在选择权市场中，交易商的避险资金流动在塑造短期价格走势方面发挥核心作用。 Gamma 曝险 (GEX) 用于识别这些避险资金流动在哪些情况下可能稳定价格走势，以及在哪些情况下可能会加剧价格波动。虽然 GEX 在股票和指数选择权领域已被广泛应用，但将其直接应用于加密货币市场却存在许多问题。
加密选择权市场在参与者行为以及从市场数据推断交易商部位的方式上有显著差异。为了解决这个问题，我们建立了一个基于流量的Gama风险敞口度量模型，该模型专为加密选择权市场量身定制，旨在还原交易商部位随行权价和到期日的变化。我们展示如何利用该框架来解读波动率机制，并识别交易商避险可能对市场动态产生显著影响的价格区间。
什么是伽马射线辐射？它为何如此重要？
Gamma 风险敞口 (GEX) 衡量选择权做市商的对冲资金流动如何对标的资产的变动做出反应。
做市商通常维持delta中性头寸，因此必须透过买卖期货或现货来持续对冲其gamma风险敞口，以抵销其买卖选择权的delta值。当价格波动时，选择权delta值（即gamma值）也会发生变化，迫使交易商进行再平衡。这些再平衡操作在市场中形成结构性回馈回路，也是股票市场中一些最显著的机械驱动交易流量的来源。
在这种动态关系的核心，交易者（taker）是最终使用者－买卖选择权的交易者或投资者，而交易者（或做市商）则是提供流动性的交易对手。他们的部位互为镜像：当交易者买进买权时，交易商就卖出买权。
GEX 有什么用？
- 在具有较高正伽玛值的价格水准上，交易商会采取对冲策略来吸收价格冲击。他们通常在价格下跌时买入，在价格上涨时卖出，这会降低波动性，并可能将价格固定在某些行权价附近：这种现象通常被称为“伽玛引力”或“价格钉住”。
- 在高负伽玛值的价格水准上，交易商的避险流动方向相反，会放大价格波动。交易商在价格下跌时卖出，在价格上涨时买入，这往往会加剧短期波动。
简而言之， GEX 突出了交易商对冲可能稳定或破坏市场的地方，将期权市场变成潜在波动机制的地图，而不是被动的仓位快照。
传统金融起源：传统金融中的伽玛风险敞口计算
Gamma 风险暴露指标起源于股票和指数选择权市场（例如标普 500 指数）。其经典构造如下：
在哪里：
- OI是该罢工的未平仓合约量
- Γ是选项 gamma
- S为标的现货价格
- sign_dealer是假定的庄家部位符号（多头或空头）。
由于传统的股票资料集没有标记交易的接受方是谁，因此该框架依赖于一个简单的启发式方法，即谁通常持有选择权市场的哪一方：
- 买权由投资者出售，由交易商购买。
- 卖权由投资人买入，由交易商卖出。
在传统的股票交易环境中，投资者通常会卖出看涨期权来提高收益，并使用看跌期权作为下行保险。
为什么权益启发式方法在加密货币领域失效
在加密期权交易中，股票期权的假设不再适用。许多参与者主动买入买权是为了投机上涨，而不是系统性地卖出以获取收益。同时，看跌期权也常被用于策略性交易，而非仅作为多头投资组合的对冲工具。如果我们继续假设“看涨期权=投资者做空，交易商做多”和“看跌期权=投资者做多，交易商做空”，那么我们构建的交易商头寸信息将无法反映实际的持仓情况。
第二个问题更为微妙。传统方法将每个行使价的未平仓合约视为单一方向的单一部位。但实际上，一个行使价的未平仓合约是由买卖双方共同构成的。例如，假设50%的未平仓合约来自买入方（做空交易商），50%来自卖出方（做多交易商），那么交易商的净风险敞口接近于零——然而，启发式方法仍然会报告很大的风险敞口。而我们真正想要的是：
- 交易商部位（多头或空头）的真实体现；
- 扣除反向资金后，该头寸的实际净规模。
加密货币领域伽玛风险敞口（GEX）的流程优先方法
与传统股票市场不同，加密选择权交易平台会公开每笔交易的买方（taker）。对于每一笔交易，我们都可以观察到买方是买入还是卖出看涨期权或看跌期权。然后，我们做出一个明确的模型假设：交易另一方的卖方（maker）是提供流动性的交易商。
