加密市场虽然 24 小时不停盘，但在永续合约里，交易并不是均匀流动的。
一项学术研究显示，在世界协调时间（UTC）每小时的 0 分、15 分、30 分和 45 分，Binance 上比特币永续合约及其他主流合约都会出现准时的交易脉冲：成交笔数增加、资金换手加快，价格波动也在接下来的 10 秒内明显放大，而这一变化并不依赖突发消息。
5 分钟节点和每分钟起始时刻也会出现更小规模的类似行情，整点时刻最强。研究据此指出，持续交易的加密市场，实际上被交易软件和自动化程序切分成了大量微型交易时段，像是拥有了自己的“开盘钟”。
研究样本覆盖 Binance 六大永续合约
这项研究由韩国政策研究员 Chan Kim 和北卡罗来纳大学的 Peter Reinhard Hansen 完成。论文使用了 2021 年 1 月 1 日至 2024 年 10 月 31 日 Binance 六大永续合约的逐笔成交记录，覆盖 1400 个完整的不间断交易日。
样本标的包括比特币、以太坊、XRP、Solana、狗狗币和 Cardano。
论文研究对象是永续合约。交易者可以通过永续合约押注资产涨跌，并用杠杆放大头寸。与有固定到期日的传统期货不同，永续合约在保证金充足时可以持续持仓；多空双方则通过定期交换资金费率，让合约价格贴近现货指数。
如果永续合约价格高于现货指数，看多方需要向看空方支付资金费率；如果合约价格低于现货指数，则由看空方向多方支付费用。
由于永续合约在全球加密交易中占据很大份额，这种短时脉冲不只停留在期货盘面。论文指出，永续合约价格会引导跨所套利、对冲和做市行为，因此期货市场的波动也会传导到比特币及其他资产的现货市场。
脉冲集中在每个周期开始后的 10 秒
研究人员把一小时画成环形图后发现，0 分、15 分、30 分、45 分四个时间点形成清晰峰值，成交量与价格波动呈现规律性的星型分布，绝大多数激增都集中在每个周期开始后的 10 秒内。
综合六个合约的数据，在这 10 秒窗口里：
- 成交笔数较普通时段高出 26%
- 按美元计价的成交量提升 32%
- 绝对价格波动幅度扩大 26%
这里的绝对收益指标衡量的是价格双向波动空间，不区分上涨还是下跌。研究显示，不论涨跌方向如何，15 分钟起始窗口内的价格波动都会更剧烈。
论文给出的极坐标图还展示了 BTC、ETH、XRP、SOL、DOGE、ADA 永续合约在一小时内不同分钟节点上的绝对收益与成交量分布。
这种规律并不依赖单个资产的体量。样本期内，比特币日均成交 154 万笔，合约交易量 145.8 亿美元；Cardano 日均成交约 29 万笔，交易量为 5.44 亿美元，但二者的交易节奏高度一致。
研究认为，这种跨币种一致性是最重要的发现之一，说明该现象来自全市场共用的交易机制，而不是某一个代币独有的行情特征。
K 线周期把连续市场切成统一时间边界
论文给出的解释并不复杂。大多数交易软件都会把持续不断的价格流整理成 1 分钟、5 分钟、15 分钟等标准化 K 线。
一根 15 分钟 K 线会汇总这个周期内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。这样的可视化工具既方便人工观察，也给量化程序提供了统一的数据单元。
在每根 K 线收尾时，技术指标会重新计算，自动化策略会根据最新完成的 K 线更新交易指令。负责拆分大单的执行算法，可能在时间节点打出剩余委托；做市商会根据预期资金流调整挂单报价；速度更快的量化系统还会提前布局。
当足够多的程序共用同一套时间刻度时，本来只是展示数据的时间周期，最终会反过来塑造市场本身。于是，在一段原本平静的 15 分钟周期末尾，市场会出现类似传统交易所开盘时的集中成交。
传统市场的开盘钟声往往对应长时间休市后的集中委托，而加密市场虽然没有收盘和开盘，却靠统一的 K 线周期和软件默认设置，复制出这种交易热潮，并且每 15 分钟循环一次。
订单尺寸变化留下自动化交易痕迹
Binance 的成交记录可以展示交易标的、成交数量和价格，但无法直接判断订单来自人工交易者、做市机构、爆仓清算引擎，还是其他自动化程序。因此，Kim 和 Hansen 通过委托单规模寻找间接证据。
论文认为，人类交易者通常更偏好规整的整数价格和数量，例如 0.1 枚比特币，或大约 1 万美元的委托金额，不太会刻意算出一串细碎数字。量化算法则往往根据波动率、可用资金、当前持仓敞口或大单拆分目标来计算下单量，因此最终成交金额在人类视角下常常不规则。
研究人员统计了委托金额末尾带 0 的出现频率。结果显示，在脉冲开始后的几秒内，规整数量订单的占比会明显下降。
为避免交易所最小下单单位带来偏差，样本只保留交易规模足够大的订单，防止小额订单被误判为非人工交易。
