波动率预言机

Hypercall 使用隐含波动率曲面进行期权定价、希腊字母计算、按市值计价估值和保证金检查。波动率预言机将期权市场数据转化为可按标的资产、行权价和到期日查询的 IV 值。

目标很简单：在可用时使用实时市场波动率，而当所需数据缺失时，选择失效关闭（fail closed）而不是凭空捏造数值。

波动率预言机的作用

对于每个受支持的标的资产，Hypercall 维护一个波动率曲面：

• 行权价维度：IV 随期权行权价而变化。
• 到期日维度：IV 随到期时间而变化。
• 插值：当无法获得精确的行权价和到期日数据点时，Hypercall 会在附近的有效数据点之间进行插值。
• 陈旧性检查：每个数据提供方都有新鲜度规则。陈旧数据不会被视为实时数据。

IV 以小数形式存储。例如，80% 的 IV 表示为 0.80。

时段感知模型

某些波动率来源市场的交易时间可能与 Hypercall 不同。当来源市场处于开市且状态健康时，Hypercall 使用当前的来源曲面。

该模型使用实时现货价格将来源行权价重新缩放到平台行权价空间：

scale = platform_spot / source_spot
platform_strike = source_option_strike * scale

两个现货输入都必须为正值且是最新的。如果来源现货价格或平台现货价格缺失，实时曲面刷新将失败，而不会使用缓存的或静态的缩放比例。

来源市场休市时段

当来源期权市场休市或实时曲面陈旧时，Hypercall 不会将旧的来源数据伪装成实时数据。

相反，该模型可以使用最后一次有效的来源曲面，并将其转换到当前平台价值状态空间：

base_strike = requested_platform_strike * base_spot / current_platform_spot
base_iv = last_good_source_surface(base_strike, expiry)

这保留了粘性对数价值状态（sticky log-moneyness）。一个虚值 5% 的期权将被匹配到来源曲面捕获时同样虚值 5% 的曲面数据点。

然后，该模型以总方差的形式加入休市时段事件风险：

final_iv = sqrt((base_iv^2 * time_to_expiry + event_jump^2) / time_to_expiry)

这使得短期期权对休市时段的跳空风险更加敏感，这是有意为之的设计。

失效关闭条件

当所需数据不可用时，波动率预言机会对增加风险的查询采取失效关闭机制。示例包括：

• 该标的资产没有配置波动率数据提供方
• 实时来源数据陈旧且没有有效的最后一次有效快照
• 平台现货价格缺失或无效
• 在构建实时来源曲面时来源现货价格缺失或无效
• 来源快照的时间早于配置的休市时段窗口
• 转换后的行权价或到期日无法进行插值
• 不支持的标的资产或缺失来源曲面数据点

失效关闭意味着系统会拒绝依赖缺失 IV 的计算，例如需要保证金的新增风险订单。拒绝订单总比使用凭空捏造的波动率来计算保证金或标记价格更好。

用户应有的预期

当来源市场开市且数据源健康时，定价和保证金使用实时隐含波动率曲面。

当来源市场休市时，如果最后一次有效快照和当前平台现货价格有效，受影响的市场可以继续使用经时段感知转换后的曲面。

如果模型无法验证其输入，受影响的订单可能会被拒绝，直到获得新数据或有效的转换后曲面为止。

另请参阅

• 预言机：了解价格、结算和波动率预言机规则。
• 波动率曲面的构建方式：了解 IV 提取和插值背后的概念。
• 保证金机制：了解波动率输入如何影响账户风险。