第三章：做市策略核心指标

做市策略好不好，不能光靠感觉。我见过太多人，回测曲线漂亮得不行，一上实盘就崩。为什么？因为只看收益率，没看风险指标。

今天我把六个核心指标掰开揉碎讲清楚。价差、库存风险、Gamma风险、Vega风险、夏普比率、最大回撤。这六个指标，是我做市策略的「体检报告」。缺一个，你都不知道自己怎么死的。

3.1 价差：做市商的饭碗

价差是什么？说白了，就是你买入价和卖出价之间的差额。做市商赚的就是这个差价。

我个人习惯用「相对价差」来衡量。绝对价差没意义，你得看它占当前价格的百分比。

相对价差 = (卖一价 - 买一价) / 中间价 × 10000  // 单位：BP

我在项目中遇到过一个问题：某个币种流动性极差，价差动不动就50个BP。我一开始还傻傻地挂单，结果一天下来没成交几笔。后来我学乖了，价差超过20BP就撤单，等市场恢复再说。

3.2 库存风险：你手里的「烫手山芋」

做市商最怕什么？库存积压。你想想看，你买了一大堆某个币，结果价格暴跌，你跑都跑不掉。

库存风险，衡量的是你当前持仓偏离目标持仓的程度。我习惯用「库存偏差率」来表示。

库存偏差率 = (当前持仓 - 目标持仓) / 目标持仓 × 100%

嗯，这里要注意。目标持仓不是固定的。你得根据市场波动率动态调整。我记得有一次，市场突然暴跌，我的库存偏差率瞬间飙到30%。我赶紧启动对冲程序，才没酿成大祸。

3.3 Gamma风险：方向性暴露

Gamma风险，说白了就是你做市策略对价格变动的敏感度。Gamma越高，价格一波动，你的持仓变化就越剧烈。

对于期权做市商来说，Gamma风险是头号大敌。为什么？因为Gamma会导致你的Delta（方向性敞口）快速变化。你刚对冲完，价格一动，又得重新对冲。

Gamma = ∂Δ / ∂S  // Delta对标的资产价格的一阶导数

我个人习惯把Gamma风险控制在总资金的2%以内。超过这个数，我会选择减仓或者用其他期权对冲。

3.4 Vega风险：波动率的「隐形杀手」

Vega风险，衡量的是波动率变化对你持仓的影响。很多人只盯着价格，忽略了波动率。其实波动率的变化，有时候比价格变化更致命。

你想想看，市场突然恐慌，隐含波动率飙升。你手里的期权持仓，价值可能瞬间翻倍或者腰斩。这就是Vega在作怪。

Vega = ∂V / ∂σ  // 期权价值对波动率的一阶导数

3.5 夏普比率：收益与风险的「性价比」

夏普比率，衡量的是你每承担一单位风险，能获得多少超额收益。说白了，就是你的策略「性价比」高不高。

夏普比率 = (策略收益率 - 无风险利率) / 策略波动率

我见过有人夏普比率做到3以上，结果一查，用的是日频数据，样本量才20天。这有什么意义？我个人习惯用周频数据，至少52周（一年）的数据来算。低于1.5的策略，我基本不会上实盘。

3.6 最大回撤：你的「心理承受底线」

最大回撤，就是从最高点到最低点的最大跌幅。这个指标，直接决定了你能不能拿住策略。

我刚开始做量化时，策略最大回撤30%，我硬扛着没动。结果呢？三个月后策略创了新高。但那种煎熬，我不想再经历第二次。

最大回撤 = max(1 - 当前净值 / 历史最高净值) × 100%

现在我做策略，最大回撤超过15%就直接停掉。不是策略不好，是我心理承受不了。你想想看，你晚上能睡着觉吗？

3.7 六个指标的关系：一张图看懂

这六个指标不是孤立的。它们互相影响，共同决定了你的做市策略是否健康。我画了一张图，帮你理清它们的关系。

3.8 实战中的指标监控

说了这么多理论，来点实际的。我平时怎么监控这些指标？

我写了一个简单的监控脚本，每5秒刷新一次。核心逻辑就这几行：

def monitor_indicators(order_book, positions, options_chain):
    # 计算价差
    spread = (order_book.ask_price - order_book.bid_price) / order_book.mid_price * 10000
    
    # 计算库存风险
    inventory_risk = abs(positions.net_exposure / positions.target_exposure - 1)
    
    # 计算Gamma和Vega
    gamma_risk = sum([opt.gamma * opt.position for opt in options_chain])
    vega_risk = sum([opt.vega * opt.position for opt in options_chain])
    
    # 计算夏普和回撤（用过去30天数据）
    sharpe = calc_sharpe_ratio(returns[-30:])
    max_dd = calc_max_drawdown(equity_curve[-30:])
    
    return {
        'spread_bp': spread,
        'inventory_pct': inventory_risk * 100,
        'gamma': gamma_risk,
        'vega': vega_risk,
        'sharpe': sharpe,
        'max_dd_pct': max_dd * 100
    }

这六个指标，就像你开车时的仪表盘。价差是速度，库存风险是油量，Gamma和Vega是发动机温度，夏普比率是油耗效率，最大回撤是刹车距离。缺一个，你都可能翻车。

我个人习惯，每天收盘后花10分钟复盘这六个指标。看看今天哪个指标越界了，明天怎么调整。别等到亏钱了才想起来看指标，那时候就晚了。