CEX清算數據差距過大，市場真實狀況或許更糟？

原文標題：Liquidations, liquidations everywhere!
原文作者：threesigmaxyz原文編譯：zhouzhou，BlockBeats

編者按：本文探討了 CEX 活動的清算數據與實際的統計數據與實際對比報告可能低報清算數據以掩蓋市場波動或管理公眾感知。文章還強調了透明度對了解市場風險和系統性風險的重要性，並指出了 Bybit 等交易所正在採取更開放的清算數據發布措施，推動行業向更高透明度發展。

以下為原文內容（為便於閱讀理解，原文內容有所整編）：

交易者爆倉，數十億美元蒸發。但如果真實的爆倉數字比報道的高出 19 倍呢？我們拉取了數據，結果比你想的還要糟糕。

1. 爆倉

交易的世界變得越來越容易為普通人所接觸，無論是透過所謂「導師」的華麗課程，還是作為傳統工作的一種替代方式，交易都提供了在自己家中，透過一台電腦，潛在地賺取可觀收入的誘惑。

然而，這遠非易事，如果真是那麼簡單，人人都會成功。事實上，大多數進入交易的人最終都失去了錢，並最終爆掉了帳戶。那麼，是什麼原因導致這些損失呢？通常，所有這些都歸結於每個交易者都害怕的一個決定性事件：爆倉。

爆倉是槓桿交易中的關鍵機制，當交易者的保證金不足以覆蓋未平倉部位的損失時，就會發生爆倉。在這種情況下，交易所會介入，自動平掉部位，確保交易者或平台不再承擔進一步的損失。

根據保證金不足的嚴重程度以及平台管理風險的機制，爆倉可以採取不同形式。這些形式可以大致分為兩種類型：

·部分爆倉：涉及減少交易者部分頭寸，剩餘部分仍然活躍。這使得交易者可以繼續留在市場中，同時減少相關的風險。

·完全爆倉：整個部位被平掉，完全消除了交易者的暴露風險。完全爆倉在高槓桿環境中更為常見，因為在這種環境下，微小的價格波動可能會徹底清空交易者的保證金。

爆倉背後的關鍵因素

爆倉的原因有多方面，所有這些都圍繞著風險和保證金之間的微妙平衡：

·槓桿：槓桿允許交易者用較少的資本控制更大的頭寸，但這種潛在利潤伴隨著更高的風險伴隨著更高的資本。槓桿越高，觸發爆倉所需的價格波動就越小。例如，使用 50 倍槓桿時，價格僅需逆勢波動 2%，就會導致保證金全部損失。這使得風險管理在槓桿交易中至關重要。

·維持保證金：每個交易所都設定了交易者必須保持的最低保證金要求，以保持頭寸的開放，這個維持保證金充當了一個安全緩衝。當由於虧損導致保證金低於這個門檻時，交易所會平倉以防止進一步的損失。如果忽視或未能監控這些要求，交易者很快就會面臨強制平倉。

·市場波動性：突如其來的極端價格波動是交易者最大的敵人，尤其是在高度槓桿的部位。波動性可以迅速耗盡可用的保證金，幾乎沒有給交易者反應的時間。此外，高波動時期常常導致連鎖反應式爆倉，其中一次爆倉觸發一系列其他爆倉，進一步推動價格朝錯誤的方向發展。

擠壓

擠壓是導致爆倉的最劇烈和迅速的觸發因素之一，通常發生在價格平劇交易時，迫使他們的反向交易者。這類事件通常由高槓桿和低流動性推動，形成雪球效應，加速價格波動並加劇市場波動。

當價格迅速上漲時，持有空頭部位的交易者會發現自己陷入困境，因為他們的保證金不足以支持交易。為了避免進一步的損失，他們被迫透過回購資產平掉部位，這為價格帶來了更多的上漲壓力。這一動態通常會迅速演變為一連串爆倉事件，某個交易者的平倉推動價格上漲，迫使其他人也平倉。

