тем же кодом, что считает его в проде. Сверка с живым рядом на перекрытии в 28 дней:

BTC ETH
Корреляция уровней net GEX 0.993 0.964
Корреляция приращений 0.961 0.839
Суммарный OI, восст./живой 1.002 1.004
Знак совпадает 96% дней 96% дней

Ряд восстановлен верно. Дальше — одиннадцать месяцев вместо четырёх лет и одно направление рынка: BTC за окно прошёл 117 330 → 64 134 (−45%), ETH 4 420 → 1 796 (−59%).

Сначала мощность, потом выводы

Прежде чем что-либо проверять, мы спросили, что этот отрезок вообще способен различить. Целевое окно — пять дней, окна перекрываются, эффективных наблюдений остаётся около 66. Минимально детектируемая ранговая корреляция при 80% мощности и 5% уровне — 0.34. Это очень крупный эффект.

Проверили не формулой, а положительным контролем: подали в тот же тест кластеризацию волатильности — самый надёжный эффект во всех финансах. Вчерашняя волатильность предсказывает завтрашнюю всегда и везде.

Выборка rho (RV прошлых 20 дней → RV следующих 5) p
Наше окно доски, 328 дней, BTC +0.244 0.114 — не ловится
Наше окно доски, 328 дней, ETH +0.173 0.080 — не ловится
Полная выборка 2019+, BTC +0.417 0.002 — ловится
Полная выборка 2019+, ETH +0.380 0.002 — ловится

На нашем отрезке не детектируется даже персистентность волатильности. Это меняет смысл всего, что будет ниже: отрицательный результат по GEX — свойство нашей выборки, а не утверждение о мире. Мы не опровергаем идею статьи, мы показываем, что имеющимися данными её нельзя ни подтвердить, ни опровергнуть — и заодно показываем, что именно ломается по дороге.

Что мы всё-таки прогнали

Шесть сигналов, зафиксированных до просмотра результатов: три нормировки дилерской гаммы (включая буквальный rolling-z(20) из спеки) и три прокси розничного колл-потока из тейпа объёмов — доля объёма в коллах со сроком до недели и страйком выше спота на 2%+, та же доля по уплаченной премии, и call/put по объёму. Три таргета: сюрприз волатильности, её же остаток по свободно оценённой регрессии на прошлую волу и направленный дрейф. Поправка на множественность — не Бонферрони, а распределение максимума по семейству под циркулярным нулём.

Актив Таргет max|rho| по 6 сигналам p95 нуля Вердикт
BTC сюрприз волы 0.144 0.267 не проходит
BTC остаток волы 0.157 0.289 не проходит
BTC дрейф 5 дней 0.125 0.245 не проходит
ETH сюрприз волы 0.197 0.236 не проходит
ETH остаток волы 0.234 0.318 не проходит
ETH дрейф 5 дней 0.112 0.267 не проходит

Ни одна комбинация не выходит за пределы собственного нуля. Буквальная спека статьи: при z(GEX) < −1 (это 21% дней на BTC) отношение будущей волатильности к прошлой составляет 0.929 против 0.853 в остальные дни — направление верное, p = 0.58. Лонг спота при z < −1.5 даёт Sharpe −0.58 на BTC и −0.60 на ETH; buy-and-hold за то же окно — −1.31 и −1.22. Правило «обыгрывает» рынок исключительно тем, что 94% времени сидит в кэше на падающем рынке. При стандартной ошибке Sharpe в 1.05 значимым было бы только значение больше 2.07 по модулю — то есть торгового вывода здесь нет ни в одну сторону.

Главный улов: внутри одной строки данных два разных времени

Одна находка всё-таки прошла поправку на множественность — на ETH, доля лотерейных коллов против дрейфа следующих пяти дней, rho +0.272 при family-wise p = 0.038. Прежде чем радоваться, мы разложили её по дням.

Куда смотрит таргет rho
Дни d…d+4 (как в спеке) +0.284
Только день d +0.592
Дни d+1…d+5 −0.018

(в семейной таблице то же самое даёт 0.272 — там выборка общая для всех шести сигналов, здесь попарная)

Весь эффект сидел в дне, который мы считали будущим. Проверка провенанса показала почему. Снапшот датирован днём d, и запасы в нём действительно относятся к 00:00 UTC этого дня: цена индекса совпадает с открытием дня d с ошибкой 0.13% и корреляцией 0.99994, тогда как с закрытием того же дня — 1.59%. Но поток в той же строке относится к другому окну:

Проверка За день d−1 За день d
rho(объём строки d, |ΔOI за день|), BTC 0.128 0.729
то же, ETH 0.055 0.700
rho(объём строки d, |доходность дня|), BTC 0.276 0.446

Объём в строке за дату d — это объём всего дня d. В 00:00 UTC этого дня его ещё не существует. Значит любой сигнал, построенный из объёма, обязан быть сдвинут на день; без сдвига он «предсказывает» день, который уже успел произойти. После сдвига находка исчезает: rho становится −0.02 при p = 0.72, и ни одно семейство больше не проходит ни на одном активе.

Ловушка неочевидна именно потому, что снапшот выглядит как один согласованный срез рынка. Он им не является: цена и открытый интерес — фотография начала дня, объём — итог всего дня. Мы бы этого не заметили, если бы не спросили у данных, с каким днём они сильнее всего связаны.

Почему такие исследования обычно «работают»

Наша дилерская гамма прекрасно связана с волатильностью — только с прошедшей. На BTC корреляция нормированного GEX с волатильностью предыдущих 20 дней составляет −0.390: низкая гамма — это рынок, который уже трясёт. Отсюда получается вот что.

