CEX永续合约交易规则详解

概述

永续合约是数字货币交易所（CEX）提供的主流衍生品工具，无到期日限制，通过资金费率机制使合约价格与现货价格保持一致。本文以OKX为主要示例，详细介绍CEX永续合约的完整规则体系，包括合约规格、保证金制度、风险管理机制等关键内容。

重要声明：本文内容基于公开资料整理，以OKX平台规则为主要参考，仅供学习和研究使用。不同交易所的具体规则可能存在差异，实际交易时请以各平台官方文档和最新规则为准。投资有风险，请谨慎决策。

核心术语定义

为确保本文表达的一致性和准确性，以下对主要术语进行统一定义：

• 永续合约（Perpetual Swap）：无到期日的衍生品合约，通过资金费率机制实现价格发现
• 标记价格（Mark Price）：用于计算未实现盈亏和强制平仓的基准价格
• 现货指数价格（Index Price）：基于多个现货交易所价格的加权平均值
• 维持保证金（Maintenance Margin）：维持仓位不被强制平仓的最低保证金要求
• 初始保证金（Initial Margin）：开仓时需要投入的保证金，也称开仓保证金
• 强制平仓（Forced Liquidation）：当维持保证金率低于100%时系统自动平仓
• 自动减仓（ADL）：风险准备金不足时强制平仓盈利仓位的机制
• 资金费率（Funding Rate）：定期支付的费用，用于维持合约价格与现货价格的一致性
• 杠杆倍数（Leverage）：放大投资效果的倍数，表示实际仓位价值与保证金的比例
• 仓位（Position）：用户持有的合约数量，分为多仓（看涨）和空仓（看跌）

1. 永续合约基础架构

本章节将从合约类型、订单簿机制等基础要素出发，建立对CEX永续合约系统的整体认知。通过对比分析USDT本位与币本位合约的特点，以及深入解析订单簿的构成原理，为后续章节的交易机制和风险管理奠定理论基础。以OKX平台规则为主要参考示例。

1.1 永续合约类型与规格

1.1.1 合约类型分类

图1 永续合约类型分类对比

graph TD
    A["永续合约类型"] --> B["USDT本位合约
（主流）"]
    A --> C["币本位合约
（较少使用）"]

    B --> D["结算货币: USDT
合约面值: 固定数量标的资产
杠杆: 0.01-100倍
优势: 收益计算直观"]

    C --> E["结算货币: 标的加密货币
合约面值: 100美元等值
杠杆: 0.01-100倍
适用: 套期保值需求"]

    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#fff3e0
    style A fill:#f3e5f5

如图1所示，永续合约主要分为USDT本位合约和币本位合约两大类型。其中USDT本位合约因其收益计算直观、以USDT计价便于理解盈亏等优势，成为市场主流选择。

1.1.1.1 USDT本位永续合约（主流）

• 定义：以USDT进行结算的数字货币合约产品，是市场上最主流的永续合约类型
• 合约面值：每张合约代表固定数量的标的数字货币（例如BTCUSDT合约，每张代表0.01BTC）
• 结算货币：USDT（泰达币）
• 杠杆倍数：0.01-100倍（支持1%到100倍的杠杆范围）
• 核心优势：收益计算直观明了，以USDT计价，便于投资者理解盈亏状况

1.1.1.2 币本位永续合约（较少使用）

• 定义：以BTC等加密货币进行结算的数字货币合约产品
• 合约面值：每张合约代表价值100美元等值的标的资产
• 结算货币：以标的加密货币本身进行结算（如BTC合约以BTC结算）
• 杠杆倍数：0.01-100倍（与USDT本位合约相同的杠杆范围）
• 适用场景：特别适合长期持有该币种的用户，如矿工等有套期保值需求的群体

套期保值解释：套保是指通过衍生品交易对冲现货价格波动风险的策略，帮助投资者锁定收益或规避损失。

1.1.2 订单簿基础机制

1.1.2.1 订单簿构成要素

订单簿（Order Book）是交易所展示买卖订单的实时列表，包含：

基本性质：

• 价格精度（最小变动单位）：价格不能任意设置，必须是最小精度的整数倍
  • 例如：价格精度为0.1，则只能报价50000.0、50000.1、50000.2…
  • 不能报价50000.05或50000.15等中间值
• 离散性：正是因为价格精度的存在，才有了买一、买二等不同档位
• 排序规则：同一价格档位的订单按时间优先原则排序

买卖盘结构：

• 买盘（Bid）：买入订单，价格从高到低排列
  • 买一：最高买入价格及对应数量
  • 买二、买三…：依次递减一个或多个最小精度单位的买入价格
• 卖盘（Ask）：卖出订单，价格从低到高排列
  • 卖一：最低卖出价格及对应数量
  • 卖二、卖三…：依次递增一个或多个最小精度单位的卖出价格

1.1.2.2 关键术语定义

• 档位：订单簿中每一个价格水平及其对应的挂单数量
• 深度：各档位的挂单总量，反映市场流动性
• 买卖价差（Bid-Ask Spread）：买一价格与卖一价格的差值，反映市场流动性成本
  • 具体例子：买一价格49,950，卖一价格50,000，价差为50 USDT
  • 实际影响：若想立即买入，需按50,000价格成交；若想立即卖出，只能按49,950价格成交
  • 经济含义：这个价差就是立即成交需要支付的"流动性成本"，价差越小说明流动性越好
• 市场深度：大额交易对价格的冲击程度

1.1.2.3 订单簿结构示例

图2 订单簿结构与价格档位分布

graph TB
    subgraph "卖盘 (Ask) - 价格从低到高"
        A3["卖三: 50,100 USDT
数量: 0.15"]
        A2["卖二: 50,050 USDT
数量: 0.25"]
        A1["卖一: 50,000 USDT
数量: 0.10"]
    end

    MP["当前价格: 49,975 USDT
买卖价差: 50 USDT"]

    subgraph "买盘 (Bid) - 价格从高到低"
        B1["买一: 49,950 USDT
数量: 0.20"]
        B2["买二: 49,900 USDT
数量: 0.30"]
        B3["买三: 49,850 USDT
数量: 0.40"]
    end

    A3 --> A2 --> A1 --> MP --> B1 --> B2 --> B3

    style A1 fill:#ffcdd2
    style A2 fill:#ffcdd2
    style A3 fill:#ffcdd2
    style B1 fill:#c8e6c9
    style B2 fill:#c8e6c9
    style B3 fill:#c8e6c9
    style MP fill:#fff3e0

如图2所示，订单簿按照价格优先、时间优先的原则排列。卖盘价格从低到高排序，买盘价格从高到低排序，中间的价差反映了市场的流动性成本。

卖盘	价格	数量
	50,100	0.15
卖二	50,050	0.25
卖一	50,000	0.10
当前价格	49,975
买一	49,950	0.20
买二	49,900	0.30
	49,850	0.40

2. 永续合约交易机制

本章节将系统地阐述永续合约的核心交易机制，包括开仓与平仓的操作原理、持仓模式的对比分析。通过深入探讨买卖模式与开平模式的差异及其适用场景，为交易者提供理论基础和实践指导。

2.1 开仓与平仓操作

图3 开仓与平仓操作流程

graph LR
    subgraph "开仓操作"
        A1["买入开多
预期价格上涨"] --> B1["建立多头仓位
价格上涨获利"]
        A2["卖出开空
预期价格下跌"] --> B2["建立空头仓位
价格下跌获利"]
    end

    subgraph "平仓操作"
        C1["多头平仓
卖出合约"] --> D1["结算盈亏
（当前价-开仓价）×张数"]
        C2["空头平仓
买入合约"] --> D2["结算盈亏
（开仓价-当前价）×张数"]
    end

    B1 --> C1
    B2 --> C2

    style A1 fill:#c8e6c9
    style A2 fill:#ffcdd2
    style B1 fill:#c8e6c9
    style B2 fill:#ffcdd2
    style C1 fill:#e1f5fe
    style C2 fill:#e1f5fe
    style D1 fill:#fff3e0
    style D2 fill:#fff3e0

