Gamma Exposure на крипторынке
Присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram: Option Pulse, чтобы получать аналитику, советы и общаться с единомышленниками!
Если вы опционный трейдер, то наверняка слышали о Gamma Exposure — метрике, разработанной компанией SqueezeMetrics на основе исследований опционов на SPX. Многие относятся к метрике скептически: кто-то считает её спорной, а кто-то и вовсе бесполезной. Моя цель — показать вам, как эта метрика ведёт себя на криптовалютном рынке, привести конкретные примеры и дать вам возможность самим решить, стоит ли учитывать этот параметр в своей торговле или присоединиться к числу её критиков.
Почему гамма-экспозиция эффективна на традиционных рынках
Главная причина, по которой метрика хорошо работает на индексе S&P500, — огромная ликвидность опционного рынка. SPX — это самый крупный и активный опционный рынок в мире, где объёмы опционов нередко превышают объемы торговли фьючерсами на индекс. Высокая активность маркет-мейкеров и хеджеров делает гамма-экспозицию надёжным индикатором рыночной динамики. Метрика также хорошо зарекомендовала себя на рынке акций, особенно там, где опционная торговля имеет значительный оборот. Чем выше ликвидность и объём опционов, тем сильнее влияние гамма-экспозиции на цену базового актива.
Гамма-экспозиция на крипторынке
А что с криптовалютным рынком? Здесь доля опционного рынка пока мала в сравнении с предыдущими вариантами. Однако ситуация постепенно меняется: объёмы растут, и рынок становится всё более зрелым. Концепция применима и здесь, но её эффект ограничен из-за меньшей ликвидности и масштаба по сравнению с традиционными рынками. Тем не менее, даже в таких условиях метрика может быть полезной.
Как гамма-экспозиция влияет на волатильность
Воспользуемся заметками SqueezeMetrics. Согласно исследованиям на SPX высокие показатели метрики подавляют волатильность, а низкий (или отрицательный) — усиливает её. На графике ниже представлена зависимость GEX от ежедневного изменения цены SPX в процентах. GIV (Gamma-Implied Volatility) - историческая волатильность за 1 день, связанная с текущим значением гамма-экспозиции.
Зависимость видна невооруженным взглядом - чем выше параметр тем меньше волатильность индекса
Проверим, работает ли это на BTC. Построим график зависимости GEX от ежедневного изменения цены CHG(%).
Как видно из графика результат менее ярко выражен, в сравнении с фондовым индексом, но все же зависимость прослеживается. Когда экспозиция достигает высоких значений, рынок часто становится менее хаотичным.
Построим линейную регрессию для зависимости и увидим интересную закономерность.
Высокие значения тяготеют к положительным дневным изменениям цены, а низкие или отрицательные — к отрицательным дневным изменениям. Это даёт нам подсказку: при высокой гамма-экспозиции вероятность положительного закрытия дня возрастает. Для того, чтобы понять почему так происходит мы рассмотрим данные под другим углом.
Как менялось поведение гамма-экспозиции
Построим зависимость гамма-экспозиции от цены биткоина и выделим ключевые особенности.
Можно заметить, что с приходом бычьего рынка волатильность экспозиции выросла: диапазон её колебаний стал шире. Это связано с тем, что вовлеченность клиентов в торговлю опционами увеличилась в этот период. Экспозиция в начале бычьего забега уже начала превышать значения пика цены предыдущего цикла. Максимум был достигнут 20 октября 2023.
Проверим практическую ценность по отношению к биткоину на основе тезисов:
- Высокий GEX: сигнал перекупленности. Рост цены может замедлиться, рынок уходит в боковик или начинает коррекцию. Лонги в такие моменты рискованны.
- Низкий или отрицательный GEX: может указывать на пут-сквиз. В момент продавцы опционов начинают выкупать позиции, толкая цену вверх. Здесь стоит присмотреться к лонгам.
Мы заметили, что индикатор изменил свое поведение после последнего даунтренда, поэтому я разделю данные на два периода для лучшей интерпретации.
Первый период (до 22 ноября 2022)
Максимальные значения GEX часто совпадали с локальными пиками цены, за которыми следовала коррекция или боковик. Это подтверждает гипотезу о перекупленности. Нулевые и отрицательные значения не всегда приводили к развороту, но часто указывали на паузу в движении и консолидацию. Объём опционов в даунтренде был невелик, поэтому влияние GEX ограничено.
Вернемся к графику линейной регрессии. Почему высокие значения GEX связаны с плюсовым закрытием дня? С приходом бычьего рынка поведение индикатора изменилось: его максимумы стали выше, а отрицательные значения — редкостью. В бычьем цикле вероятность роста цены выше, что и создаёт положительный уклон. На даунтренде же индикатор чаще был низким или отрицательным (самые низкие значения приходятся на даунтренд), а рынок склонялся к падению. Этот перекос объясняет наклон регрессии.
Второй период: после 22 ноября 2022
Здесь картина меняется прямо противоположно. Минимальные и отрицательные значения GEX стали отличным индикатором разворота: рынок словно отскакивал от дна и продолжал рост. Значения не уходили глубоко ниже нуля в отличие от предыдущего периода и значения около нуля локально всегда давали подсказку как минимум на локальный отскок и часто на локальное дно. Пики же предсказать с такой же точностью не удалось. Волатильность биткойна действительно падала, однако цена при этом могла медленно ползти вверх, без консолидации.
Гамма-экспозиция — не панацея, но полезный инструмент в арсенале опционного трейдера. Его эффективность возрастёт, если крипторынок продолжит институционализацию, а ликвидность опционов вырастет. На мой взгляд его стоит учитывать, но с поправкой на фазу рынка и общий контекст. Научитесь комбинировать индикатор с другими метриками и тестируйте в своей стратегии, чтобы понять, насколько он полезен лично вам.