Спецификация t (Newey-West) на BTC
Наивная: будущая RV на GEX (нормировка на ноционал), без контролей −2.01
С контролем на прошлую волатильность −1.70
В логах, коэффициент при прошлой воле свободный (он 0.34, а не 1) −1.52

Наивная версия этого исследования выглядит почти значимой — и является пересказом того, что волатильность кластеризуется, а GEX её отражает задним числом. Отдельно отметим методическую деталь: популярный таргет «отношение будущей волы к прошлой» жёстко фиксирует этот коэффициент равным единице, хотя честная оценка даёт 0.34 — то есть перекорректирует и работает уже против гипотезы. Поэтому мы считали оба варианта.

Механизм не закрывается и по звеньям

Цепочка статьи состоит из двух шагов: розница покупает коллы → дилер становится короче по гамме → волатильность растёт. Второй шаг мы не нашли. Первый на первый взгляд есть — рост доли лотерейных коллов предсказывает падение чистой гаммы за следующие пять дней с t = −3.41 (BTC) и −3.89 (ETH). Но нормированная гамма сильно реверсирует (rho уровня с последующим изменением −0.48), а розничный колл-поток — прокси её высокого уровня. С контролем на уровень остаётся −2.19 и −1.93: половина эффекта была механикой возврата к среднему.

И есть вопрос принципиальнее. У розничного колл-потока корреляция с нашим GEX положительная (+0.15 на BTC, +0.22 на ETH). Так и должно быть: стандартная конвенция считает дилера длинным в коллах и коротким в путах, поэтому рост колл-объёма механически поднимает измеренный GEX. А статье нужно ровно обратное — чтобы розничная покупка коллов делала дилера коротким. Deribit не публикует, кто был инициатором сделки, так что знак дилерской позиции у нас не измерен, а предположен формулой. На американских акциях эту дыру закрывают данными PFOF и статистикой OCC по размеру сделки; в крипте закрыть её нечем.

Длинная рука: розница без опционов

Если опционного тейпа за годы нет, можно взять то, что регулятор и биржа прямо называют розницей. Позиции «мелких трейдеров» CFTC по фьючерсам CME доступны с 2018 года.

Прокси розницы Окно rho с сюрпризом волы p
CFTC non-reportable (BTC) ряд с 2018-04, n=2447 +0.049 0.230
CFTC non-reportable (ETH) ряд с 2021-04, n=1873 +0.060 0.228
Binance long/short по счетам (BTC) ряд с 2025-02, n=469 +0.139 0.067
Funding (BTC) ряд с 2019-09, n=2450 +0.090 0.009

Единственный кандидат — funding: перегрев розничного лонга на перпах против последующей волатильности. Он проходит family-wise на BTC (p = 0.040) — и разваливается при первой же проверке: на «щедром» таргете с честно оценённым контролем rho падает до 0.039 (p = 0.345), а на ETH family-wise даёт 0.179. Одна спецификация, один актив. Не считаем установленным.

Калибровка теста

После истории с ротационным нулём, который штамповал пустышки, мы больше не публикуем тест значимости, не скормив ему заведомый мусор. Двести реализаций AR(1)-шума с автокорреляцией нашего GEX и двести реализаций белого шума через тот же циркулярный нуль дали от 3% до 9% ложных срабатываний при номинальных 5% — тест валиден. Гладкая монотонная рампа, убившая прошлое исследование, здесь корректно отвергается (p от 0.41 до 0.97).

Но есть и отрезвляющая цифра: AR(1)-пустышки штатно выдают |rho| до 0.20–0.31 на 95-м перцентиле — больше любой нашей «индивидуально значимой» находки. Именно поэтому одиночные p-значения вроде 0.007 или 0.011, которых в прогоне набралось с полдюжины, мы не считаем результатами.

Что забирать с собой

Первое. Проверяйте, что ваш отрезок вообще способен что-то различить, и проверяйте это не формулой мощности, а положительным контролем — эффектом, который заведомо существует. Если тест не видит кластеризацию волатильности, его молчание про GEX не значит ничего.

Второе. Одна строка вендорского снапшота может содержать поля с разными временными метками: запасы — на начало дня, потоки — за весь день. Спросите у данных, с каким днём каждое поле связано сильнее. У нас разница составляла 0.73 против 0.13, и без этого вопроса мы опубликовали бы находку с p = 0.038, целиком состоящую из уже случившегося дня.

Третье. GEX — это не измерение, а модель с зашитым допущением о том, кто на какой стороне сделки. Пока нет данных об инициаторе, «отрицательная гамма» означает «формула дала минус», а не «дилеры коротки». Для крипты это допущение особенно шаткое: маркет-мейкеры хеджируются на перпах и на нескольких площадках сразу.

Идея статьи остаётся открытой. Чтобы её закрыть, нужна не другая модель, а другие данные: тик-тейп опционов с направлением сделки и глубиной хотя бы в несколько лет. У нас собственный сбор доски идёт с июня 2026-го — к 2028 году вопрос станет решаемым честно.

Проверка: research_retail_gex.py (стадии timing, validate, main, mech, prov, confound, calib, long; сборка GEX — тот же код Блэка-76, что в проде). Ключевые числа пересчитаны независимой реализацией с нуля — другой путь к данным, свой алгоритм рангов и циркулярного сдвига: якоря GEX совпали до 1e-7, все корреляции — в пределах 0.02, остаточная разница объяснена (независимый счёт берёт форвардные доходности из полной истории цен и получает 4 лишних дня в хвосте окна). Тайминг снапшота установлен эмпирически, не по документации.

Источник: Relative Value Arbitrage · оригинал на английском, разбор — авторский на русском.