如图3所示，永续合约的交易包括开仓和平仓两个基本操作。开仓时建立多头或空头仓位，平仓时通过反向操作结算盈亏。

2.1.1 开仓机制原理

• 开仓（开新仓位）：
  • 买入开多（做多）：预期价格上涨，买入合约建立多头仓位，盈利来源于价格上涨
  • 卖出开空（做空）：预期价格下跌，卖出合约建立空头仓位，盈利来源于价格下跌
  • 保证金机制：只需支付合约价值的一小部分作为保证金，通过杠杆放大收益和风险

2.1.2 平仓机制原理

• 平仓（关闭仓位）：
  • 多头平仓：卖出与持有多头仓位相等数量的合约
  • 空头平仓：买入与持有空头仓位相等数量的合约
  • 盈亏结算：平仓时根据开仓价格与平仓价格的差异计算实际盈亏

实例说明：假设BTC价格为50,000 USDT，用户用1,000 USDT保证金，10倍杠杆开多1个BTC的合约。如果BTC涨至55,000 USDT时平仓，盈利5,000 USDT；如果跌至45,000 USDT时平仓，亏损5,000 USDT（本金全部亏完）。

2.2 持仓模式对比分析

图4 持仓模式对比分析

graph TD
    A["持仓模式"] --> B["买卖模式
（单向持仓）"]
    A --> C["开平模式
（双向持仓）"]

    B --> D["特点:
• 一个方向持仓
• 反向操作减少仓位
• 资金效率高"]

    C --> E["特点:
• 同时持有多空
• 反向操作增加仓位
• 操作灵活性高"]

    subgraph "示例对比"
        F["初始: 10张多仓
操作: 卖出5张"]
        F --> G["买卖模式结果:
5张多仓"]
        F --> H["开平模式结果:
10张多仓 + 5张空仓"]
    end

    D --> G
    E --> H

    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#fff3e0
    style G fill:#c8e6c9
    style H fill:#ffeb3b

如图4所示，买卖模式和开平模式的核心区别在于对反向操作的处理方式。买卖模式追求资金效率，而开平模式提供更高的操作灵活性。

2.2.1 买卖模式（单向持仓）

• 每个合约在一个保证金模式下只能有一个持仓方向（多仓或空仓）
• 反向操作会直接减少当前仓位
• 例如：持有10张BTCUSDT多仓，卖出5张后变成5张多仓

2.2.2 开平模式（双向持仓）

• 每个合约可以同时持有多仓和空仓
• 反向操作会建立新的相反仓位
• 例如：持有10张BTCUSDT多仓，卖出5张后变成10张多仓+5张空仓

2.2.3 本质差异分析

2.2.3.1 净头寸相同

从最终盈亏角度，两种模式的净头寸效果相同：

• 单向：10张多仓 - 5张卖出 = 5张净多仓
• 双向：10张多仓 + 5张空仓 = 5张净多仓

2.2.3.2 关键区别

• 保证金占用：
  • 单向：只需为净头寸(5张)缴纳保证金
  • 双向：需为总头寸(10+5=15张)分别缴纳保证金
• 资金费率：
  • 单向：只对净头寸收取资金费用
  • 双向：多仓和空仓分别收取资金费用（可能相互抵消）
• 操作灵活性：
  • 单向：平仓需要精确计算数量
  • 双向：可以保持原有仓位不动，独立管理对冲仓位

2.2.4 适用场景分析

2.2.4.1 单向持仓

适合场景：资金效率高，适合趋势交易

• 明确看多或看空方向
• 追求最大资金利用率
• 简单的买入持有策略

2.2.4.2 双向持仓

成本考虑：更多保证金占用 + 双倍手续费 + 双倍资金费率

价值场景：

1. 套利策略：发现价差机会时，不影响原有仓位快速建立反向仓位
2. 风险锁定：持有长期多仓时，短期看跌可开空仓锁定收益，避免平掉长期仓位
3. 分层管理：不同时间周期的策略可以独立管理（如长期投资+短期交易）
4. 降低冲击：大仓位分批平仓时，可先开反向仓位对冲，再慢慢处理原仓位

决策考虑：只有当策略收益能够覆盖额外成本时，双向持仓才有意义

3. 价格发现与资金费率机制

本章节将深入分析永续合约的价格发现机制，包括资金费率的计算原理、标记价格与现货指数价格的关系。通过阐述资金费率如何确保合约价格与现货价格较合，以及标记价格的计算方法，建立对永续合约价格发现机制的整体认知。

3.1 资金费率机制原理

图5 资金费率机制作用原理

graph TD
    A["永续合约价格"] --> B["与现货指数价格比较"]
    C["现货指数价格"] --> B

    B --> D{"合约价格 > 现货价格?"}
    D -->|是| E["资金费率为正
多头向空头支付"]
    D -->|否| F["资金费率为负
空头向多头支付"]

    E --> G["多头持仓成本增加
部分多头平仓"]
    F --> H["空头持仓成本增加
部分空头平仓"]

    G --> I["合约价格下降
向现货价格收敛"]
    H --> J["合约价格上升
向现货价格收敛"]

    I --> K["价格平衡机制"]
    J --> K

    subgraph "结算时间"
        L["每8小时结算
UTC+8: 00:00, 08:00, 16:00"]
        M["只有结算时刻持有仓位
才需要支付或收取费用"]
    end

    subgraph "费用计算"
        N["资金费用 = 持仓仓位价值 × 资金费率"]
        O["仓位价值 = 合约张数 × 合约面值 × 标记价格"]
    end

    style E fill:#ffcdd2
    style F fill:#c8e6c9
    style K fill:#e1f5fe
    style L fill:#fff3e0
    style M fill:#fff3e0
    style N fill:#f3e5f5
    style O fill:#f3e5f5

如图5所示，资金费率机制通过多空双方的资金流动，形成负反馈调节机制，确保合约价格向现货价格收敛，维持价格发现功能。

3.1.1 基本概念与作用

• 定义：为确保永续合约价格与现货指数价格保持一致而设立的机制
• 结算时间：通常每8小时或4小时结算一次，具体时间以合约信息为准（如UTC+8的00:00、08:00、16:00）
• 费率方向：
  • 正费率：多头（看涨方向，买入开仓的投资者）向空头（看跌方向，卖出开仓的投资者）支付费用
  • 负费率：空头（看跌方向，卖出开仓的投资者）向多头（看涨方向，买入开仓的投资者）支付费用
• 重要提醒：只有在结算时刻持有仓位才需要支付或收取资金费用

投资者可以在结算前平仓离场来避免支付资金费用，这为短期交易者提供了灵活的套利机会

3.1.2 计算原理与趋势机制

3.1.2.1 基本思想

通过多空双方的资金流动，使永续合约价格向现货指数价格收敛，确保合约价格合理反映标的资产价值

3.1.2.2 趋势机制

设合约价格为x，现货指数价格为y：

• 当x > y时：多头支付费用→卖压增加→x趋向下降至y
• 当x < y时：空头支付费用→买压增加→x趋向上升至y
• 当|x-y|越大时：资金费率绝对值越大→价格修正力度越强
• 当x ≈ y时：资金费率接近基础利率→价格保持相对稳定

3.1.3 具体算法（OKX采用新版计算逻辑）

公式1 资金费率计算公式

$$\text{资金费率} = \text{clamp}[\overline{P} + \text{clamp}(r - \overline{P}, 0.05\%, -0.05\%), F_{max}, F_{min}]$$

3.1.3.1 公式设计思想

1. 市场偏离检测：通过$\overline{P}$（平均溢价指数）判断合约价格相对现货的偏离方向和程度

2. 基准利率设计逻辑：

   • 为什么是0.03%/天：
     • 经济学原理：多头持仓类似"借钱买资产"，空头持仓类似"出借资产收租金"
     • 奖励空头：在理想均衡状态下，空头方承担了"出借风险"，应获得0.03%/天的基础收益
     • 成本多头：多头方享受了"杠杆便利"，应支付0.03%/天的资金使用成本
     • 参考基准：接近传统金融市场的短期利率水平
   • 中性参考点概念：当合约价格=现货价格时，资金费率应等于基准利率$r$（多头向空头支付基础利率）
   • 修正力度计算：$(r - \overline{P})$的趋势意义：
     • 当$\overline{P} > r$时：合约溢价过高 → $(r - \overline{P}) < 0$ → 虽然修正项为负，但$\overline{P}$本身是正大值 → 最终费率 = 大正数 + 小负数 = 仍为正且较大 → 多头付更多费用
     • 当$\overline{P} < r$时：合约溢价过低 → $(r - \overline{P}) > 0$ → 修正项为正 → 如果$\overline{P}$为负，最终费率可能为负 → 空头付费用
     • 当$\overline{P} ≈ r$时：市场均衡 → 修正力度接近0 → 费率 ≈ $r$ + 0 = 基准利率（多头向空头支付）

