kalshi-crypto-index-markets

Kalshi 加密货币与指数区间市场

Kalshi 为四种流动性较高的标的——标普 500、纳斯达克 100、比特币和以太坊——开设每日（加密货币还包括每小时）的区间分档市场。其数学方法与天气分档市场相同，都是划分区间并使用高斯分布框架；区别只在于变量是价格／收益率，σ 来自标的的已实现或隐含波动率，而不是温度模型。

交叉参考：Kalshi API 的机制请参阅 kalshi-api；策略、仓位规模与回测框架请参阅 prediction-market-strategy；温度市场的对应内容请参阅 kalshi-weather-markets；共用的分档／超额价差公式请参阅 prediction-markets/references/brackets-and-settlement.md。

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系列与市场类型映射

SERIES_MARKET = {
    "KXINX":       "index",   # S&P 500 index level
    "KXNASDAQ100": "index",   # Nasdaq-100 index level
    "KXBTC":       "crypto",  # Bitcoin price (USD)
    "KXETH":       "crypto",  # Ethereum price (USD)
}

• market_type = "index" — 仅有每日区间市场；标的是官方收盘时的指数点位。
• market_type = "crypto" — 有每日和每小时区间市场；BTC 和 ETH 各自都有多个每小时事件与每日事件并行运行。

其开市和结算频率高于天气市场：加密货币每小时市场全天陆续开市并结算；每日市场在前一个交易时段开市，并在参考收盘时结算。

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分档结构

每个事件都是对结算时标的可能取值进行的互斥且完备划分：

• 中间分档 B<center> 覆盖一个连续价格区间（下限至上限，包含两端）。分档宽度按市场设定——请查看事件的市场列表；不要假设宽度固定。
• 两个开放尾部分档构成划分边界：一个 less-than（低于最低分档下限），一个 greater-than（高于最高分档上限）。
• 结算时恰好一个分档为 YES；其他分档均为 NO。

YES 价格之和通常大于 1.0，即存在超额价差。超额部分集中在价格较低的尾部分档中——这与天气市场中观察到的热门项—冷门项偏差相同。超额价差公式请参阅 prediction-markets/references/brackets-and-settlement.md。

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基于价格／波动率计算 Gaussian P(YES)

给定标的在结算时的价格预测分布 N(μ, σ)，分档覆盖范围为 [floor, cap]：

# interior bracket
P(YES) = Φ((cap − μ) / σ) − Φ((floor − μ) / σ)

# open-tail, "greater than cap"
P(YES) = 1 − Φ((cap − μ) / σ)

# open-tail, "less than floor"
P(YES) = Φ((floor − μ) / σ)

Φ 是标准正态累积分布函数。与按整数结算的温度分档不同，价格分档按连续参考价格结算，因此不适用天气市场使用的半整数连续性校正。不要加减 ±0.5。

σ 的来源

• 已实现波动率： 标的过去 5 天或 20 天的滚动已实现波动率，按结算期限进行换算。
• 隐含波动率： 上市期权的平值 IV（指数使用 SPX／NDX，加密货币使用 CME／Deribit）是前瞻性 σ，已包含市场对该期限内分布的看法。
• 每小时市场： 对 BTC／ETH 每小时市场，σ 为 1 小时 IV 或日内已实现波动率。Σ 会快速缩小——即使绝对变动很小，也会落入不同分档。敏感度很高；优先使用基于 IV 得出的 σ。

对于每日市场，简单的对数收益扩散模型给出的指数 σ_daily ≈ σ_annual / √252，加密货币则使用年化波动率除以 √365。代入公式前，请将其换算为价格单位（而不是百分比）。

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决策时机——按收盘时间偏移，而非城市时刻

这是与天气市场的关键区别。

天气市场按每日极值结算，而该极值出现的日内时刻未知。因此，决策仓位通常在最可能出现峰值／谷值的时段（城市当地时间）读取。

加密货币与指数市场按固定参考收盘价结算：

• 标普 500／纳斯达克 100 每日市场：官方市场收盘价（美东时间下午 4:00）。
• BTC／ETH 每日市场：规则手册中规定的参考收盘价。
• BTC／ETH 每小时市场：规则手册规定的每个小时区间收盘价。

