原文标题：《多空持仓比在数字资产量化交易中的应用初探 | Blofin》
撰文：Holt、SCM、Leo

为了让用户掌握更多的市场信息，多家交易所上线了合约大数据产品，包括多空持仓比、未平仓量、合约基差等与合约市场息息相关的数据。这些市场数据是无数信息交易者和噪音交易者通过真金白银的投入而绘制出的市场画像，数据中包含大量有价值的信息。对市场数据进行分析有助于投资者判断当前市场所处的位置，预测未来市场的走向，从而更好地控制风险，抓住机遇。

本文主要对 OKEx 合约大数据产品中的多空持仓比（Long Short Position Ratio，以下均将多空持仓比简称为 lspr）进行定量的分析。下面以比特币为例，回顾过去半年中 lspr 与市场走向的关系，并且通过建模等手段，抛砖引玉，尝试读懂 lspr 的预言。

多空持仓比介绍

多空持仓比的计算方式为，持有净多头的账户数量除以持有净空头的账户数量：

所谓净持仓，指的是：若交易者出于某种目的同时持有某数字资产的合约空头和多头合约时，将其所持多空合约一对一抵消后，剩余合约的数量和方向。

在合约市场中，交易者每开出一张多单，就会有对应的一张空单成交。也即，市场上的任何时候，多单和空单的数量都是一样的。净多头账户所持有的多头合约平均张数与净多头账户的积，即为总多头合约数。对于空头合约亦是如此。由以上两点，可以得到下式：

由（1）（2）式可得：

可以发现，lspr 可以转化为空头账户平均持仓量与多头账户平均持仓量之比。这意味着：lspr 越高，空方平均资金量越大；反之亦然。例如，若此时 lspr 为 3，就表示平均每个净空头用于做空的保证金为净多头用于做多的保证金的三倍。通常而言，我们认为信息交易者具有资金、消息上的优势，能够在市场中获得超额收益。在资金量较小的交易者贪婪地买入或者恐惧地卖出时，藏在阴影中的信息交易者便可能会在 lspr 因子上露出马脚。

因子衍生

因子衍生，学名「特征工程」，是在原始数据的基础上，进行一系列变换，使得算法能够更好地从数据中获取信息的过程。本文采取的数据为 OKEx 平台上 BTCUSD 交割合约的 lspr 值，以及 Bitfinex 平台的 BTC/USD 现货价格。时间跨度为 2019 年 8 月 1 日至 2020 年 6 月 9 日，其中，2019 年 8 月 1 日至 2020 年 2 月 1 日为训练集，分析和建模将只采用这一范围内的数据。2020 年 2 月 1 日至 2020 年 6 月 9 日的数据为验证集，意在验证规律是否稳定。 (责任编辑：admin)