3. 双重平滑机制：

   • 内层clamp：限制单次修正幅度在±0.05%，避免费率剧烈波动
   • 外层clamp：确保费率在交易所风控范围内

4. 自动平衡效果：整个机制形成负反馈循环，自动将合约价格拉回现货价格附近

3.1.3.2 公式符号说明

• $\overline{P}$：平均溢价指数
• $r$：基础利率 = $\frac{0.03\%}{24/T}$，其中$T$为结算周期小时数
• $F_{max}$：资金费率上限
• $F_{min}$：资金费率下限

3.1.3.3 计算步骤

第1步：计算基础利率
$r = \frac{0.03\%}{24/T}$，例如8小时结算周期：$r = \frac{0.03\%}{24/8} = 0.01\%$

第2步：计算溢价指数

$$P = \frac{\max(0, P_b - I) - \max(0, I - P_s)}{I}$$

溢价指数公式思想：

• 分子设计：$\max(0, P_b - I) - \max(0, I - P_s)$
  • 第一项：当买方愿意高于指数价格购买时，反映多头热情（正溢价）
  • 第二项：当卖方愿意低于指数价格出售时，反映空头热情（负溢价贡献）
  • 整体：衡量合约市场相对现货的"温度"
• 分母归一化：除以$I$得到相对偏离比例，便于不同价格水平的比较
• 结果解读：$P > 0$表示合约被高估，$P < 0$表示合约被低估

符号定义：

• $P_b$：深度加权买价（Depth-weighted bid price）
• $P_s$：深度加权卖价（Depth-weighted ask price）
• $I$：现货指数价格
• $D$：深度加权金额 = $200 \times L_{max}$（$L_{max}$为合约最高杠杆倍数）
  • 例如：BTCUSDT合约最高杠杆100倍，则$D = 200 \times 100 = 20,000$ USDT
  • 意思是：模拟用20,000 USDT去买入BTC时的平均成交价格

深度加权价格计算：

$$P_b = \frac{D}{\sum_{i=1}^{n} q_i}, \quad \text{其中} \sum_{i=1}^{n} p_i \cdot q_i = D$$

• $p_i$：第$i$档买单价格
• $q_i$：第$i$档买单数量
• $n$：达到深度加权金额$D$所需的档位数

计算步骤：从订单簿最优价格开始，逐档累加直至总价值达到$D$，然后计算加权平均价格

第3步：计算平均溢价指数

$$\overline{P}(T_n) = \frac{\sum_{i=1}^{n} i \cdot P(T_i)}{\sum_{i=1}^{n} i}$$

• $P(T_i)$：第$i$分钟时刻的溢价指数（使用步骤2的公式计算）

  $$P(T_i) = \frac{\max(0, P_b(T_i) - I(T_i)) - \max(0, I(T_i) - P_s(T_i))}{I(T_i)}$$

• $T_n$：当前时刻（距离结算周期开始第$n$分钟）
• 权重：时间越近，权重越大（第$i$分钟的权重为$i$）
• 例如：8小时结算周期，在第480分钟时计算，使用过去480分钟的溢价指数数据

第4步：应用双重限制

• 内层限制：将$(r - \overline{P})$限制在$[-0.05\%, 0.05\%]$区间
• 外层限制：将最终结果限制在$[F_{min}, F_{max}]$区间

3.2 标记价格与现货指数价格计算

3.2.1 现货指数价格计算

公式2 现货指数价格计算公式

$$I = \frac{\sum_{i=1}^{N} w_i \cdot P_i^{adj}}{\sum_{i=1}^{N} w_i}$$

3.2.1.1 公式符号说明

• $I$：现货指数价格（Index Price）
• $N$：参与计算的有效交易所总数
• $w_i$：第$i$个交易所的预设权重（基于流动性、稳定性等因素确定）
• $P_i$：第$i$个交易所的原始现货价格
• $P_i^{adj}$：第$i$个交易所经过异常处理后的调整价格

3.2.1.2 基础计算规则

• 数据获取：实时从指定交易所检索相应交易对价格，受API速率限制
• 交易所筛选：排除维护中或未及时更新价格的交易所
• 合约类型区分：
  • USDT本位合约：使用相应标的的USDT指数价格
  • USDC本位合约：使用相应标的的USDC指数价格
  • 币本位合约：使用标的资产的USD等值现货指数价格

3.2.1.3 分级加权机制

• ≥3个交易所可用：

  $$P_i^{adj} = \begin{cases} 0.98 \times M & \text{如果 } P_i < 0.98M \\ 1.02 \times M & \text{如果 } P_i > 1.02M \\ P_i & \text{其他情况} \end{cases}$$

  其中$M$为所有交易所价格的中位数

• 2个交易所可用：等权重加权 $w_1 = w_2 = 0.5$

• 1个交易所可用：直接使用该交易所价格 $I = P_1$

3.2.1.4 异常价格处理

• 偏差检测：当交易所价格与中位数偏差超过±2%时触发
• 价格修正：将异常价格调整至中位数的98%或102%
• 动态调整：OKX可自行调整、增加、删除或替换交易所成分

3.2.2 标记价格计算

公式3 标记价格计算公式

$$\text{标记价格} = I + \text{基差移动平均值}$$

3.2.2.1 基差移动平均值计算

$$\text{基差移动平均值} = \text{MA}\left(\frac{P_{bid} + P_{ask}}{2} - I\right)$$

3.2.2.2 计算方法详解

根据行业标准和OKX的实际实现，标记价格通常采用 指数移动平均（EMA） 方法计算基差移动平均值：

完整计算公式：

$$\text{标记价格} = I + \text{EMA}(\text{基差})$$

或者表示为：

$$\text{标记价格} = I + \text{EMA}\left(\frac{P_{bid} + P_{ask}}{2} - I\right)$$

1. 数据采样与基差计算：

• 采样频率：按固定时间间隔（通常每秒或每几秒）采集数据
• 基差计算：

  $$\text{基差}_t = \frac{P_{bid}(t) + P_{ask}(t)}{2} - I(t)$$

其中$t$表示时间点，$P_{bid}(t)$和$P_{ask}(t)$分别为$t$时刻的合约最优买价和卖价

2. 指数移动平均（EMA）计算：

$$\text{EMA}_{t} = \alpha \cdot \text{基差}_t + (1-\alpha) \cdot \text{EMA}_{t-1}$$

EMA参数说明：

• $\alpha$：平滑系数，通常在0.1-0.3之间
• $\alpha$越大，对近期数据权重越高，价格反应越灵敏
• $\alpha$越小，价格更加平滑，但反应较慢
• 初始值：$\text{EMA}_0 = \text{基差}_0$

3. EMA相对于其他移动平均的优势：

• 简单移动平均（SMA）：$\text{SMA} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\text{基差}_i$
  • 优点：计算简单，平滑效果好
  • 缺点：对所有历史数据等权重，反应迟钝
• 指数移动平均（EMA）：对近期数据给予更高权重
  • 优点：响应速度快，更好地跟踪市场变化
  • 缺点：对噪声相对敏感
• 时间加权平均（TWA）：根据时间间隔进行加权
  • 优点：考虑时间因素，适合不规则采样
  • 缺点：计算复杂度较高

4. 实际实现参数：

• 窗口期选择：EMA的有效窗口期约为$\frac{2}{\alpha} - 1$个采样点
• 异常数据处理：设置基差上下限，过滤极端值（如±5%）
• 实时更新频率：每秒更新1-5次，确保标记价格的准确性
• 初始化方式：系统启动时使用前N个基差值的SMA作为EMA初始值

5. 计算示例：
假设$\alpha = 0.2$，某时刻数据如下：

• 合约买一价：$P_{bid} = 50,100$ USDT
• 合约卖一价：$P_{ask} = 50,200$ USDT
• 指数价格：$I = 50,000$ USDT
• 上一时刻EMA：$\text{EMA}_{t-1} = 180$ USDT

