建立信任需要时间：基于区块链的套利限制

表4的最后一列报告了表4：交易所特定套利边界摘要Mean SD 5%25%中位数75%95%安全不确定性二进制114.75 318.76 24.35 42.10 68.92 125.59 320.28 13.54 41.53比特数117.22 299.25 18.89 42.47 73.26 136.19 324.19 23.98 40.85比特Flyer 130.85 317.68 33.02 57.07 86.62 145.18 333.88 24.09 40.72Bitstamp 126.34 294.72 28.45 50.53 80.46 145.61 341.7223.69 40.79Bittrex 129.03 277.80 30.94 57.25 89.41 143.51 333.37 14.32 41.63CEX。IO 120.84 286.39 29.46 52.72 81.69 136.05 305.50 24.44 40.60门101.50 277.20 24.12 43.81 68.78 117.27 260.03 14.04 41.48门币196.89 219.90 2.62 46.70 118.29 274.82 638.77 45.95 40.26Coinbase Pro 114.84 305.25 17.89 40.75 71.77 132.79 318.48 24.44 40.68双子座115.36 343.30 21.07 43.27 72.42 130.54 309.53 24.44 40.77HitBTC 101.22 287.97 19.10 37.64 62.72 112.79 273.14 14.14 41.36Kraken 135.07271.66 25.37 54.09 91.53 164.15 357.11 41.86 40.50Liqui 90.79 60.20 23.51 49.96 77.40 115.62 201.88 28.97 39.98Lykke 133.43 379.31 18.58 44.51 80.57 150.73 381.17 25.21 40.61 Poloniex 94.69 264.09 18.49 33.32 55.53 104.34 260.68 0.00 45.13xBTCe 106.16 246.56 19.90 40.74 70.58 131.44 281.96 24.15 40.78注：此表提供了各卖方估计套利边界的描述性统计数据集市我们计算了风险规避参数γ=2的CRRA效用函数的套利边界。Weestimate the bounds using the spot volatility estimator of Kristensen（2010）and out of sample predictions of the conditional moments of the latency based a Gamma duration model.我们使用Kristensen（2010）的现货波动率估计器和基于Gamma持续时间模型的延迟条件矩。我们以基点报告所有价值（除非另有说明）。证券给出所需数量的确认书对中间套利边界的贡献（百分比）。

不确定性对应于延迟不确定性对中间套利边界的贡献（百分比）。调整延迟的随机性时套利边界的百分比增加。这些值对应于基于假设Vt（τ）=Vt（τB）=0的中值套利边界和边界之间的差异百分比。我们发现，随机性对延迟的影响很大，平均占套利边界的41%。5.4价格差异和潜在相关套利成本为了量化观察到的跨市场价格差异超过估计价格界限的程度，从而构成潜在套利可能性，我们将交易成本超过套利界限调整后的价格差异定义为：=~t型-^dt。。。^dNt1.1.§ψt，（29）图5：2018年1月2日至3月3日期间超过套利界限的价格差异-01-01 2018-04-01 2018-07-01 2018-10-01 2019-01-01 2019-04-01 2019-07-01 2019-10-01无交易成本和交易成本的超额价差（以bp为单位）：该图显示了2018年1月1日至2019年10月31日期间，所有交易对的每日平均分钟收益率超过估计套利边界。实心红线对应基于单个交易所对的最佳出价和最佳出价等的toprice差异。虚线蓝线显示了调整交易成本后的相应超额价格差异，其中|ψ的第（i，j）个元素定义为|ψt，i，j=1n|位（qj，it）- ajt（qj，it）>^dito，1{·}是指示函数，以及 对应于按元素的乘法运算符。图5绘制了超过套利界限的横截面日均价格差异的时间序列。红色实线对应的是未调整交易成本的最佳出价和最佳出价的价格差异。

蓝色虚线显示了调整交易成本后相应的超额价格差异。考虑到交易成本，超过套利界限的回报率平均降低25%。在我们的样本中，我们发现，相对风险规避系数等于2时，约84%的观察价格差异在估计范围内。调整交易成本后，平均而言，所有观察到的价格差异中有91%位于非贸易区。因此，比特币市场上的绝大多数交叉交易价格差异并不构成套利机会，但考虑到交易成本和结算延迟带来的风险，这些差异仍然太小，理性套利者无法进行交易。由于额外的市场因素，可能会出现超出套利界限的观察结果。图6：交易所之间的超额价格差异xbcebitflyerpolinexlykkeliquikrakenhitbtcgeminigatecoingatecoinbase ProCEX。IOBitTrexBitStampBitFinexFinanceBinanceBitFinexBitStampBitTrexEx。IOCoinbase ProgategateCoingeminiHittckrakenliquilykePoloniexBitflyerxBTCesell-SideBuy公司-Side0 20 40 60平均（超额）价差（以bp为单位）注：此热图显示了我们样本中每个交易对的平均价差，根据交易成本调整后，△b，st，超过套利界限dst。根据方程式（20），价格差异基于每一交易所的分钟交易成本调整后的买卖报价。我们根据表1计算特定交易所的接受者费用，并使用网格搜索算法计算使每对交易所的回报最大化的数量。颜色越深，在我们的样本期内，特定交换对的平均价格差异越大。

