揭開每15分鐘交易脈動，移動140億美元比特幣永續合約

在協調世界時間14:59:59時，比特幣永續合約看起來與其他電子市場無異，價格閃爍，來自全球的交易者不斷下單。

但當時鐘轉到15:00:00時，市場瞬間變得更加繁忙：更多的交易進行，更多的資金流動，價格在接下來的十秒內變化更大，即使沒有任何新理由促使人們進行交易。

這種脈動在每小時的15、30和45分鐘時重現。在五分鐘的邊界和每分鐘的開始時，會出現一個較小的版本，但每小時的開始仍然產生最強的爆發，彷彿加密貨幣的連續市場被用於交易的軟體分割成數千個小會話。

韓國政策研究員Chan Kim和北卡羅來納大學的Peter Reinhard Hansen在2026年8月的一項加密期貨研究中記錄了這一模式。他們檢查了從2021年1月1日到2024年10月31日六個Binance期貨市場的完成交易記錄，涵蓋比特幣、以太坊、XRP、Solana、狗狗幣和Cardano，跨越1400個不間斷交易的完整日子。

這些合約是永續合約，通常稱為perps，允許交易者押注資產的價格會上升或下降，並利用借來的資金來擴大這一押注。

雖然傳統期貨合約在特定日期到期，但perp可以保持開放，只要交易者有足夠的抵押品，而多頭和空頭交易者之間的定期支付使其價格接近基礎現貨市場。

當perp的交易價格高於其現貨指數時，押注價格上漲的交易者需支付押注價格下跌的交易者；當其交易價格低於指數時，支付則反向進行。

永續合約佔全球加密交易的很大一部分，這使得這些短暫的脈動具有更廣泛和更深遠的影響。perp價格有助於指導跨交易所的套利、對沖和做市，因此從期貨開始的模式可以影響比特幣市場數據和其他人跟隨的現貨價格。

加密貨幣找到了它的開盤鐘

當你將一小時畫成一個圓時，15分鐘的脈動就很容易看出。研究者的圖表在零、15、30和45分鐘產生四個點，形成一個星形的交易量和價格變動模式，其中每次爆發的大部分都集中在前十秒內。

在所有六個合約中，這十秒內的交易量比普通分鐘的同十秒窗口多出26%的交易和32%的美元交易量，而絕對回報則大了26%。

絕對回報衡量價格在任一方向上移動的距離，因此26%的增長意味著在這15分鐘內的價格變動更大。 極坐標圖顯示BTC、ETH、XRP、SOL、DOGE和ADA永續合約的絕對回報和交易量的分鐘模式。來源：Kim, Reinhard Hansen

該模式還跨越了市場規模的廣泛差距。在樣本期間，比特幣平均每日交易154萬筆，合約交易量為145.8億美元，而Cardano的平均交易約為29萬筆，交易量為5.44億美元，兩者的交易節奏相同。

這種一致性是最重要的發現，因為它顯示出這一慣例在交易系統之間共享，而不是某一代幣的特徵。

大多數交易應用將不斷流動的價格轉換為涵蓋一分鐘、五分鐘、15分鐘或其他熟悉間隔的K線圖。

15分鐘的K線圖將該期間內發生的所有事情壓縮成開盤價、收盤價、最高價和最低價，為人類提供一個可管理的市場圖景，並為軟體提供一個可以處理的標準數據塊。

在每根燭台結束時，技術指標會重新計算，自動化策略會從同一個新完成的區塊中獲得新的指令。

將大型交易分割成小部分的程式可能會在該邊界釋放另一部分，而市場做市商則可以根據他們預期的流動性調整報價，更快的系統則可以在預期這兩組的情況下進行交易。

一旦足夠多的機器開始遵循同一時鐘，顯示數據的便利方式便成為市場本身的一部分。

這就是為什麼一段平靜的十五分鐘開始看起來像是股票交易所的開盤。傳統市場在真正的開盤鐘周圍聚集訂單，因為交易者已經花了幾個小時等待場地重新開放。

另一方面，加密貨幣通過共享的圖表間隔和軟體默認設置創造了類似的熱潮，每15分鐘重複這一過程，同時交易仍在進行。

機器有其跡象

幣安的交易記錄顯示了交易了什麼、多少以及以什麼價格。然而，它們並未識別每筆交易是由人類交易者、市場做市公司、清算引擎還是其他自動化系統發起的。金和漢森尋找了交易規模的間接線索。

人們傾向於選擇整數，因為它們更容易選擇和記住，因此有人可能會交易0.1 BTC或大約10,000美元，而不需要計算到最終小數位的尷尬數量。

但算法通常從基於波動性、可用資本、當前風險敞口或較大訂單的目標份額的公式開始，這可能會產生對人類來說看起來隨意的數量。

研究人員計算了交易規模以尾隨零結束的頻率，發現圓整數量在重複爆發的開盤秒數中較少見。

他們僅包括足夠大的交易，以包含被測量的零的數量，這樣小訂單就不會因為交易所的最小增量使額外的零變得不可能而被歸類為不規則。

隨著邊界的重要性增加，圓整數量在普通分鐘的開始時變得稍微不那麼常見，每五分鐘差距擴大一次，然後每十五分鐘再擴大一次，整點時產生了與通常模式最大的偏差。

對於符合至少兩個零結尾的比特幣交易，圓整數量的比例在普通分鐘開盤時下降了0.04個標準差，在整點時下降了0.20，使得每小時的影響增大了五倍。 圖表顯示六種加密貨幣的交易活動在每分鐘的前10秒內達到高峰，並且在每15分鐘的分鐘內平均更高。來源：金，雷因哈德·漢森

