🏛️ Trader-Archives · 实战导师大典 🟢 670 篇全量推文开源已收录 · 4 篇万字长文研报 · 282 张高清实盘图
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体系化重构: 梭哈.AI 梭哈.AI (@SUOHA_AI)

《yourQuantGuy 实战量化全书:Perp DEX 做市、跨所统一保证金与高频套利大典》

推特顶级对冲基金量化交易员 · 670 篇真金白银推文精解 · 4 篇万字官方长文研报大典

本全书系推特顶流链上量化做市商兼套利神人【yourQuantGuy】历年公开推文的工程化数字资产典藏,由研究员 梭哈.AI(@SUOHA_AI) 独立收录重构。拒绝碎片化遗忘与空洞说教,深度提炼其在 edgeX 帕拉梅拉 200k 战役、Derive 550k 期权风控博弈、Gate CrossEx 跨所统一保证金、麦穗择取开平仓算法以及六大 Perp DEX 开源脚本等维度的真金白银实盘心智。内置专属数字孪生 AI 导师,全量推文数据湖 100% 开源共享。

670 篇
体系化收录推文
4 篇
官方万字长文研报
190 组
核心实战思维模型
282 张
高清实盘图床
6 大协议
Perp DEX 开源脚本
官方长文典藏 · 案卷 I 推特 Article 编号: 2054154772362809344

《从一小时套利 $550K 到 价值 $1M 的账户被冻结(最终付出$300K解冻)》

【实盘震撼复盘】记录 2026 年 5 月 8 日在链上最大期权交易所 Derive 遭遇做市商极端报价偏离,通过 Portfolio Margin 组合保证金子账户与 Vertical Spread 构建 800 万美元名义敞口,随后遭遇平台以 Chainalysis 黑名单为名手动冻结 100 万美元,最终通过严密数据博弈协商解冻 700K 美元的完整全景纪实。

其实这整件事的本质很简单:当做市商的挂单价格大幅度偏离其他交易所的价格,且用户因此获利时,该不该认定为有效交易。
因为这发生在DEX上,所以如果再升华一下:decentralize到底有多centralize; “not your keys not your coins”,但 your keys 就真的是 your coins 了吗?
本来不打算再说这件事了,但是我觉得既然已经在公开平台上说了这件事,就还是有必要有始有终,让大家都知道发生了什么,不做一个让人讨厌的谜语人。
先给这篇长文定个基调:虽然结果不是最理想的,过程也很难受,但最后的结果还是能接受的。写这篇长文不是为了谴责任何人,不是为了维权,更不是为了流量,就只是想把大家当作朋友,和朋友说清楚到底发生了什么,所以我会非常客观地描述事实。
你可以理解为是对这个平台的避雷,你也可以理解为一个套利的alpha。