白色或非常浅的颜色表明，对于特定的exchangepair，平均没有或几乎没有价格差异。例如，我们的理论没有捕捉到的摩擦，包括交易所特有的风险或资本控制。由于交易所本身容易受到不同风险来源（如违约或黑客攻击风险）的影响，暴露于特定交易所的无用性可能会阻止套利者利用某些跨市场交易，除非这些交易在我们当前的框架外提供额外补偿。此外，当地监管或准入限制可能会完全阻止跨市场套利活动（如Choi et al.（2018））。例如，总部位于美国的交易所通常不允许欧洲公民开立账户。为了调整此类交易所特定的影响，我们在交易所对层面上分解了超过套利界限的价格差异。图6显示了平均超额价格差异的热图。与图2类似，我们样本中的一些交易所似乎持续报出比其他交易所更低的价格（例如Gatecoin），即使在调整了交易成本和潜在隐含价格风险之后也是如此。超出套利界限的观察结果不仅可能是由于额外的市场摩擦，而且也与较高的风险厌恶一致。如图7中γ的估计：相对风险规避随时间推移的隐含系数02046082018-01-01 2018-04-01 2018-07-01 2018-10-01 2019-01-01 2019-04-01 2019-07-01 2019-10-01隐含风险规避注：该图显示了2018年1月1日至2019年10月31日的日均隐含风险规避参数^γt。

我们计算出^γtas最小的相对风险规避，以便所有观察到的根据交易成本调整的价格差异都在隐含的套利限制范围内。资产定价文献的范围从0.35到9.0不等（参见Hansenand Singleton，1982；Chetty，2006），相对风险规避的合理水平很难确定。因此，在图7中，我们显示了隐含的相对风险厌恶，^γt，对应于相对风险厌恶的最低值，该值阻止所有交易者利用观察到的交叉交易价格差异。我们观察到，隐含最小风险厌恶随着时间的推移表现出实质性的变化，平均约为17。这一相对较高的水平表明，风险规避并非观察到巨大交叉交易所价格差异的唯一原因，但表明存在进一步的市场摩擦。6套利边界和交叉交易活动前面的分析表明，衍生的套利边界可以调节我们样本中观察到的大部分交叉交易价格差异。然而，这些结果并未揭示这些差异的时间变化在多大程度上可归因于套利界限的变化或其他解释因素。有关^γt构造的更多详细信息，请参见附录E。第5节中计算的套利边界是在假设不可能绕过结算延迟的情况下得出的。从这个意义上说，它们构成了纯粹分散化的结算体系所引发的经济摩擦的无条件基准。然而，实际上，现代加密货币交易所提供的服务原则上允许交易员绕过结算延迟。一方面，交易所提供的保证金交易工具能够进行卖空。

然而，更重要的是，现代加密货币交易所通过运行内部结算程序，有效地绕过了无信任中介的前提。因此，领先的加密货币交易所不依赖通过分布式账本结算，而是将自己确立为中介机构。这种方法的好处是，它可以在exchange订单簿中实现快速交易和执行。相对于纯粹分散化系统的缺点是，与交易所互动的每个交易员都必须接受交易所的交易对手风险，反之亦然。因此，从加密货币交换提供商的角度来看，这些中介服务需要重新定位，并需要投资者对这些集中中介机构的信任。为了分析延迟诱导的套利边界是否是交叉交易所价格差异时间变化的重要驱动因素，以及这种关系如何受到集中中介服务的影响，我们计算了每个卖方交易所价格水平与分配交易所价格之间的横截面小时平均差异。为了量化投资者的库存持有量，我们提取了数据提供商glassnode与卖方交易所关联的钱包控制下的比特币数量。这些持有量代表了信任交易所的隐含成本。如果投资者认为与交易所相关的风险较低，他们应该愿意将更多的持有股份直接存放在交易所的监管下，以便在交易所内快速执行。交易所存货的时间序列显示出13.4%的年化总增长率，这表明加密货币交易所的信任度不断提高。在我们的样本结束时，价值124亿美元的比特币由加密货币交易所托管。