计算过程：

1. 基差：$\text{基差}_t = \frac{50,100 + 50,200}{2} - 50,000 = 150$ USDT
2. 新EMA：$\text{EMA}_t = 0.2 \times 150 + 0.8 \times 180 = 174$ USDT
3. 标记价格：$50,000 + 174 = 50,174$ USDT

3.2.2.3 为什么不直接用指数价格，还要加基差移动平均值？

直接使用指数价格的问题：

• 脱离合约市场实际情况：

  • 指数价格反映的是现货市场价格
  • 合约市场有自己的供需关系，价格可能系统性偏离现货
  • 例如：现货BTC价格50,000，但合约市场看涨情绪强烈，持续交易在50,200附近
  • 如果强制平仓按50,000指数价格执行，与实际合约成交价差距过大

• 忽略市场流动性差异：

  • 现货市场和合约市场的流动性、参与者结构不同
  • 合约市场可能因为杠杆、资金费率等因素，价格持续性偏离现货
  • 直接用指数价格不能反映合约市场的真实交易成本

加入基差移动平均值的作用：

• 反映合约市场真实价格水平：

  • 基差 = 合约价格 - 指数价格，体现合约相对现货的溢价/折价
  • 移动平均基差 = 合约市场相对现货的"稳定偏离度"
  • 标记价格 = 指数价格 + 基差移动平均值 ≈ 合约市场的"真实均衡价格"

• 平衡准确性与稳定性：

  • 如果基差移动平均值为+200，说明合约市场系统性高于现货200
  • 此时标记价格 = 指数价格 + 200，更接近合约真实交易价格
  • 但通过移动平均，避免了单笔交易造成的剧烈波动

3.2.2.4 实际案例对比

• 指数价格：50,000 USDT（现货平均价）
• 合约近期交易：50,180-50,220（持续偏高）
• 基差移动平均值：+200 USDT
• 标记价格：50,000 + 200 = 50,200 USDT
• 这样的标记价格既贴近合约市场实际，又避免了极端波动影响

3.2.2.5 符号说明

• $I$：现货指数价格（同前面计算的指数价格）
• $P_{bid}$：合约买一价
• $P_{ask}$：合约卖一价
• $\text{MA}$：移动平均值（Moving Average）

3.2.2.6 算法设计思想

1. 基差概念：合约中间价与指数价格的差值，反映合约相对现货的溢价或折价
2. 移动平均平滑：通过移动平均值机制过滤短时间内的合约价格波动
3. 防操纵功能：减少异常波动产生的不必要强制平仓，避免单笔交易操纵价格

3.2.2.7 与最新价格的区别

• 最新价格：由订单簿中最新成交价格决定，可能受到单笔大额交易影响
• 标记价格：基于指数价格和基差移动平均值，更稳定，用于：
  • 计算未实现盈亏
  • 强制平仓判断
  • 保证金计算

3.2.3 两者关系总结

• 数据源相同：都基于多个现货交易所的价格数据
• 算法差异：标记价格在指数价格基础上增加了合约市场的风险控制逻辑
• 用途分工：
  • 现货指数价格($I$)：资金费率计算的基准
  • 标记价格：风险管理（盈亏计算、强制平仓）的基准
• 数值关系：正常情况下非常接近，极端市场条件下可能有差异

4. 实例计算与保证金制度

本章节通过具体的合约实例和计算案例，帮助读者理解永续合约的实际操作。同时详细介绍了杠杆与保证金制度的具体规则，为交易者提供风险管理的实用指导。以TONUSDT永续合约为例，展示完整的收益计算过程和资金费用计算方法，并深入分析全仓与逐仓保证金模式的差异，为交易者提供实践中的参考依据。

4.1 合约规格与收益计算

4.1.1 合约规格示例

4.1.1.1 TONUSDT永续合约规格

以TONUSDT永续合约为例：

表1 TONUSDT永续合约规格详情

合约要素	详细信息	说明
合约标的	TON/USDT	以TON为标的资产，USDT为计价货币
结算货币	USDT	盈亏和保证金均以USDT结算
合约面值	1 TON	每张合约代表1个TON
价格精度	0.001	最小价格变动单位为0.001 USDT
杠杆倍数	0.01~20.00	支持1%至20倍杠杆
资金费率结算时间	每天 00:00、08:00、16:00 (UTC+8)	一天三次结算
标记价格	₮2.978	用于计算未实现盈亏的基准价格
持仓量	666.73万 TON	市场未平仓合约总量
24小时成交量	1,028.67万 TON	近24小时交易量
风险准备金	3,101,765 USDT	用于承担超额损失的保障资金

风险准备金：由交易所维护的资金池，用于吸收强制平仓产生的损失。当用户爆仓时产生的亏损超过其保证金时，风险准备金会承担这部分损失，保护平台和其他用户免受影响。风险准备金主要来源于交易手续费和强制平仓的盈余。

什么情况下会亏损超过保证金：在极端市场波动中，价格可能瞬间跳空或流动性不足，导致强制平仓时的成交价格远低于预期的强平价。例如，用户持有100倍杠杆的多仓，市场突然暴跌，系统来不及在理论强平价位平仓，实际平仓价格可能使亏损超过用户的全部保证金，这时风险准备金就会介入承担超额损失。

4.1.2 永续合约收益与费用计算

4.1.2.1 USDT本位永续合约收益计算（官方公式）

根据OKX官方文档，USDT本位永续合约的收益计算公式为：

基础收益计算：

• 多仓收益 = 面值 × |张数| × 合约乘数 × (标记价格 - 开仓均价)
• 空仓收益 = 面值 × |张数| × 合约乘数 × (开仓均价 - 标记价格)

4.1.2.2 以TONUSDT永续合约为例

• 合约面值：1 TON
• 合约乘数：1
• 假设用户开多1000张，开仓均价2.500 USDT，当前标记价格2.800 USDT

收益计算：
多仓收益 = 1 × 1000 × 1 × (2.800 - 2.500) = 300 USDT

4.1.2.3 资金费用计算

资金费用 = 持仓仓位价值 × 资金费率

其中：持仓仓位价值 = 合约张数 × 合约面值 × 合约乘数 × 标记价格

示例：

• 持仓1000张TONUSDT，标记价格2.800 USDT，资金费率0.01%
• 持仓仓位价值 = 1000 × 1 × 1 × 2.800 = 2,800 USDT
• 资金费用 = 2,800 × 0.01% = 0.28 USDT

4.1.2.4 实际净收益

实际净收益 = 基础收益 - 开仓手续费 - 平仓手续费 ± 资金费用

注意：资金费用可能为正（需支付）或负（可收取），取决于资金费率的方向和持仓方向。

4.2 杠杆与保证金制度

4.2.1 杠杆倍数规则

• 最高杠杆：支持高达125倍杠杆（具体倍数因交易对而异）
• 动态调整：根据持仓规模实行阶梯式杠杆，持仓越大可用杠杆越低
• 风险控制：大额持仓需要更高的维持保证金要求

4.2.2 保证金模式

4.2.2.1 全仓保证金模式

• 共享机制：所有持仓共享账户余额作为保证金
• 风险分散：有助于避免单个持仓的强制平仓
• 资金利用率：提高资金使用效率

全仓保证金计算示例：
假设用户账户中有1,000 USDT，使用10倍杠杆开多1 BTC的BTCUSDT永续合约，当前BTC价格为50,000 USDT：

• 合约张数 = 1 / 0.01 = 100张
• 初始保证金 = 0.01 × 100 × 50,000 / 10 = 5,000 USDT
• 由于账户只有1,000 USDT，无法开仓，需要至少5,000 USDT

4.2.2.2 逐仓保证金模式

• 独立保证金：每个持仓使用独立的保证金
• 风险隔离：将风险限制在单个持仓范围内
• 损失控制：最大损失限制为该持仓的初始保证金

逐仓保证金计算示例：
用户使用逐仓模式，投入500 USDT作为保证金，10倍杠杆开多TONUSDT永续合约，当前TON价格为2.5 USDT：

• 可开仓位价值 = 500 × 10 = 5,000 USDT
• 可开合约张数 = 5,000 / 2.5 = 2,000张TON
• 预估强平价 = 开仓价格 × (1 - 1/杠杆 + 维持保证金率)
• 如果TON价格从2.5跌至约2.25左右将触发强制平仓
• 最大损失限制为投入的500 USDT保证金