標準差描述了一個觀察值與其通常範圍的距離，因此這些數字並不是機器下單的百分比。它們顯示市場在交易活動激增時，偏離了對圓整數量的正常偏好，為作者提供了更重自動化參與的行為指紋。

交易規模仍然無法識別每個訂單的來源。大型機構執行和強制平倉可能會產生不規則的數量，資金套利也可以做到這一點，因此本文使用圓整性作為與機器活動相關的間接證據。

作者進行了幾次檢查，以查看是否有其他重複事件正在創造這一脈衝。

Binance 在樣本期間於 UTC 時間 00:00、08:00 和 16:00 處理資金支付，但移除這些時間窗口後，15 分鐘的結果基本保持不變，而在移除每個整點觀察後，15、30 和 45 分鐘的模式依然存在。對 Bybit 數據的單獨分析在另一個交易所產生了類似的結構。

這些檢查描述了一種廣泛的電子協調形式。任何交易者都可以選擇任何時間間隔，但交易所數據、圖表設置和常見指標將許多系統拉向相同的邊界，最強的集中出現在獲得最多共享關注的整點。

價格預測低於交易費用

一旦研究人員確定脈衝重複，他們便詢問在每個 15 分鐘之前可用的數據是否能預測其前十秒的價格變動。

他們的滾動模型研究了早期的 15 分鐘回報以及熟悉的價格和交易量指標，然後使用當時可用的信息進行了新的樣本外預測。

在六個合約中，該模型選擇正確方向的概率為 56.6%。其樣本外的 R 平方值平均為 3.4%，這意味著它解釋了這十秒回報中一小部分的變化，而其曲線下面積得分為 0.60，這個範圍內 0.50 代表隨機猜測，1.00 代表完美分類。

在十秒間隔內噪音極大的市場中，這些適度的數字證明了該模式包含可重複的信息。

然而，它們並未建立一個簡單的交易策略，因為預測的變動非常小。在每個 15 分鐘內以模型選擇的方向進行交易，產生的平均毛利回報為每筆交易 0.51 個基點，約等於 0.0051%，或在 10,000 美元交易中約 51 美分。

在樣本期間，Binance 的基本費用為 5 個基點，適用於立即執行的買方訂單，對於提供報價讓其他人接受的做市商訂單則為 2 個基點。

因此，10,000 美元的買方交易成本約為 5 美元，還有另一筆關閉費用，而模型的平均毛利回報大約僅為首筆費用的十分之一。

考慮到這裡的收益是多麼微小，這個數據集最有用的結果是統計可預測性與普通交易者能夠捕捉到的金額之間的差距。

一個模式可以重複到足以經受正式分析，而預期的變動卻保持得太小，無法覆蓋基本的交易成本，這是高度自動化的市場能夠包含可識別模式而不獲利的原因之一。

做市商和大型交易者仍然可以利用這一發現，因為他們面臨著一個非常特定的問題。

如果一家公司同時報價市場的兩側，它可以在這十秒內要求更寬的價差，或者在單邊流動變得更容易預測時減少其報價，而通過大型訂單進行交易的交易者可能會在時鐘上較不擁擠的點釋放部分，以減少自身活動造成的價格波動。

前十秒也攜帶了更長時間範圍內的信息。當買方主導的交易量超過賣方主導的交易量時，這種不平衡與接下來四到 12 小時的回報相關，而當賣方佔優時則出現相反的關係。

這裡的訂單不平衡意味著相對於該時間窗口的總交易量，積極買入和積極賣出的差異，這為研究人員提供了一種衡量哪一方推動更強的方式。

在四小時的範圍內，這種關係的很大一部分來自早期的 15 分鐘流動攜帶到後來的邊界。在八小時和 12 小時內，普通的價格和交易量指標解釋了更多的內容，這符合一個算法使用 15 分鐘作為共享時刻來處理已經在更廣泛市場中積累的信息的市場。

這個長期結果需要謹慎解讀，因為四小時、八小時和十二小時的回報窗口重疊，讓一個市場動作在多個觀察中出現。

作者使用了針對依賴數據設計的區塊自助法，儘管綜合交易記錄仍然無法顯示發起訂單是否包含私人信息、是否對相同的公共輸入做出反應，或是市場製造者在吸收不均流動時是否影響了價格。

儘管如此，這個更大的概念比其背後的統計機制更容易理解和最終實施。

加密貨幣移除了收盤鈴聲，讓交易變得持續，然後它的API、圖表間隔和自動化策略在一天中重建了微型開盤。

每15分鐘，成千上萬的獨立系統達到相同的時鐘邊界，幾秒鐘內，一個設計為不間斷運行的市場表現得像一群人推擠著同一扇門。

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