相反，當價格突然下跌時，持有多頭部位的交易者也面臨相同的風險。隨著他們保證金的縮水，他們被迫賣出部位以滿足維持保證金要求，進一步加劇下行動能。這種賣壓放大了價格的下跌，觸發更多的爆倉事件，形成下行螺旋。

然而，零售交易者的協調買入，特別是像 Reddit 上的 WallStreetBets 社群的推動，令股票價格意外飆升。隨著價格上漲，空頭賣家被迫回購股票，且價格不斷攀升，進一步推動了價格的上漲。

這個回饋循環最終演變成了歷史性事件，GameStop 的股價從 2021 年 1 月初的約 20 美元飆升至月末的 483 美元的盤中最高點。這次擠壓事件導致許多陷入空頭部位的機構投資者損失了數十億美元。

2. API 與爆倉

在加密貨幣領域，歷史上發生過多次值得關注的爆倉事件。然而，最令人難忘和最具影響力的往往是發生在下行市場的「多頭擠壓」。這些事件的規模較大，對交易者和市場的影響也更為深遠。

以下是加密貨幣史上一些最大的爆倉事件：

發現什麼不尋常的地方了嗎，匿名？你是不是覺得 FTX 崩盤或 Luna 崩潰比我們今年看到的爆倉事件造成了更大的破壞？嗯，你沒錯。

最近爆倉事件比 FTX 或 Luna 崩盤更嚴重的背後，有三個關鍵因素：

總市值

2020 年 3 月，整個市場的市值達到了 2660 億美元，而市值 3 億美元，已達到了 2660271 億美元，市值達到 271 億美元。要真正理解這些爆倉事件的規模，我們應該考慮爆倉與市值的比率，而不只是看爆倉的絕對數字。單純的數字可能會讓最近的爆倉看起來比實際情況更嚴重。

這張圖表讓我們更清楚地看到爆倉的規模和影響，但仍有一些資料並不真實；這就是第二個問題所在。

CEX WebSocket API 的限制

直到 2021 年第二季度，大多數 CEX 透過 API 提供了準確的爆倉數據，報告每一筆爆倉。然而，從 2021 年起，它們引入了限制，將爆倉資料限制為每秒一個爆倉，不管實際發生了多少次爆倉。

這項變更顯著減少了報告的爆倉數字，使得 2021 年後期的數據看起來比 2021 年之前要小且影響較小。

@K33Research 撰寫了一篇研究文章，解釋了這一情況，並通過兩個簡單但有力的圖表展示：

在第一個圖表中，你可以看到在 API 變更後，爆倉數量明顯減緩，即使總市值遠超過 2021 年，市場數據仍保持超低水平。

在第二個圖表中，作者將總爆倉量與每日名義未平倉合約（OI）的變化進行了比較。

名義未平倉合約的巨大日內波動通常會引發大量爆倉，但正如我們在圖表中看到的那樣，2021 年第二季度之後，在出現如此大幅度 OI 波動的日子裡，並沒有出現爆倉的明顯激增。

這些 API 變更背後的官方理由是：「為了提供一個『公平的交易環境』（Bybit，2021 年 9 月）以及用戶優化數據的恐慌，同時也是為了自己保留真實數據的做法。

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Hyperliquid 作為一個真實的平台上以交易為基礎的平台 CEX 競爭的 Layer 1 區塊鏈永續 DEX。與 CEX 不同，Hyperliquid 提供了所有爆倉事件的完全透明且無限制的報告，因為其數據是公開的。

這創造了一個獨特的環境，一方面 CEX 的爆倉資料受到限制（由於報告限制），另一方面 Hyperliquid 的資料則不受限制。結果，報告的總爆倉數據顯著增加，得益於 Hyperliquid 的透明性。

這種透明度對更廣泛的交易生態系統具有重大影響，在傳統的中心化交易所中，爆倉數據通常是選擇性報告或匯總的，這限制了交易者即時分析市場動態的能力。 Hyperliquid 確保每一個爆倉事件都是公開可見的，從而為槓桿交易活動提供了更準確、全面的理解。