4.2.3 保证金计算公式

USDT本位合约保证金公式：

初始保证金 = (保证金余额 + 未实现盈亏) / (合约面值 × |合约张数| × 标记价格 × (维持保证金率 + 交易手续费率))

阶梯式维持保证金：

• 持仓规模越大，维持保证金要求越高
• 降低最大可用杠杆，提升持仓稳定性
• 当保证金低于维持保证金加交易费用时，将触发强制平仓

5. 风险管理机制与安全保障

本章节是永续合约技术体系的核心部分，将系统性阐述强制平仓机制、自动减仓机制等风险管理工具的原理和操作方式。通过深入分析这些机制如何保护交易者、交易所和整个市场的安全稳定，帮助读者建立对风险管理的全面认知。

5.1 强制平仓机制详解

5.1.1 强制平仓机制核心要素

图7 强制平仓机制执行流程

flowchart TD
    A["用户持仓"] --> B["实时监控
维持保证金率"]
    B --> C{"维持保证金率 ≤ 100%?"}
    C -->|否| B
    C -->|是| D["触发强制平仓"]

    D --> E["取消挂单
接管仓位"]
    E --> F["市价单执行"]
    F --> G["收取费用"]

    subgraph "费用结构"
        G1["强平手续费
（按吃单费率）"]
        G2["强平清算费
（按维持保证金率）"]
    end

    G --> G1
    G --> G2

    F --> H{"风险准备金足够?"}
    H -->|是| I["风险准备金承担价差损失
平仓完成"]
    H -->|否| J["触发ADL机制
其他用户承担"]

    subgraph "核心公式"
        K["维持保证金率 = 调整后权益 / 维持保证金要求"]
        L["调整后权益 = 保证金余额 + 未实现盈亏"]
        M["维持保证金要求 = 合约张数 × 标记价格 × 梯度维持保证金率"]
    end

    style A fill:#f9f9f9
    style D fill:#ffcdd2
    style I fill:#c8e6c9
    style J fill:#ffeb3b
    style K fill:#e1f5fe
    style L fill:#e1f5fe
    style M fill:#e1f5fe

如图7所示，强制平仓机制通过实时监控维持保证金率，当触发条件满足时自动执行平仓流程。该机制分为正常清算和ADL清算两种情况，确保系统风险的有效控制。

5.1.1.1 核心概念定义

强制平仓定义：
当用户账户的维持保证金率降至100%时，系统自动处理风险仓位的过程。

触发条件：

维持保证金率 = 调整后权益 / 维持保证金要求 ≤ 100%

注意：实际系统中的维持保证金率计算更加复杂，需要考虑挂单占用、期权保证金、逐仓占用等多种因素。上述公式为简化版本，便于理解核心原理。完整公式会包含:

维持保证金率 = (币种全仓内余额 + 全仓收益 - 挂单卖出数量 - 期权买单占用 - 逐仓开仓占用 - 挂单手续费) / (维持保证金 + 爆仓手续费)

核心概念区别：

1. 调整后权益

• 定义：用户实际拥有的支撑持仓的价值
• 计算：保证金余额 + 未实现盈亏
• 作用：判断强制平仓的分子

2. 维持保证金要求

• 定义：维持仓位不被强制平仓的最低资金要求
• 基础计算：合约面值 × 合约张数 × 标记价格 × 梯度维持保证金率
• 完整计算：还需加上爆仓手续费预估
• 作用：判断强制平仓的分母，同时决定强平清算费的计算基础

3. 开仓保证金（初始保证金）

• 定义：开仓时需要投入的资金
• 计算：仓位价值 ÷ 杠杆倍数
• 示例：10倍杠杆开1000张BTCUSDT，开仓保证金5,000 USDT

4. 维持保证金vs开仓保证金的关键差异

• 数值大小：维持保证金 << 开仓保证金（通常小100-200倍）
• 用途：开仓保证金用于开仓，维持保证金用于判断强制平仓
• 变化性：开仓保证金固定，维持保证金随标记价格变化

5. 梯度维持保证金率

• 定义：根据持仓规模划分档位的风险系数
• 原理：持仓越大，维持保证金率越高
• 作用：既是强制平仓的判断标准，也是强平清算费的计算基础

5.1.1.2 梯度维持保证金率制度

基本原理：
根据持仓规模划分档位，持仓越大，维持保证金率越高，最大可用杠杆越低。

图6 梯度维持保证金率制度

graph TD
    subgraph "梯度维持保证金率制度"
        A["档位1
0-999张
保证金率: 0.4%
最大杠杆: 125倍"]
        B["档位2
1000-4999张
保证金率: 0.5%
最大杠杆: 100倍"]
        C["档位3
5000-9999张
保证金率: 1.0%
最大杠杆: 50倍"]
        D["档位4
10000-19999张
保证金率: 2.5%
最大杠杆: 20倍"]
        E["档位5
20000张以上
保证金率: 5.0%
最大杠杆: 10倍"]

        F["持仓规模增加"] --> G["保证金率提高"]
        G --> H["最大杠杆降低"]
        H --> I["风险控制加强"]
    end

    A --> B --> C --> D --> E

    style A fill:#c8e6c9
    style B fill:#e8f5e8
    style C fill:#fff3e0
    style D fill:#ffecb3
    style E fill:#ffcdd2
    style F fill:#e1f5fe
    style G fill:#e1f5fe
    style H fill:#e1f5fe
    style I fill:#e1f5fe

如图6所示，梯度维持保证金率制度通过档位划分，实现了风险与仓位规模的精确匹配。持仓规模越大，所需维持保证金率越高，可用杠杆越低，形成有效的风险控制机制。

档位	持仓规模	维持保证金率	最大杠杆
1	0-999张	0.4%	125倍
2	1000-4999张	0.5%	100倍
3	5000-9999张	1.0%	50倍
4	10000-19999张	2.5%	20倍
5	20000张以上	5.0%	10倍

作用机制：

• 风险递增控制：大仓位对市场冲击更大，需要更高保证金率
• 流动性保护：防止大额仓位一次性平仓对市场造成冲击
• 系统稳定性：降低单个大户爆仓对整个系统的影响

5.1.1.3 触发条件与判断流程

判断标准：

维持保证金率 = 调整后权益 / 维持保证金要求 ≤ 100%

监控流程：

graph TD
    A["实时监控"] --> B["价格变化触发重算"]
    B --> C{"维持保证金率 ≤ 100%?"}
    C -->|否| D["继续监控"]
    C -->|是| E["启动强平流程"]
    E --> F["风控撤单
（撤销增加风险的挂单）"]
    F --> G["预减仓撤单
（撤销所有挂单）"]
    G --> H{"维持保证金率 > 100%?"}
    H -->|是| I["风险缓解，恢复正常"]
    H -->|否| J["执行强制平仓"]
    J --> K["按阶段减仓"]
    K --> L["计算强平费用"]
    D --> A
    I --> A

详细执行步骤：

第一阶段：风控撤单 (维持保证金率 < 300%)

• 系统自动撤销增加仓位风险的挂单
• 包括：全仓开仓单、逐仓开仓单、卖出该币种的挂单
• 目的：通过减少潜在风险来避免强制平仓

第二阶段：预减仓撤单 (维持保证金率 ≤ 100%)

• 撤销该币种下所有未成交挂单（包含策略委托单）
• 撤销普通挂单的逐仓开仓单
• 撤销开仓属性的逐仓止盈止损单
• 保留平仓属性的止盈止损单

第三阶段：强制平仓执行 (撤单后仍 ≤ 100%)

• 按照官方文档规定的三个阶段顺序减仓：
  1. 优先减仓双向持仓下的反向仓位
  2. 减仓delta对冲的仓位（保持总delta值不变）
  3. 减仓剩余非对冲仓位（优先减降低风险效果最好的仓位）

监控要点：

• 实时监控：风险管理引擎持续计算账户保证金率
• 预警机制：当保证金率接近100%时发出预警（通常300%时开始预警）
• 触发判断：保证金率降至100%时，系统判定触发强制平仓