虽然一些交易所的库存大幅增加（例如，Coinbase为400%，Binance为141%，Bitstamp为32%），但在我们的样本期内，一些交易所面临净库存流出。对于涉及后者交易所的跨市场交易，由于库存持有的隐含成本较高，结算延迟因此变得更加相关。表5给出了卖方交易所对交易所特定影响和各种回归系数的交叉交易所价格差异每小时平均值的线性回归估计结果。在第（1）列和第（2）列中，我们包括平均估计的交易所特殊套利边界或其个别组成部分，即平均每小时卖方现货波动率，进入mempool的交易的每小时平均值和已实现等待时间的方差，直到被包含在一个区块中为止（在该区块中，我们重新缩放方差，使平均值为零，标准偏差为1）。与我们的理论框架一致，我们发现价格差异和套利界限之间存在统计上显著的正相关关系。套利边界的边际效应在统计和经济上都具有重要意义：套利边界平均增加1个基点，价格差异平均增加0.3个基点。用其组成部分代替（预先估计的）套利界限，可以确认巨大的价格差异与结算延迟导致的高价格风险期一致。在第（3）列和第（4）列中，我们将套利边界与卖方交易所特定的虚拟变量进行交互，这些虚拟变量表明交易所是否提供保证金交易工具（保证金）和机构交易员的准入（商业账户）。我们发现，有融资融券交易的交易所对套利边界不太敏感，但价格差异与套利边界之间仍存在显著关系。

因此，投资者的保证金交易成本似乎超过了风险调整后的潜在价格风险，这可能是由于交易所对保证金的大量要求，因为缺乏中央结算需要昂贵的交易对手风险保险。类似地，以机构交易者为特征的交易所对套利边界不太敏感，这与大型机构比单个套利者更可能表现出更低的风险厌恶的概念相一致。在表5的最后两列中，我们控制库存持有量。正如预期的那样，我们发现，交易所库存增加会减少跨市场价格差异，因为投资者可以快速应对套利机会，而不会面临结算延迟。然而，最重要的是，即使我们控制交易所的库存持有量，套利界限在统计上和经济上仍然是跨市场价格差异的重要驱动因素。这一结果表明，通过重新引入中介服务，分散系统的摩擦不容易解决。一个可能的原因是交易员缺乏将资金存放在交易所托管下的信任。我们的发现还表明，这种缺乏信任的情况仍然太高，或者中介服务仍然太不发达，以便消除与经济相关的偏离一价法则的现象。

贸易商显然不愿意接受交易所特定中介服务隐含的成本和风险，以有效地影响表5：价格差异和价格风险因变量的来源：价格差异（1）（2）（3）（4）（5）（6）套利约束（in%）0.307***0.440***0.442***0.333***（15.98）（18.62）（12.84）（17.61）即期波动率（in%）5.416***5.659***（16.99）（18.14）延迟中值（分钟）0.003***0.002***（3.92）（3.02）延迟差异0.078***0.105***（3.53）（4.77）套利边界×保证金-0.258***（-7.07）套利范围×业务-0.220***（-5.38）库存-1.349***-1.349***（-60.42）（-60.54）价差（in%）0.111***0.075*0.093**0.101***0.099***0.062（2.91）（1.95）（2.42）（2.65）（2.59）（1.63）交易所固定效应是是是是是是调整后的R0.162 0.163 0.162 0.162 0.212 0.213交易所小时观察213984 213984 213984 213622注：此表提供了基于每小时平均卖方交易所价格差异和随机价格风险主要组成部分回归的OLS估计结算延迟。价格差异是指卖方交易所特定的每小时平均价格与所有其他交易所的差异（百分比）。现货波动率是基于单边高斯核估计的平均每小时卖方现货波动率估计（Kristensen，2010）。延迟表示进入比特币mempool的交易等待时间的每小时中位数（方差），我们重新缩放方差，使其均值为零，标准偏差为1。套利边界对应于平均每小时卖出侧交易所校准的套利边界。保证金是一个虚拟变量，表明保证金工具的可用性，商业账户表明交易所是否为机构投资者提供准入。

库存是指t小时与sell sideexchange相关的所有钱包控制的比特币数量-1、我们将利差计算为每小时卖方交易所特定平均百分比利差。我们在括号中报告了基于异方差稳健标准误差的t统计量。***,**,和*分别表示1%、5%和10%水平的统计显著性（双尾）。绕过分布式账本技术所隐含的市场摩擦。最后，根据Roll等人（2007年）的研究，我们发现，以买卖价差的大小衡量的交易成本是一种额外的重大市场摩擦，会增加跨市场价格差异。在我们分析的最后一步中，我们利用预先估计的套利界限，以阐明跨市场价格差异与转移稳定6：交叉外汇流量和套利机会之间的关系因变量：外汇流入（以10万美元计）对数（外汇流入）（1）（2）（3）（4）价格差异（以%计）2.407***2.525***0.468***0.462***（17.03）（15.09）（17.63）（15.53）利差（单位%）-0.355***-0.376***-0.068***-0.066***（-3.74）（-3.73）（-3.67）（-3.61）交易所固定效应是是是是是变化小时观测值213984 213984 213984 213984注：此表提供了基于交叉交易所资产流量对价格差异和买卖价差的两阶段最小二乘回归的估计边际效应。流入量是样本中所有其他市场到市场s的平均小时流入量（BTC）。价格差异表示卖方市场的价格差异，是表5中列出的回归拟合值，表示卖方市场的价格差异。在第（1）列和第（3）列中，我们使用套利界限的所有组成部分计算价格差异。