当强平数据撒谎：一个价值数十亿的系统性风险

你每天盯盘的那个“全网爆仓xx亿”数据，可能从一开始就是个美丽的谎言。

我们习惯于将交易所公布的清算数据当作市场情绪的“温度计”，甚至是判断多空力量反转的“抄底信号”。当巨额空单被清算时，我们认为空头力竭；当多头尸横遍野时，我们又觉得市场触底了。但如果这个温度计本身就是坏的呢？

最近，去中心化永续交易所 Hyperliquid 的联合创始人 Jeff Yan 抛出了一个惊人的观点：中心化交易所（CEX）公布的强平数据，可能严重低估了实际发生的清算规模，差距甚至可能高达百倍。据原报道，他指出，由于交易所数据披露口径、统计延迟等问题，我们看到的所谓“清算榜单”可能只是冰山一角。在市场剧烈波动时，这种数据偏差会被急剧放大。

这不仅仅是一个数字准不准的问题，它直接挑战了无数量化策略的根基。

数据失真背后的连锁反应

首先，我们得问，交易所为什么要低估清算数据？这未必是主观恶意。可能的原因有很多：技术上，高并发清算引擎与数据报告系统之间的延迟；定义上，如何区分强制清算、风险准备金接管和用户主动减仓；甚至出于声誉管理，没有哪个平台希望自己看起来像一个“超级赌场”。

但无论原因如何，后果是致命的。对于量化交易者来说，这意味着：

1. 风控模型的系统性失灵： 许多风险模型，如历史模拟法计算的在险价值（VaR），都依赖于历史数据。如果历史上的“最大爆仓日”数据本身就被压缩了10倍，那么你的模型对尾部风险的估计就错得离谱。它会告诉你一个“万年一遇”的风险，实际上可能“一年十遇”。当真正的黑天鹅来临时，你的风控系统会因为它“没见过”这种场面而形同虚设。
2. 回测结果的虚假繁荣： 你可能有一个回测曲线非常漂亮的反转策略，它在每次“历史性大爆仓”后都能精准抄底。但如果真实的爆仓规模远超数据显示，那么在实盘中，你的策略很可能在“抄底”的路上就被更深、更猛烈的第二波、第三波清算浪潮所吞没。你以为的地板，其实只是地下室的入口。
3. 错误的市场情绪判断： 这会形成一个危险的反馈循环。市场下跌，交易者看到“仅有”20亿美元被清算，认为“最危险的时候过去了”，于是纷纷进场。然而，实际的清算压力可能是200亿美元，后续的抛压会轻易击穿这些新入场者的止损位，引发更大规模的踩踏。

数据，是量化交易的氧气。当氧气本身含有杂质甚至毒素时，再精密的交易引擎也无能为力。

构建你的数据“防伪”系统

既然官方数据不可尽信，我们必须学会自己动手，构建一个更稳健、更多维的市场压力监测系统。以下是7个可操作的建议：

1. 数据交叉验证，建立“不信任”框架： 永远不要依赖单一数据源。将CEX的清算数据与链上借贷协议（如Aave, Compound）的清算数据、永续合约资金费率、期货基差、交易所大额资金流入流出等信号进行交叉比对，构建一个立体的市场压力仪表盘。
2. 为回测模型引入“冲击系数”： 在进行历史回测时，对第三方提供的清算数据进行压力测试。你可以手动为数据加上一个“冲击系数”，模拟真实清算量是报告值的2倍、5倍甚至10倍的情况，观察你的策略在这种压力下的表现。
3. 关注“活数据”而非“死数据”： 清算数据是已经发生的结果，是“死数据”。在极端行情中，订单簿深度、买卖价差的变化、大单吃单的滑点这些“活数据”，更能实时反映市场的流动性状况和恐慌程度。
4. 区分“系统清算”与“主动平仓”： 许多大型交易者在被强制平仓前会主动斩仓。这部分巨大的抛压不会体现在“清算数据”里，但对市场的冲击是实实在在的。通过监控链上聪明钱地址的动向，或许能更早地捕捉到这种压力。
5. 重新评估风控阈值： 如果你的风控模型依赖于“历史最大爆仓量”这类参数，现在是时候重新审视了。考虑设置更保守的阈值，或者采用基于实时波动率和流动性的动态风险度量方式。
6. 分散交易平台风险： 数据披露不透明本身就是一种重要的平台风险。将头寸和策略分散在不同类型的交易所（例如，部分在CEX，部分在DEX），可以有效降低对单一、不可靠数据源的过度依赖。
7. 将API稳定性纳入考量： 在行情剧烈时，不仅数据报告会延迟，交易和行情API也可能出现卡顿。一个稳健的系统需要有备用线路，并能处理数据中断或错误的情况。

风险与反驳

当然，并非所有交易所的数据都同样失真，也不是说这些数据完全没有参考价值。链上数据虽然更透明，但目前体量相对较小，且面临MEV等独特问题。关键不在于用一种绝对的“真实”去替代另一种“虚假”，而在于承认任何单一数据源都存在盲区，并通过多维验证来无限逼近市场的真相。

结语

那个“一键获取全网爆仓数据”的时代可能已经结束了。对于严肃的量化交易者而言，将数据视为未经加工的“原材料”而非“成品”，用怀疑和验证的精神去处理每一个比特，这不再是一种选择，而是关乎生存的必要技能。

留给你的思考题： 除了清算数据，你认为还有哪些被我们广泛使用，但可能存在严重“幸存者偏差”或“报告偏差”的金融数据？

关注作者–看更多有趣有料的信息