源文件：research/quant_digests/2026-03-28_1403_deribit-option-volume-shock-otm-flow-gate.md
这次主看的是一篇直接研究 Deribit 比特币期权逐笔成交信息 的论文：
辅助确认的数据落地路径来自 Deribit 官方文档：
public/get_last_trades_by_currency：可直接拉 BTC、kind=option 的公开逐笔成交，含 instrument_name / timestamp / direction / amount / iv / index_price / pricepublic/get_instruments：可拿到 option 元数据，含 expiration_timestamp / strike / option_type / instrument_name一句话结论： 这篇 paper 真正适合 desk 化的，不是“把 aggregate NBP 直接当方向键”，而是拆成两层：
BTC option volume shock -> 下一小时 BTC 回报/波动继续动；短期限 OTM/DOTM call-put directional pressure 用来判断这次 options activity 更像“方向下注”还是“纯波动下注”。这就比“直接复刻论文 headline：NBP 解释 smile 变化”更适合我们现在的 5m / 15m 短周期研发池。
对当前 desk，这个题目的价值在于它补的是一个还没被充分系统化的高频外部信息层：
volume shock 状态层directional-vs-volatility flow decompositionOTM/DOTM short-dated admission layer所以这不是“纯解释型 options microstructure 阅读”，而是很典型的 raw alpha + gate 可拆分材料。
论文样本（第 1、14 页附近）是：
论文里给了几个对 desk 很有用的背景数：
5m / 15m 的短周期事件流上，并不违和。第 15-16 页 Table 5 是这篇 paper 最适合我们短周期 desk 化的一张表。
作者先做：
\[ x_t = \gamma_0 + \gamma_1 x_{t-1} + \gamma_2 y_{t-1}, \quad x \in \{r, \Delta IV, \Delta RV\},\ y \in \{\Delta v, N\} \]
其中：
Δv = options trading volume changeN = aggregate order imbalance / aggregate net buying pressure关键结果：
γ2 = 0.27***γ2 = 0.51***γ2 = 0.068（不显著）这非常像一个短命、短持有期的事件型 alpha，而不是慢频 carry。
8.43e-7-1.38e-6-6.08e-6也就是说：别把总 NBP 直接当方向键。
ΔIV 和 ΔRV，Δv 与 N 都显著；Δv -> ΔIV 的显著性最持久，甚至延续到后面几天。所以这篇 paper 给 desk 的最重要启发其实是：
> 方向 raw alpha 的主信号更像是 volume shock；而 flow imbalance 更像“这次 volume shock 到底偏方向交易还是偏波动交易”的分类器。
论文第 17-18 页把净买压拆成两部分：
对某个 moneyness 桶 k，先定义 call/put 各自的 delta-weighted net buying pressure：
\[ A^k_{j,t}=\sum B^k_{ij,t}|\Delta^k_{ij,t}|-\sum S^k_{ij,t}|\Delta^k_{ij,t}|, \quad j\in\{C,P\} \]
然后拆成：
\[ D^k_{C,t}=\frac{A^k_{C,t}-A^k_{P,t}}{2},\quad D^k_{P,t}=\frac{A^k_{P,t}-A^k_{C,t}}{2} \]
\[ V^k_t=\frac{A^k_{C,t}+A^k_{P,t}}{2} \]
解释非常直白：
D^k_C > 0：更像在用 call 相对 put 表达看涨方向信息；D^k_C < 0：更像在表达看跌方向信息；V^k > 0：更像在表达看波动上升，不一定告诉你涨跌方向。作者把 moneyness 分成五档（第 11-12 页附近）：
0.02 < |Δ| <= 0.1250.125 < |Δ| <= 0.3750.375 < |Δ| <= 0.6250.625 < |Δ| <= 0.8750.875 < |Δ| <= 0.98而真正和方向信息更有关系的，不是 ATM，而是 OTM / DOTM。
第 25-27 页的回归结果可以直接转成 desk 语言：
α5 / β5 普遍在 -0.39 到 -0.46 左右且高度显著；Desk 含义：options flow 的信息可能更容易先体现在 IV / quote 调整里，而不一定无摩擦传到 spot/perp。
β3 = 0.215*, β4 = 0.184β3 = 0.011, β4 = -0.243***这说明 ATM activity 很容易混着 volatility trade，拿来直接做 perp 方向键会很脏。
β3 = 0.484*, β4 = 0.335*β3 = 2.493*, β4 = 1.756*β3 = 22.084***, β4 = 3.808这里 β3 是 volatility-motivated pressure，β4 是 directional-motivated pressure。
结论不是“direction > vol”，恰好相反：
论文自己的 headline 更偏向“期权净买压如何影响 smile/IV”。
但对短周期 desk，更有价值的分叉其实是：
option volume shockOTM/DOTM short-dated D_tV_t这正好符合我们当前“不要只抄 headline，要优先拆能快速复现的 raw alpha / gate / overlay 组件”的 intake 原则。
下面给的是一个可以直接进入最小实验的版本，不是纸上谈兵。
15m5m#### Signal A：option volume shock（主 alpha）
每个 bar（5m 或 15m）聚合所有 BTC option trades：