账户模式差异：

• 逐仓模式：每个仓位单独计算维持保证金要求
• 全仓模式：所有仓位综合计算维持保证金要求
• 组合保证金模式：基于极端压力测试场景的亏损值确定

触发后的立即行动：

1. 订单管理：自动取消或拒绝需要追加保证金的新订单
2. 仓位接管：交易所接管用户账户仓位的处理责任
3. 启动平仓：优先平仓保证金最高的仓位

5.1.1.4 强制平仓执行机制

执行流程：

1. 部分平仓：

   • 系统尝试通过部分平仓使保证金率回升至安全水平
   • 选择风险最高的仓位进行平仓
   • 优先平仓保证金最高的仓位

2. 全部平仓：

   • 如果部分平仓无法解决问题，进行全部平仓
   • 确保账户不出现负权益

价格基准：

• 标记价格：作为强制平仓的触发和执行基准
• 避免误平仓：防止因单笔异常交易导致的误平仓
• 确保公平性：保证价格的公平性和稳定性

执行方式：

1. 市价单执行：将用户仓位作为市价单放入订单簿
2. 市场匹配：由其他交易者在市场价格接单
3. 交易所接管：交易所承担用户仓位的处理责任并使用风险准备金

5.1.1.5 费用结构

图8 强制平仓费用结构体系

graph TD
    A["强制平仓费用"] --> B["强制平仓手续费
（处理费用）"]
    A --> C["强制平仓清算费
（风险补偿费用）"]

    B --> D["计算公式:
手续费率 × (成交张数 × 合约乘数 × 合约面值 × 成交价格)"]
    B --> E["费率规则:
按用户等级的吃单费率收取"]
    B --> F["费率范围:
VIP0: 0.05% ~ VIP9: 0.01%"]

    C --> G["计算公式:
合约面值 × 合约乘数 × 爆仓张数 × 标记价格 × 梯度维持保证金率"]
    C --> H["特点:
公式与维持保证金要求相同"]
    C --> I["作用:
让用户承担风险匹配的成本"]

    B --> J["风险准备金账户"]
    C --> J

    style A fill:#f3e5f5
    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#fff3e0
    style J fill:#c8e6c9

如图8所示，强制平仓费用分为手续费和清算费两个组成部分。手续费补偿处理成本，清算费用于风险补偿，两种费用最终都进入风险准备金，增强系统安全性。

费用类型：
强制平仓时，用户需要支付两种专门的费用，不收取普通的开仓/平仓手续费：

1. 强制平仓手续费（处理费用）

强平手续费 = 强平手续费率 × (成交张数 × 合约乘数 × 合约面值 × 成交价格)

• 费率规则：按照用户当前所处等级的吃单费率收取
• 费率范围：VIP0为0.05%，VIP9为0.01%
• 收取时机：强制平仓实际成交时收取
• 结算货币：USDT永续合约手续费以USDT结算
• 作用：补偿交易所处理强平订单的运营成本

2. 强制平仓清算费（风险补偿费用）

U本位合约强平清算费 = 合约面值 × 合约乘数 × 爆仓张数 × 标记价格 × 梯度维持保证金率

• 重要特点：公式与维持保证金要求完全相同
• 设计逻辑：让用户承担与其风险水平相匹配的成本
• 作用：补偿价格差异风险，减轻风险准备金压力

费用计算示例：

仓位：1000张BTCUSDT永续合约
合约面值：0.01 BTC，合约乘数：1
实际成交价格：49,500 USDT，标记价格：50,000 USDT
用户等级：VIP1（吃单费率0.05%）
梯度维持保证金率：0.4%

强平手续费 = 0.05% × (1000 × 1 × 0.01 × 49,500) = 247.5 USDT
强平清算费 = 0.01 × 1000 × 1 × 50,000 × 0.4% = 200 USDT
总费用 = 447.5 USDT

资金流向：

• 两种费用的净收益100%进入风险准备金账户
• 为用户提供额外保障，持续补充风险准备金

5.1.1.6 价格差异风险管理

核心问题：
强制平仓时，标记价格（触发价格）与实际成交价格的差异可能导致超额损失。

价格差异原因：

• 标记价格：用于触发强制平仓的基准价格，相对稳定
• 实际成交价格：在订单簿中实际成交的价格，受流动性影响
• 差异产生：市场波动剧烈时，两者可能存在显著差异

风险影响：

• 用户风险：实际损失比按标记价格计算的损失更大，可能导致负权益
• 交易所风险：需要通过风险准备金承担超额损失
• 系统风险：大量用户同时爆仓时，累积的价格差异损失巨大

影响因素：

• 市场深度：流动性越差，价格差异越大
• 波动性：价格波动越剧烈，差异越明显
• 仓位规模：大仓位需要消耗更多订单簿深度

风险管理机制：

• 风险准备金：吸收价格差异产生的超额损失
• ADL机制：当风险准备金不足时，由其他用户承担
• 强平清算费：让用户承担部分价格差异风险，减轻风险准备金压力

5.1.2 自动减仓机制（ADL）

图9 自动减仓机制（ADL）执行流程

flowchart TD
    A["强制平仓发生"] --> B["风险准备金评估"]
    B --> C{"风险准备金充足?"}
    C -->|是| D["正常清算完成
风险准备金承担损失"]
    C -->|否| E["触发ADL机制"]

    E --> F["识别相反方向仓位"]
    F --> G["按ADL队列排序"]

    subgraph "ADL排序规则"
        H["盈利水平
（未实现盈利）"]
        I["杠杆倍数
（风险程度）"]
        J["综合评分
（盈利×杠杆）"]
    end

    G --> H
    G --> I
    G --> J

    J --> K["强制平仓高评分仓位"]
    K --> L["平仓价格 = 破产价格
（对被ADL用户有利）"]
    L --> M["损失由被ADL用户承担
保护风险准备金"]

    subgraph "风险管理层级"
        N1["第一层: 风险准备金"]
        N2["第二层: ADL机制"]
        N3["第三层: 交易所注资"]
    end

    style D fill:#c8e6c9
    style E fill:#ffeb3b
    style M fill:#ffcdd2
    style N1 fill:#e1f5fe
    style N2 fill:#fff3e0
    style N3 fill:#f3e5f5

如图9所示，ADL机制是风险管理的第二道防线。当风险准备金不足时，系统会按照盈利水平和杠杆倍数对仓位进行排序，强制平仓高风险盈利仓位，形成三层风险管理体系。

5.1.2.1 机制定义与作用

自动减仓（Auto-Deleveraging，ADL）是一种风险管理机制，用于保护OKX风险准备金。当风险准备金无法吸收因清算亏损仓位而产生的进一步损失时，系统将启动ADL机制，将亏损仓位与相反的盈利或高杠杆仓位进行匹配平仓。

5.1.2.2 清算与ADL流程图解

正常清算流程（大多数情况）：

graph TD
    A[用户保证金率低于维持保证金率] --> B[系统触发强制平仓]
    B --> C[将仓位作为市价单放入订单簿]
    C --> D[其他交易者接单]
    D --> E[平仓完成]
    E --> F[风险准备金吸收小额损失]
    F --> G[无需ADL]

    style A fill:#ffcccc
    style G fill:#ccffcc

ADL清算流程（特殊情况）：

graph TD
    A[用户保证金率低于维持保证金率] --> B[系统触发强制平仓]
    B --> C[将仓位作为市价单放入订单簿]
    C --> D{订单簿深度是否足够？}
    D -->|是| E[其他交易者接单]
    D -->|否| F[市价单部分成交或完全失败]
    F --> G[风险准备金无法承担损失]
    G --> H[触发ADL机制]
    H --> I[寻找相反方向的盈利仓位]
    I --> J[强制匹配平仓]
    J --> K[ADL完成]

    E --> L[平仓完成]
    L --> M[风险准备金吸收小额损失]
    M --> N[无需ADL]

    style A fill:#ffcccc
    style F fill:#ffaaaa
    style K fill:#ffffaa
    style N fill:#ccffcc

重要澄清：ADL针对的是盈利仓位，不是亏损仓位

很多人误解ADL会影响有清算风险的仓位，实际上恰恰相反：

• 被ADL的仓位：健康的盈利仓位（被强制平仓）
• 触发ADL的仓位：已经爆仓的亏损仓位（需要被清算）
• ADL的本质：用盈利仓位的利润来承担爆仓仓位的超额损失