對交易者來說，這意味著可以更好地了解市場狀況，使他們能夠識別潛在的擠壓情境、監控風險等級或判斷市場情緒。研究人員和分析師也從未經過濾的鏈上爆倉數據中受益，這些數據為波動性模式、風險行為和市場對爆倉的反應提供了寶貴的見解。

這種對資料的無限存取促進了一個更公平、更有效率的交易環境，在這個環境中，所有參與者都能平等地獲得資訊。透過為永續交易設定新的透明度標準，Hyperliquid 不僅挑戰了 CEX 的隱密性，還增強了爆倉數據的整體可靠性，使交易者能夠在更大的信任和更豐富的市場見解下操作。

3. 真實的爆倉資料

3.1 計算 Hyperliquid 比率

Hyperliquid 的透明度和廣泛的指標使我們能夠看到長時間內發生的現實情況，而由於 API 的衍生性指標未能對齊數字的數字。圖表中看到的數據差異進一步證實了這個問題，儘管 CEX 的未平倉合約和交易量遠大於 Hyperliquid，但它們報告的爆倉數字仍然不切實際地低。

得益於 Hyperliquid，我們現在擁有一個可驗證且準確的資料集，可以比較 CEX 爆倉報告的失真程度。

提供給媒體的資料通常呈現不完整的圖景，因為它們基於有限的 API，未能捕捉到爆倉的全部情況。相比之下，Hyperliquid 的無限制報告提供了所有爆倉事件的透明和詳細記錄，證明 CEX 的爆倉活動可能遠高於公開揭露的數字。

3.2 調整 CEX 的數據使用量2<」爆倉數字，我們將 Hyperliquid 的爆倉/成交量比率和爆倉/未平倉合約比率作為基準。接著，我們將這些比率與 CEX 在兩個特定日期（12 月 9 日和 2 月 3 日）報告的數據進行比較，得出了一個調整因子。

計算 Hyperliquid 的平均比值：

爆倉 / 未平倉合約（Hyperliquid）
12 月 9 日: 1.07B / 3.37B ≈ 0.3174 月 3137B 20132 月 4132 月 313232 月 3232 月61
平均 ≈ 0.389 (38.9%)

爆倉 / 成交量（Hyperliquid）
12 月 9 日: 1.07B / 5.30B ≈ 0.2021
207B / 5.30B ≈ 0.2021
20214 月 302170 2021<.14 (14%)

我們使用這些數字（38.9% 和 14%）作為參考點，用來評估如果其他交易所遵循與 Hyperliquid 類似的比例，爆倉資料可能會是什麼樣子。

應用這些比率到 Binance、Bybit 和 OKX：

對於每個 CEX，我們計算兩種「調整過的」爆倉資料：

使用 Hyperpquip>使用 Hyperpquip.>

然後，我們為每個日期取這兩個調整結果的平均值。

因此，CEX 報告的爆倉資料（通常以數億美元計）遠低於 Hyperliquid 比率所暗示的數十億美元範圍。

以下是 12 月 9 日和 2 月 3 日的報告與調整後的爆倉資料圖。每個交易所有兩條長條圖，淺藍色和淺綠色表示報告的爆倉數據，深藍色和深綠色表示調整後的爆倉數據。

調整後的值是使用 Hyperliquid 的爆倉/交易量比率和爆倉/未平倉合約比率的平均值作為基準計算得出的。雖然這為潛在的爆倉數據差異提供了更清晰的視角，但由於不同交易所的市場結構、零售參與度和做市商活動等差異，仍可能存在一些變動。

關鍵評論：

Binance、Bybit 和 OKX 的爆倉資料嚴重低報：報告的爆倉資料遠低於藍色/淺綠色資料（遠低於藍色/淺綠色資料後的深度揭露可能的新數字資料

Binance 應該報告大約 17,640M 的爆倉數據：調整後的數據表明，Binance 在 2 月 3 日的真實爆倉數據應該接近 17,640M，而非報告的 611M，這突顯了一個巨大的差異。 12 月 9 日，Binance 應該報告 10,020M，而非 739M。