gross_option_volume_t：成交量总和（按 BTC 名义或美元名义都可以，先两套都测）signed_trade_count_t：可作为次要稳定性特征Δv_t：对 gross_option_volume 做变化率或 rolling z-score推荐先用最稳的版本：
volshock_z_t = zscore(log(1 + gross_option_volume_t), lookback=20~40 bars)raw alpha 假设：
volshock_z_t 很高时，下一小时 BTC 更容易继续走出可交易净位移；D_t 来分边。#### Signal B：short-dated OTM/DOTM directional gate（方向选边）
只看：
TTM <= 7 days0.02 < |delta| <= 0.375计算：
A_call_tA_put_tD_t = (A_call_t - A_put_t) / 2V_t = (A_call_t + A_put_t) / 2对 D_t 和 V_t 再各自 rolling z-score：
dir_z_t = zscore(D_t)volinfo_z_t = zscore(V_t)解释：
dir_z_t >> 0：options flow 更像看涨方向下注dir_z_t << 0：更像看跌方向下注volinfo_z_t >> 0 且 |dir_z_t| 不高：更像纯波动交易，这时做方向单要保守#### 15m 版本
volshock_z_t >= 1.5dir_z_t >= 0.75abs(dir_z_t) / max(abs(volinfo_z_t), 1e-6) >= 0.33volshock_z_t >= 1.5dir_z_t <= -0.75#### 5m 版本
门槛略抬高，避免噪音：
volshock_z_t >= 2.0|dir_z_t| >= 1.0先用和论文最一致的“1 小时短持有”骨架：
15m：持有 4 bars5m：持有 12 bars同时加两个简单风控：
1.0 x ATR(20)dir_z_t 出现；或volshock_z_t 在下一 bar 迅速回落到 0 附近，表示事件没延续volshock_z_t 高且 |dir_z_t| 高volinfo_z_t 很高，但 |dir_z_t| 很低一个简单可执行的 sizing：
\[ size_t = size_0 \times \min(2.0, \max(0, volshock_z_t-1)) \times \min(1.5, |dir_z_t|) \]
然后再乘：
0.5，如果 |dir_z_t| / |volinfo_z_t| < 0.50，如果 |dir_z_t| / |volinfo_z_t| < 0.25这类信号能不能活，关键不在 paper 的 t 值，而在你能不能把它做成大于 perp 全成本的净位移。
必须单独记录：
5m vs 15m 哪个更容易留下净利润我的默认判断：
5m 可以做，但大概率要更高门槛，且对 execution 更敏感。因为这里的 base alpha 很清楚：
> option volume shock 本身就是一个独立可测的、短持有期的 BTC directional/volatility event alpha。
不是那种“先有别的主策略，我再给你加个修饰层”的材料。
当然，它不是“裸 volume 一把梭”——需要 dir_z 和 volinfo_z 来拆语义。
所以更准确地说，这是一条：
volume shockOTM/DOTM directional-vs-volatility decomposition这完全符合“可清楚拆成 raw alpha + regime/filter”这一档，而且主 alpha 不是虚的。
公开可得：是。
public/get_last_trades_by_currencycurrency=BTC, kind=optiontimestamp / direction / amount / iv / index_price / instrument_namepublic/get_instrumentsexpiration_timestamp / strike / option_type5m/15m#### Public-only live / recent backfill 版本
5m、15mvolshock_z, dir_z, volinfo_z1, 2, 4, 8 barsTTM<=7d vs 全部期限OTM+DOTM vs ATM+OTM+DOTM#### 如果要更长回测
所以这条 alpha 的现实落地路径很明确：
这比一开始就上重型数据采购更合适。
论文已经很清楚：
N 对未来 return 不显著；N / D / V 更像解释“这波 options flow 的语义”。ATM 很容易吸进大量纯波动交易。
如果你把 ATM 也和 OTM/DOTM 一样当方向信息源，signal purity 大概率会掉得很快。
论文自己就强调：
所以我们不该默认 paper 里的系数现在原封不动还在，而应该把它当 live alpha intake：
它最自然的第一落点是：
BTC perp directional event alpha而不是立刻外推到 alt basket。后者可以做二期：测 BTC options flow shock -> alt beta spillover，但不应在本轮一上来就混进去。
命题：Deribit BTC options 的 volume shock × OTM/DOTM directional gate 能否在 BTC perp 15m 上留下净成本后 alpha。
15mvolshock_z >= 1.5 且 |dir_z| >= 0.754 barsvolinfo_z / 低 volinfo_z）做三组对照：
volume shock onlyvolume shock + dir_zvolume shock + dir_z + volinfo veto如果 2/3 明显优于 1，说明这篇 paper 的 desk 化分叉是对的。
5m比较：
TTM <= 7dTTM <= 21dall maturities我预期：短期限版本更干净，因为论文里方向信息最像是藏在短期限 OTM/DOTM。
结论：值得进入研究池，而且优先级不低。
但进入研究池的方式不是：
而是：
option volume shock；OTM/DOTM directional-vs-volatility decomposition 当作方向分边与 veto 层。如果最小实验有效，这条东西后续有三种扩展方向：
所以它不是只能服务一个策略的“窄论文”，而是能沉淀成 一条主 alpha + 两条共享组件 的高质量 intake。