生产环境中使用的实际约定：

DECISION_OFFSET_MINUTES = 120   # read book ~2h before settlement close
decision_ts = settlement_close_ts - timedelta(minutes=DECISION_OFFSET_MINUTES)

此偏移量在信息新鲜度（IV 与订单簿信号）和最后时段突发新闻导致被抢先交易的风险之间取得平衡。请根据各系列的成交率观察结果进行调整。

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结算 — 核实规则手册中的引用依据

结算依据是 Kalshi 自己的 result 字段。不要根据外部数据源重新推导。 每个系列的确切参考价格（例如官方 SPX 收盘价与加密货币综合价格）都在 Kalshi 规则手册中按市场具体说明。

坦诚说明：开发期间并未为每个系列都确定确切的参考价格规范。在交易任何新系列之前，请阅读该市场的规则手册并确认：

1. 结算价格来源（交易所、综合价格或由 Kalshi 计算）。
2. 结算时间和时区。
3. 区间边界是否包含端点。

使用与真实结算来源不同的价格数据进行回测，是在这些市场中制造虚假优势的主要方式。

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优势：卖出长赔率区间的普遍性

热门选项—冷门选项偏差不仅适用于天气市场，也普遍存在于指数和加密货币区间市场。相较于根据已实现／隐含波动率校准的高斯模型，尾部区间的定价系统性偏高；当前标的水平附近的中间区间则定价合理或偏低。

证据（请准确看待样本规模）

基于生产环境测试，使用轮换式交叉验证方法、以 Kalshi 结算结果为准，并计入费用：

市场类型	理想区间	优势方向	样本	结果
指数	市场隐含 P ∈ [0.05, 0.20]	卖出长赔率（做空尾部区间）	约 50 笔交易	吃单约 +1.7%／挂单约 +9%
加密货币日线	—	—	样本过少	尚无定论
加密货币小时线	—	—	样本过少	尚无定论

请保守解读。 约 50 笔交易不足以得出稳定估计，置信区间很宽。指数市场的结果与天气市场的发现以及此前关于长赔率偏差的研究在方向上一致，但应将其视为有待向前验证的假设，而非已确认的优势。

高频交易的注意事项（小时线市场尤其重要）

加密货币和指数市场根据公开的实时价格跳动结算。流动性充足的场所会持续报出标的价格，延迟可低于毫秒。这意味着：

• 高频交易和做市算法会观察同一价格跳动，迅速套利掉任何区间价格中的信息价值。
• 延迟抢跑——根据价格变动买入或卖出区间——是一个依赖托管于交易所附近的服务器和高频交易的游戏。使用零售网络连接时，你会持续处于新闻驱动的区间重新定价的错误一侧。
• 零售交易者可行的切入点是结构性地卖出长赔率区间（利用廉价尾部区间的持续性高估，这种高估在不同市场状态下都较为稳定），而不是基于速度的仓位布局。
• 加密货币小时市场是 Kalshi 所有市场中高频交易竞争最激烈的市场。尾部区间的挂单成交可能很少，恰恰是在优势最大的时候。

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市场微观结构说明

• 溢价率是首要的微观结构信号。对于由 N 个区间组成的划分，overround = Σ P_yes。当尾部的溢价率 > 1.10 时，卖出全部尾部区间的组合在费用前具有正预期收益；计入 Kalshi 的吃单手续费（每一腿每 $1 约 7 美分）后，门槛会更高。挂单返利会大幅改变计算结果。
• 薄弱订单簿： 加密货币小时市场中的单个区间市场可能价差较大、深度较低。确定仓位规模之前，应按某一深度档位模拟真实成交。
• 组合荷兰式策略： 即使溢价率 > 1.0，卖出完整的一组尾部区间也并非显而易见的套利；每一腿的费用加上执行不确定性，可能会抵消溢价率带来的优势。荷兰式策略／投资组合处理方式请参见 prediction-market-strategy。

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文件

参考资料

• references/structure-and-modeling.md — 系列详情、区间结构、基于波动率的 σ 建模、决策时机、结算