这使我们能够将交易者视为最终用户，并根据累积交易者流量（逐个行使价和到期日）来推断交易商的部位。随著时间的推移，这可以建构出交易商在波动率曲面上的真实部位分布图。
在此基础上，我们建立了一套方法论，用于追踪交易商库存随时间的变化，并利用选择权希腊字母和现货价格将该库存转化为伽玛敞口。最终得到的是一个基于实际交易流量而非静态启发式方法的结构化GEX指标。此流程的完整描述请参阅文末附录。
下图展示了Deribit上不同行使价的BTC选择权伽玛风险敞口。每个长条图代表集中于此行权价的净伽玛风险敞口（以美元计）：绿色表示正风险敞口，红色表示负风险敞口。分布图显示，在 86,000 美元至 87,000 美元附近存在一个主要的正伽玛风险敞口区域，而在 83,000 美元和 101,000 美元附近则存在较小的负风险敞口区域。
指标解读
Gamma 值有助于了解对冲资金流动可能影响价格走势的区域。在 85,000 美元至 86,000 美元附近出现较大的正 GEX 值，表明交易商的对冲操作可能在该区域内呈现均值回归（逢低买入，逢高卖出），从而导致价格在该价位附近波动受限或走势放缓。相反，负 GEX 值区域则表示对冲操作在该区域内会增强动能（逢低卖出，逢高买入），如果现货交易进入该区域，则更有可能出现更快、更具方向性的走势。
适用对象：
- 解析度： 10分钟
- 资产： BTC、 ETH、 SOL、 XRP、PAXG
- 交易所： Deribit
交易应用案例：如何在实务中使用 GEX
从交易角度来看，GEX 将选择权市场转化为一张地图，显示交易商的资金流动可能会放大或抑制价格波动。
辨识「黏性」与「滑性」价格区域
- 现货附近高正GEX：当现货附近某个行权价区间的GEX值呈现强正值时，交易商在该区间持有多头Gamma部位。由于市场在该区间内波动，他们的对冲资金倾向于逢低买入、逢高卖出，产生一种「钉扎」效应：价格走势趋于平缓，突破难以奏效，实际波动率往往低于隐含波动率。这通常是一个均值回归的「黏性」市场，如果波动率确实被控制在一定范围内，做空Gamma套利交易可能有效。
- 当GEX值接近或低于现货价格时，情况则相反：交易商做空伽玛值，因此当现货价格进入该区域时，避险资金会在疲软时卖出，在强势时买入。这非但没有抑制价格波动，反而加剧了波动。价格走势变得更加「难以预测」：日内波动幅度可能扩大，订单簿可能显得更稀薄，强制平仓或挤压交易的可能性也随之增加。在这种情况下，交易者通常会降低杠杆、扩大停损范围，并且更重视动量因素。
观察伽玛翻转
一个特别重要的动态是伽玛翻转，即现货价格周围的净伽玛值（GEX）改变符号。例如，如果价格离开正伽玛区域并进入下方的负伽玛区域，市场可能会从均值回归的稳定状态转变为走势自我强化的状态。
附录 – 我们的方法论：基于交易者流量的全球交易所
我们以每项资产、交易所、行使价 K 和到期日 M 为单位，在10 分钟网格上建立 Gamma 风险敞口。关键思想是根据交易者的流动情况重建交易商的库存随时间的变化，然后使用期权希腊字母将该库存转化为 Gamma 风险敞口。
我们定义每 10 分钟间隔内合约的净接受者流量：
假设经销商主要处于被动方，那么经销商流量就是交易者流量的镜像：
然后，我们将这些流量随时间累积，得到经销商的合约数量库存。对于呼叫中心而言，具体计算方法如下：
对于看跌期权，情况类似：
此处 Δt 为 10 分钟时间步长。正的库存值表示交易商持有该行权价和到期日的净多头合约；负值表示净空头合约。
为了将此库存转化为伽玛敞口，我们将其与选择权希腊字母和标的资产价格结合。令 𝑚 表示合约乘数（例如，每份合约的BTC），𝑆 表示 𝑡 时刻的现货价格。对于每个区间，我们定义名义敞口：
利用选择权链中的选择权伽玛值 Γcall(K,M,t) 和 Γput(K,M,t)，每条腿的伽玛敞口为：
Γcall(K,M,t) 表示该行使价和到期日的买权的伽玛值。它反映了标的资产价格变动时期权的delta值变化的速度。
那么，该行权价/到期日的总伽玛风险敞口就只有：