基本原理：

• 亏损仓位与盈利仓位（“被减仓位”）直接匹配
• 两个仓位相互抵消并平仓
• 消除亏损仓位对风险准备金的进一步威胁
• 盈利仓位被强制平仓，限制未来盈利潜力

ADL匹配机制详解：

系统会按照以下步骤进行仓位匹配：

第1步：识别亏损仓位

• 系统扫描所有无法正常平仓的亏损仓位
• 这些仓位已经导致风险准备金损失或即将耗尽

第2步：寻找匹配的盈利仓位

• 在相反方向的仓位中寻找匹配对象
• 按照ADL排序规则确定被减仓的优先级
• 优先选择盈利最多、杠杆最高的仓位

第3步：数量匹配与平仓执行

匹配示例1：完全匹配

亏损仓位：用户A持有BTCUSDT多仓 -100张（亏损状态）
盈利仓位：用户B持有BTCUSDT空仓 +100张（盈利状态）
匹配结果：两个仓位完全匹配，同时平仓
执行价格：当前标记价格

匹配示例2：部分匹配（亏损仓位较大）

亏损仓位：用户A持有BTCUSDT多仓 -500张（亏损状态）
盈利仓位：用户B持有BTCUSDT空仓 +100张（盈利状态）
匹配结果：
- 用户B的100张空仓全部平仓
- 用户A的500张多仓中，100张被平仓
- 用户A剩余400张多仓需要寻找下一个匹配对象

匹配示例3：部分匹配（盈利仓位较大）

亏损仓位：用户A持有BTCUSDT多仓 -80张（亏损状态）
盈利仓位：用户B持有BTCUSDT空仓 +200张（盈利状态）
匹配结果：
- 用户A的80张多仓全部平仓
- 用户B的200张空仓中，80张被平仓
- 用户B剩余120张空仓继续持有

第4步：连续匹配处理
当单个盈利仓位无法完全匹配亏损仓位时，系统会：

1. 按ADL排序顺序寻找下一个盈利仓位
2. 继续进行匹配，直至亏损仓位完全平仓
3. 记录所有被减仓的用户和数量

实际案例：市场暴跌触发ADL

市场情况：BTC从50,000跌至40,000，多个高杠杆多仓爆仓

步骤1：识别触发ADL的亏损仓位
- 用户A：100倍杠杆多仓 -1000张（已爆仓，保证金耗尽）
- 用户C：50倍杠杆多仓 -500张（已爆仓，保证金耗尽）
- 用户E：25倍杠杆多仓 -300张（已爆仓，保证金耗尽）
总计需要清算：1800张多仓

步骤2：寻找被ADL的盈利仓位（相反方向的空仓）
按ADL排序规则选择：
1. 用户B：空仓 +600张（盈利20%，杠杆100倍）→ 全部被减仓
2. 用户D：空仓 +400张（盈利15%，杠杆50倍）→ 全部被减仓
3. 用户F：空仓 +800张（盈利10%，杠杆20倍）→ 其中800张被减仓

步骤3：匹配结果
- 亏损的1800张多仓全部平仓（这些用户已经爆仓）
- 盈利的1800张空仓被强制平仓（这些用户原本在赚钱）
- 匹配在标记价格42,000执行

步骤4：资金流向
- 用户B、D、F的利润被用来填补用户A、C、E的超额损失
- 风险准备金得到保护，避免进一步损失

关键理解：谁受到ADL影响？

❌ 错误理解：有清算风险的仓位会被ADL
✅ 正确理解：盈利良好的仓位会被ADL

具体说明：

• 有清算风险的仓位：这些仓位已经爆仓，保证金耗尽，无法继续交易
• 被ADL的仓位：这些是健康的盈利仓位，本来可以继续持有，但被强制平仓
• ADL的不公平性：盈利的交易者被迫承担了爆仓者的损失
• ADL的必要性：保护交易所和其他用户免受系统性风险

重要问题：所有清算都需要ADL吗？

答案：不是！ADL只在特殊情况下触发

正常清算流程（大多数情况）：

• 触发强制平仓
  用户保证金率低于维持保证金率 → 系统触发强制平仓

• 订单簿平仓
  系统将用户的仓位作为市价单放入订单簿 → 由其他交易者接单

• 风险准备金吸收
  如果有小额损失（平仓价格略差于预期）→ 风险准备金吸收损失

结果：平仓完成，无需ADL

关键问题：为什么市价单机制仍可能失败？

理论上，市价单会以任何可用价格成交，但实际中存在以下问题：

1. 订单簿深度不足
正常情况下的订单簿：
买盘：

• 49,950: 100张
• 49,900: 200张
• 49,850: 300张
• 49,800: 400张
• 49,750: 500张
  总深度：1,500张

但某用户爆仓需要平仓2,000张多仓！
结果：订单簿深度不足，无法完全消化

2. 极端市场条件下的订单簿状态
市场恐慌时的订单簿：
买盘：

• 49,000: 10张 (价格跳空严重)
• 48,000: 20张
• 47,000: 30张
• 46,000: 40张
• 45,000: 50张

问题：

• 流动性极度匮乏
• 价格跳空巨大
• 接单者寥寥无几

3. 市价单的执行现实
爆仓用户：需要平仓1,000张BTCUSDT多仓
当前标记价格：50,000 USDT
订单簿状态：

• 49,500: 100张
• 49,000: 200张
• 48,000: 300张
• 47,000: 400张 (深度不足)

执行结果：

• 前700张可以在49,500-47,000之间成交
• 剩余300张找不到买家
• 或者价格跌至极低（如45,000）才有买家

4. 为什么会出现这种情况？

市场恐慌效应：

• 当价格暴跌时，买家会撤单或降低报价
• 大家都在抛售，很少有人愿意接盘
• 流动性提供者（做市商）也会减少报价或退出

技术限制：

• 订单簿更新需要时间
• 大额单子瞬间消耗完所有流动性
• 系统无法瞬间创造新的买家

心理因素：

• 看到大量强制平仓，其他交易者也会恐慌
• 预期价格继续下跌，不愿意高价接盘
• 流动性螺旋：流动性越少，价格波动越大，流动性进一步减少

5. 流动性螺旋与连环爆仓

这是加密货币市场最危险的现象之一——正反馈循环：

螺旋清算流程图：

graph TD
    A[价格开始波动] --> B{波动方向}
    B -->|下跌| C[多仓开始爆仓]
    B -->|上涨| D[空仓开始爆仓]

    C --> E[大量卖单涌入]
    E --> F[空仓用户不愿接盘]
    F --> G[价格进一步下跌]
    G --> H[更多多仓爆仓]
    H --> I[恐慌性抛售]
    I --> J[价格瀑布式下跌]
    J --> K[连环爆仓完成]

    D --> L[大量买单涌入]
    L --> M[多仓用户不愿卖出]
    M --> N[价格进一步上涨]
    N --> O[更多空仓爆仓]
    O --> P[恐慌性买入]
    P --> Q[价格火箭式上涨]
    Q --> R[连环爆仓完成]

    style A fill:#e1f5fe
    style J fill:#ffcdd2
    style Q fill:#ffcdd2
    style K fill:#ffeb3b
    style R fill:#ffeb3b