时间节点越关键，这种变化越明显：普通分钟起始时刻，规整委托占比只是小幅下滑；到 5 分钟节点，下滑幅度扩大；15 分钟节点更明显；整点时刻差异达到峰值。
以比特币满足双零统计条件的委托订单为例，普通分钟开盘时段，整数委托占比偏离正常值 0.04 个标准差；整点时刻则达到 0.20，强度是普通时段的 5 倍。
论文也强调，标准差只表示观测值偏离常态区间的程度，并不直接等于机器单占比。它所证明的是：当交易活跃度突然冲高时，市场不再像平时那样集中提交整数委托，这与自动化交易参与度上升相符。
不过，仅凭订单规模仍不足以确认每笔订单的真实来源。大额机构拆单、强制清算和资金费率套利，同样可能产生不规则的成交金额。因此，作者只把委托单特征作为量化交易更活跃的间接证据。
排除资金费率等周期性因素后，效应仍然存在
为排除其他周期性事件造成脉冲行情的可能，作者做了多组对照实验。
在样本周期中，Binance 会在 UTC 0 点、8 点和 16 点结算资金费率。论文显示，剔除这三个时间窗口后，15 分钟脉冲效应依然显著；即使进一步剔除全部整点观测数据，15 分、30 分和 45 分的行情特征依旧存在。
研究团队还对 Bybit 交易所数据做了独立分析，得到的市场规律高度相似。
论文据此认为，这是一种广泛存在的电子化协同交易行为。交易者原本可以自定义任意交易周期，但交易所数据格式、图表参数和通用技术指标，把大量交易程序引向相同的时间边界。关注度越高的整点和一刻钟节点，资金集中度也越高。
信号可以预测方向，但覆盖不了手续费
在确认脉冲行情具有周期性后，研究团队继续测试：能否利用 15 分钟周期开启前的盘面数据，预测开盘后 10 秒内的价格方向。
他们使用滚动预测模型，读取此前 15 分钟收益数据，并结合经典量价指标，在当时能够获得的信息范围内做样本外预测。
六个合约的回测结果显示：
- 涨跌方向判断准确率为 56.6%
- 样本外拟合优度均值为 3.4%
- 曲线下面积得分为 0.60，其中 0.5 代表随机猜测，1.0 代表完美预判
论文认为，在 10 秒级别的高噪音市场里，这些结果说明该现象确实带有可重复识别的信号价值，但解释力仍然有限。
更关键的是，这套规律难以直接变成稳定盈利策略。严格按照模型信号，在每个 15 分钟节点执行交易，扣除手续费前，单笔交易平均毛收益只有 0.51 个基点，也就是 0.0051%。如果本金为 1 万美元，单次交易毛利约为 0.51 美元。
同期 Binance 的吃单基础手续费为 5 个基点，挂单手续费为 2 个基点。一笔 1 万美元的吃单，开仓成本约 5 美元，平仓还要再付一次手续费。相比之下，模型带来的平均毛利连单次开仓手续费的十分之一都不到。
论文把这一点视为数据最有价值的部分：统计学上的可预测性，与普通交易者真正能抓到的利润之间，存在明显鸿沟。市场规律可以反复通过检验，但短期波动收益不足以覆盖基础交易成本，这也是高度自动化市场中“有模式、难套利”的核心原因。
研究也给做市和执行策略提供了线索
尽管这套规律不足以支持简单套利，论文认为，做市商和大型机构仍可以利用这些发现优化交易执行。
对于双边挂单提供流动性的机构来说，可以在脉冲爆发的 10 秒窗口扩大买卖价差；如果预判单向资金将集中涌入，还可以降低挂单额度。需要拆分大额订单的机构，则可以避开资金拥挤的节点下单，以减少自身委托带来的滑点。
研究还提到，15 分钟窗口前 10 秒内的行情，可能包含更长周期的市场信号。如果在一刻钟节点中，主动买盘成交量高于卖盘，这种订单失衡往往会在之后 4 至 12 小时继续推高价格；如果卖盘占优，中期走势则会承压。
这里的订单失衡，是指一个时间窗口内主动买入与主动卖出成交量相对于总成交量的差值，用来衡量多空双方哪一边的资金攻势更强。
论文称，在 4 小时维度上，中期行情很大程度会延续此前 15 分钟节点释放的资金流信号；拉长到 8 小时和 12 小时后，传统量价指标的解释力会更强。这与量化程序把 15 分钟作为统一信号节点的做法相吻合。
不过，作者也提醒要谨慎看待这一长周期结论。4 小时、8 小时和 12 小时的收益观察窗口彼此重叠，单一的大行情可能重复出现在多组统计中。虽然研究采用了适用于非独立数据的分块自助抽样法来处理偏差，但汇总成交记录依然无法区分订单是否包含私有信息、是否共同响应某一公开消息，或者价格波动是否只是做市商承接大额单边订单后的结果。
不停盘市场里的“开盘时刻”
如果不看复杂模型，这项研究的核心结论并不难理解。
加密市场取消了传统意义上的收盘钟，实现了全天候连续交易；但 API 接口、K 线周期和自动化交易策略，又在全天内部搭起了无数个微型开盘时刻。每隔 15 分钟，大量独立运行的交易程序会抵达同一个时间边界，在短短数秒内集中下单。
这个原本被设计成永不停盘的市场，也因此会在固定节点上，出现类似开盘时刻的集体异动。