Bybit 和 OKX 也遵循同樣的模式：Bybit 在 2 月 3 日的調整後爆倉資料為 8,150M，而不是報告的 247M；12 月 9 日為 4,620M，而非 370M。 OKX 也顯示出顯著的差異，2 月 3 日的調整後爆倉數據為 7,390M，12 月 9 日為 3,980M，而其報告的分別為 402M 和 425M。

3.3 主要爆倉事件及其「真實」估算

在將 Hyperliquid 的爆倉資料與主要 CEXs 報告的有限資料進行對比後，我們發現了顯著的差異。為了量化這一差異，我們收集了 Binance、Bybit 和 OKX 在 12 月 9 日和 2 月 3 日的報告數據，特別分析了它們的爆倉/交易量和爆倉/未平倉合約比率。

為了估算真實的爆倉數據，我們計算了 Hyperliquid 的爆倉/交易量的平均比率，然後將這些比率應用到 CEX 數據上。我們沒有使用簡單的算術平均，而是根據每個交易所的交易量在每個日期的比例加權計算了爆倉比率。這種方法提供了更準確的市場整體爆倉活動反映。

當我們第一次計算出每個交易所的調整倍數（Binance：21.19，Bybit：22.74，OKX：13.87）調整倍數為 19.79）。然而，在考慮到各交易所交易量加權差異後，更準確的加權平均值為 19.22 倍。

這表明，CEX 的真實清算數據可能比官方報告的高出約 19 倍，或至少比透過其限制性 API 公開的數據高出 19 倍。

有了這個 19.22 倍的調整倍數，我們分析了加密歷史上一些重要的清算事件，以估算如果它們像 Hyperliquid 那樣具有相同透明度，其真實的清算數據可能是多少。下表比較了常見的清算金額與使用修正後的 19.22 倍調整後的數值：

「Reported」指的是在聚合器、社群媒體上或有限的 API 上發布的數字。

對於 2021 年第二季之前的事件，由於沒有 API 限制，清算資料可靠得多。

如這張圖所強調的，許多 2021 年後從 CEX 報告的資料來源得出的清算數字可能大大低估了實際情況。透過應用從 Hyperliquid 的完全透明性中得出的乘數，這些事件的清算規模比官方數字所假定的要大得多。

3.4. 將清算與總市值進行比較

為了提供更多背景信息，我們將這些事件的總“真實”清算與當時的總市值進行比較。比率計算公式為：(清算金額/市值) × 100。

透過將「真實」清算資料與更廣泛的市場價值來比較這不僅顯示了在短時間內消失的資本規模，也反映了當槓桿效應解除時，市場情緒如何劇烈變化。

在許多情況下，經過調整後，比率更加顯著，表明參與者可能暴露於比最初顯現出的更大的系統性風險中。因此，了解這些清算與市值的比率能夠提供更清晰的視角，幫助我們理解市場心理和流動性條件在極端波動時期的變化。

4. 結論

從以上的所有數據和比較中，可以清楚地看出一個模式：CEX 公開報告的數字通常遠低於「真實」清算活動。當調整以匹配 Hyperliquid 透明的比率時，像 Luna 和 FTX 崩盤這樣的事件揭示了比官方數據所示的更大影響，進一步強化了 CEX 可能低報清算數據以掩蓋波動或管理公眾感知的觀點。

尤其在考慮歷史事件時，這種對比更為明顯：2020 年 COVID 崩盤，儘管當時是一次重大的市場事件，但現在看起來相對較小，正因為當時的槓桿參與者較少。隨著槓桿的普及，清算的絕對和相對規模不斷增長，但官方資料流的限制可能會讓交易者和分析師對系統性風險有扭曲的認知。

此外，交易所常常以「優化資料流」或「確保公平交易條件」為理由，但我們不難看出，限制即時清算資料的發布可以服務於更廣泛的利益。低報清算數據可以減少新零售投資者的恐懼感，同時也能讓交易所獲得更深入的市場整體風險暴露的獨家洞察。

雖然這些舉措可能有助於縮小報告數據與實際清算活動之間的差距，但 Hyperliquid 完全基於鏈上的、無限制的報告仍然突顯了真正透明度對於任何希望在槓桿加密交易中航行的人來說是多麼重要。

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