下跌螺旋（多仓连环爆仓）：

第1步：价格开始下跌
BTC从50,000跌至48,000

第2步：高杠杆多仓开始爆仓
- 100倍杠杆用户首先爆仓
- 系统强制卖出大量BTC合约
- 需要空仓用户接单

第3步：卖压增加，价格进一步下跌
- 大量卖单涌入市场
- 空仓用户看到跌势，不愿意高价接盘
- 价格继续跌至46,000

第4步：更多多仓爆仓
- 50倍杠杆用户开始爆仓
- 更多强制卖单进入市场
- 价格加速下跌至44,000

第5步：恐慌性抛售
- 其他交易者看到连环爆仓，主动平仓
- 价格瀑布式下跌
- 最终可能跌至35,000-40,000

上涨螺旋（空仓连环爆仓）：

第1步：价格开始上涨
BTC从50,000涨至52,000

第2步：高杠杆空仓开始爆仓
- 100倍杠杆空仓用户首先爆仓
- 系统强制买入大量BTC合约
- 需要多仓用户卖出匹配

第3步：买压增加，价格进一步上涨
- 大量买单涌入市场
- 多仓用户看到涨势，不愿意低价卖出
- 价格继续涨至54,000

第4步：更多空仓爆仓
- 50倍杠杆空仓用户开始爆仓
- 更多强制买单进入市场
- 价格加速上涨至56,000

第5步：恐慌性买入
- 其他交易者看到连环爆仓，主动平空仓
- 价格火箭式上涨
- 最终可能涨至60,000-65,000

为什么会发生这种情况？

1. 杠杆的放大效应：

• 高杠杆用户只需要小幅价格变动就会爆仓
• 爆仓时产生的买卖压力远大于正常交易

2. 流动性的不对称性：

• 上涨时：多仓用户不愿意卖出（怕错过更大涨幅）
• 下跌时：空仓用户不愿意买入（怕接到下跌的刀子）

3. 恐慌与贪婪心理：

• 看到连环爆仓，其他用户会恐慌或贪婪
• 加剧了市场的不理性行为

4. 算法交易的助推：

• 程序化交易会识别爆仓模式
• 可能会故意触发连环爆仓来获利

历史案例：

• 2021年5月19日：BTC在几小时内从58,000跌至30,000
• 2021年4月18日：BTC在短时间内从65,000跌至52,000
• 各种"插针"事件：价格瞬间暴涨暴跌后快速回归

这就是为什么需要ADL的根本原因：

• 在连环爆仓中，正常的订单簿匹配完全失效
• 价格可能偏离合理水平数十个百分点
• 风险准备金根本无法承担如此巨大的损失
• 必须通过ADL强制平仓盈利仓位来止损

需要ADL的特殊情况：

• 正常强制平仓失败
  系统尝试在订单簿平仓 → 但市场流动性不足或价格跳空严重

• 产生超额损失
  平仓价格远差于预期 → 损失超过用户保证金 → 威胁风险准备金

• 风险准备金不足
  超额损失过大 → 风险准备金无法完全吸收 → 触发ADL机制

• 结果：启动ADL，强制平仓盈利仓位

具体示例：为什么会产生超额损失？

用户情况：

• 持有1,000张BTCUSDT多仓
• 开仓价格：50,000 USDT
• 保证金：10,000 USDT (20倍杠杆)
• 强制平仓触发价格：49,500 USDT

正常情况下的期望：

• 应该在49,500左右平仓
• 损失：1,000 × (50,000 - 49,500) = 500,000 USDT
• 超过保证金的损失：500,000 - 10,000 = 490,000 USDT
• 风险准备金承担：490,000 USDT

但实际发生：

• 市场流动性不足，价格跳空至45,000
• 实际平仓价格：45,000 USDT
• 实际损失：1,000 × (50,000 - 45,000) = 5,000,000 USDT
• 超过保证金的损失：5,000,000 - 10,000 = 4,990,000 USDT
• 风险准备金需要承担：4,990,000 USDT

如果风险准备金只有2,000,000 USDT：

• 风险准备金不足，触发ADL
• 需要找4,990,000 - 2,000,000 = 2,990,000 USDT
• 通过平仓盈利的空仓来获得这笔资金

ADL触发的具体条件：

1. 风险准备金不足：当前风险准备金低于安全阈值
2. 市场极端波动：价格跳空或流动性危机
3. 大额爆仓：单笔或多笔爆仓损失过大
4. 连锁反应：多个用户同时爆仓，风险准备金快速消耗

实际比例：

• 正常情况：约95%的强制平仓通过订单簿完成，无需ADL
• 特殊情况：约5%的极端情况需要ADL介入
• 危机时期：在市场崩盘时，ADL使用频率会显著增加

ADL vs 正常清算对比：

对比项目	正常清算	ADL清算
触发条件	保证金率不足	风险准备金不足
执行方式	订单簿匹配	强制仓位匹配
价格确定	市场价格	标记价格
手续费	正常收取	免收手续费
影响对象	爆仓用户	盈利用户
频率	常见	罕见

匹配原则：

1. 方向相反：多仓亏损匹配空仓盈利，空仓亏损匹配多仓盈利
2. 数量对等：平仓数量必须相等，实现完全对冲
3. 价格统一：所有ADL匹配都在同一标记价格执行
4. 无手续费：ADL执行不收取交易手续费
5. 强制执行：被选中的盈利仓位无法拒绝，必须平仓

5.1.2.3 触发条件

1. 波动跌幅阈值触发：
当适用风险准备金的当前价值低于：

• 过去8小时内风险准备金平均价值减去以下两项中的较大者：
  • 8小时平均值的30%
  • 50,000美元（或等值金额）

实际案例：

• 风险准备金当前价值：200,000美元
• 8小时平均值：400,000美元
• 30%为120,000美元（>50,000美元，采用此标准）
• 波动跌幅阈值：400,000 - 120,000 = 280,000美元
• 由于200,000 < 280,000，触发ADL

2. 其他触发条件：

• 适用风险准备金已全部耗尽
• 盘前交易合约：未成交强平单超过特定数量和时间阈值

5.1.2.4 ADL排序规则与风险指示

排序算法：

• 逐仓模式：盈利仓位 = 收益率 ÷ 保证金率；亏损仓位 = 收益率 × 保证金率
• 全仓模式：使用账户保证金率而非仓位保证金率
• 综合因素：考虑仓位盈利程度、亏损程度、杠杆使用量
• 排名越高：在ADL中被选中的概率越大

风险指示灯系统：

• 5格灯显示ADL风险等级
• 全部5格点亮：自动减仓风险最高
• 1格点亮：风险较低
• 在高度波动市场中，即使低风险仓位也可能面临ADL

5.1.2.5 执行机制

正常清算 vs ADL执行：

• 正常清算：亏损仓位进入订单簿，由市场相反订单吸收
• ADL执行：亏损仓位直接与被减仓位匹配，无需进入订单簿

执行特点：

• 以标记价格执行，不收取交易手续费
• 被减仓位立即锁定利润，无法获得进一步收益
• 关键风险：重新开仓价格可能与被减仓位不同

5.1.2.6 ADL终止条件

恢复条件：

• 风险准备金价值增加超过波动跌幅阈值加上缓冲金额
• 缓冲金额为以下两项中的较大者：
  • 触发ADL时8小时平均值的6%
  • 10,000美元（或等值金额）

终止案例：

• 风险准备金价值增加至320,000美元
• 波动跌幅阈值：280,000美元
• 缓冲金额：400,000 × 6% = 24,000美元（>10,000美元）
• 终止阈值：280,000 + 24,000 = 304,000美元
• 由于320,000 > 304,000，ADL停止

5.1.2.7 预警与防范

预警系统：

• 监控适用风险准备金余额变化
• 订阅自动减仓预警频道
• 风险准备金剧烈波动是ADL可能性增加的指标

防范措施：

• 降低杠杆可减少ADL影响概率
• 监控5格风险指示灯状态
• 关注市场波动性，ADL最常发生在高波动市场

5.1.3 保险基金制度

5.1.3.1 基金构成

• OKX官方提供的资金
• 强制平仓订单产生的盈余

5.1.3.2 独立运营

• 不同业务线（现货杠杆、期货、永续合约、期权）的保险基金相互独立
• 同一业务线内，不同标的和币种的保险基金也相互分离

5.1.4 标记价格系统

• 作用：作为强制平仓和ADL执行的价格基准
• 计算：基于多个现货交易所的加权平均价格
• 防操纵：避免单一交易所价格异常对合约交易的影响

6. 交易费用结构与定价机制

本章节详细介绍了OKX永续合约的费用结构和定价机制。通过分析不同类型费率的计算方式和分级标准，为交易者提供成本管理的参考依据。

6.1 费用结构与级别制度

6.1.1 手续费分级制度

根据用户的30天交易量和OKB持仓量实行阶梯费率制度。

6.1.2 费率类型分类

• 挂单费率：通常享受费率优惠
• 吃单费率：按标准费率收取
• 强制平仓费用：
  • 强制平仓手续费：替代普通交易手续费
  • 强制平仓清算费：额外的风险补偿费用
  • 重要：强制平仓时不收取普通开仓/平仓手续费

参考材料

• 指数计算规则
• 永续合约说明
• 标记价格机制
• 标记价格详解
• 资金费率介绍