我们计算了OKEx现货交易“注水量”，发现……

今年，随着加密货币市场各大币种的价格下跌，大量空气币项目的破发和交易平台的跑路，投资者们已经不像2017年那样狂热的追求暴涨，而是更多的将目光放在了追求安全、稳定上。

作为加密货币市场的信任中介，中心化的交易所承载着人们对交易信任与安全的重任。然而，如今对中心化交易所的质疑声音却越来越大，黑客攻击，交易刷量，暗箱操作，宕机爆仓，资金回滚，平台币归零等负面消息不绝于耳。特别是在最近，有报道指出，作为交易量全球排名前三的OKEx的每日交易金额可能被注水放大了 19.2 倍，而老牌交易所火币的每日交易金额很有可能被注水放大了 12.5 倍。当然，也有人对此报道的数据提出了质疑，怀疑其哗众取宠，博人眼球，计算过程颇有考究。

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那么到底，交易所的注水是真是假呢？我们相信，数据是最可靠的证明。

因此，利用MATRIX DATA的数据，我们用一个很简单的方法就可以验证。

MATRIX DATA：一家专业的数据服务商，提供可同时获取多家数字货币交易所行情数据的API，以及历史高频行情数据CSV下载，Websocket推送等服务。为用户节省大量时间与精力。可用于量化交易者进行策略构建和回测，以及数字货币相关应用开发。

数据种类：实时行情数据（盘口、逐笔、报价、K线）； 历史行情数据（盘口、逐笔、K线）； 加密货币指数（BB Index）； 公有链数据；加密货币基本信息。

数据输出方式：API接口；CSV格式下载

官网网址：matrixdata.io

接下来，介绍一下计算方式

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获取交易所逐笔和盘口数据

通过MATRIX DATA 中 盘口数据和逐笔数据接口获取OKEx交易所当前时间段的逐笔和盘口数据。

逐笔数据示例代码：

def get_trades_data(symbol = 'BTC/USD.OK.TW'):

    url = "https://api.matrixdata.io/matrixdata/api/v1/historicalTrades"

    params = {'symbol':symbol,

                'limit':'500'}

    response = requests.get(url + concat_param(params), headers=headers)

    #Get json result

    result = response.json()

    try:

        if result['Head']['Code'] == '200':

            return result['Result']

    except:

        pass

    return []



盘口数据示例代码：

def get_depth_data(symbol = 'BTC/USD.OK.TW'):

    url = "https://api.matrixdata.io/matrixdata/api/v1/depth"

    params = {'symbol':symbol}

    response = requests.get(url + concat_param(params), headers=headers)

    result = response.json()



    try:

        if result['Head']['Code'] == '200':

            temp = result['Result']

            temp['Bids'] = float(temp['Bids'][0][0])

            temp['Asks'] = float(temp['Asks'][0][0])

            return temp

    except:

        pass

    return []

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查找买一&卖一价

根据两个数据的时间进行匹配，找到每笔交易数据最近的盘口买一和卖一价。

示例代码：

merge_data = pd.merge_asof(trade_data,depth_data,on = 'dt',direction = 'nearest',by = 'Symbol',tolerance = pd.Timedelta('2s'))

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计算主动交易量

若成交价格在买一和卖一价中间，则我们记为非主动成交。若成交价格大于卖一价或小于买一价，则我们记为主动成交。

计算公式：

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计算主动成交量指标

计算对应的主动成交量与总成交量的比，以此作为主动成交量指标。

这个主动成交量指标，就可以衡量交易所交易额的“注水”量了！

主动成交量越高，说明真实交易越多，“注水量”越低。

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获取主动成交量指标的时间序列曲线

每间隔一段时间，计算过去100条成交数据的主动成交量指标。得到一条主动成交量指标的时间序列曲线。

从这条曲线，我们可以查看出哪个阶段的“注水量”比较高，哪个阶段“注水量”比较低。

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数据展示——主要币种的主动成交量指标时间序列曲线

图1：BTC/USD 交易 

图2：ETH/USD 交易 

 

 图3：XRP/USD 交易

 

图4：BCH/USD 交易

 

图5：LTC/USD 交易

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重点行情的盘口数据

我们重点关注下图1中画红圈的那个点的数据。

（由于数据量较大，我们在此只展示部分数据。）

 

从展示的部分成交数据来看，该点主动成交量指标偏低是由于该时间段成交较为清淡，市场缺乏主动的交易信号的原因造成的。也有可能是交易所为了提高市场活跃度虚构的成交数据或一些非机构用户的交易记录。无论如何，理解并关注市场微观结构都能对加深大家对市场的认知。

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关于此行情的分析与指标局限性提示

我们把这个指标称为主动成交量指标，旨在衡量交易所返回数据中以积极的市价单成交的交易量比例。考虑到若交易所想在成交量数据中“注水”，主要是在买一和卖一价间虚构成交数据，所以该指标也能从侧面反映交易所成交量的“注水”程度。

 

在计算指标过程中，我们考虑到真实的交易场景下会包含冰山订单，瞬时间最佳报盘价的变化，数据延时等问题，该指标在计算过程中会包含一定的误差。因此指标的值只能提供参考，对成交量数据给出相对的分析。

 

同时，我们在观察这个主动成交量指标时，更多的是要观察曲线的时间段，是否和某些舆情有所重合，或者出于什么理由，交易量会有“注水”的现象。在这些数据的背后，才蕴藏着交易的真相。

 

结论：本次我们选取的是okex的现货交易来提取主动成交量指标。从时间序列图上来看，okex的现货交易主动成交量指标略低于okex的期货交易，但总体来讲“注水量”还是远低于相关负面新闻的报道数据。受益于9月21日瑞波币的强势上涨，各交易所的真实交易量猛增，且专业投资者不断入场。相信在未来，OKEx的主动成交量指标会有进一步上升的空间。我们也会持续关注各大交易所的真实成交量情况。