1. 哪个平台?
这个交易所是 @DeriveXYZ ,目前最大的链上crypto期权交易平台。
我在derive上持续做套利已经超过半年了,以前没有出现过任何问题。
2. 什么套利?
既然是最大的链上期权交易所,当然做的是期权套利。
期权套利无非就是四种情况:
put-call parity: 假设 at the money,简化的公式就是 C = P + S,只要公式两边不等,就可以套利。
vertical spread: 最简单的期权组合,比如卖一个 ETH 2000 的call,买一个ETH 2100 的call,只要两者的价差超过 100,就是无风险套利
calendar spread:对于不同到期日,同样strike price的期权,只要近期的期权价格高于远期期权,就是稳稳无风险套利
跨所套利:对于同样到期日,同样strike price的期权,只要不同交易所之间有价差,就可以套利。同时,前面提到的三种套利也都可以跨平台执行。
这四种情况大概涵盖了99%的纯期权套利,另外还有可能会有一些变种,或者通过合约/现货的 delta hedging 来做套利。
所以就像我在之前的推特上说的,我只是一个做套利,根据市场上存在的价格,低买高卖,从来没有做过什么市场操纵、虚假挂单、以及任何其他我听都没听说过的手法。我一直重复地提到这点,也是因为当时derive冻结我的账号、要求我配合协商的根据就是指控我违反了这些条款(我会在下文引用原话详细说明)。
3. 发生了什么?
2026年5月8日晚,我收到了我的监控系统的推送,derive上又有套利的机会。因为期权流动性的特殊性,所有期权相关的套利我都是收到推送后人工核实并手动下单。
因为已经在derive上套利已经超过半年了,所以我不紧不慢地开始套利了,并发现这次的利润特别高,每$10,000的notional exposure 大概可以有$550的毛利润(不计算对冲成本和交易手续费)。
以前并不是没有过这样的高收益率,但大多是转瞬即逝,甚至来不及下第二单。其中一个重要原因就是 Derive上每个币种的订单簿深度都很薄,且每次下单吃完订单簿上的挂单后,需要等几分钟后才会增加新的挂单。而这次的套利机会,不仅持续了近一个小时,而且还可以直接通过derive 的RFQ询价系统来下单,避免了需要等待订单簿更新的麻烦。
为了提高资金利用率,最大程度地进行套利,我在这一个小时内除了开仓,还额外做了两件事:
- 建立一个单一币种的 portfolio margin 的子账户,可以提高资金利用率,增加最大开仓。
- 将所有套利仓位都换成vertical spread来降低保证金的使用。
做了这两件事后,我就开始通过Derive的RFQ询价系统开始快速下单,每单大约是$100k的exposure,最终的仓位大约是 $8m notional exposure,也就是说,我一共下了大约80单。
这里介绍一下Derive的RFQ询价系统的操作流程,因为后面和项目方的交流里会考到:
在Derive,你可以直接通过订单簿直接下单;也可以发送一个RFQ订单,设置好期权的到期日、行权价、数量,然后发送一个请求,如果有做市商接单,就会返回给你一个价格给你确认,如果你认为价格没有问题,就可以点击下单完成交易。
在这个过程中,非常重要的一点是,如果你下一个大单,Derive的页面上会出现一个提示,大概意思是“你太大,可以考虑变小,这样仓位容易进入”。
原文:You are requesting a quote for a large size. Consider breaking your request into lots of less than 2000 for better responses.

在这个提示中的建议订单数是会浮动的,在我下单时,提示的订单大小大约是 $100k notional。我很听话,所以,每单都按照提示下了大约$100k。

每一次交易完成后,如果想要再下一单,就需要重新走一遍所有流程:
我:我要买价值 $ xxx,xx 的 XYZ 期权,什么价格
做市商:$xx.xx 一个,包熟,要不要
我:全要了
也就是说,我进行了大约80次交易,每次交易都是我问做市商这个什么价格,做市商提供价格后我下单。(再次敲重点!后面项目方要考)
4.下单过程中的一些波折以及主要的成本
我是做套利的,可以有确定的收益时,绝不赌博,所以不管利润再大,风险再小,我也不能忍受打开风险敞口裸奔。
一开始,就像我在之前提到的那样,我是通过在Derive内部对冲,做一个vertical spread,但是当仓位开到大约 $4.5m notional的时候,发现没有做市商接单对冲的仓位了,而套利的仓位还能继续开。
于是我就去了Binance和Gate两个所去开期权的对冲仓位,因为我在这两个所有足够的保证金,不需要花时间调整资金。然而这两个所的深度也非常差,大约只开了$1m notional 的仓位就没有做市商挂单了,其中很大一部分还是我以远超期权本身价值的价格成交的(做市商可以把这部分钱退我吗?)。
这时候整个仓位到了$5.5m notional,通过期权来对冲的路基本已经走完了,因为套利的机会随时都会过去,所以我也没有考虑转一些资金去其他交易所开仓,直接开了合约仓位来对冲。如果你们现在去看一下k线图,5月8日晚到5月9日凌晨,刚好是一波快速拉升,这也导致我的对冲仓位的亏损抵消了很大一部分利润,因为时间太急,连delta都没有算。

5. Derive 账户被锁
开到大约$8m notional的时候,我的Derive账户突然红了,被风控了,不允许交易。过了一会儿,Derive网页上跳出一个提示:我的钱包在Chainalysis的黑名单上,也不允许提现了。
这个“Chainalysis的黑名单”显然只是Derive曲线救国,利用项目存在的一个路径锁我账户的方法。大概率是后台有一个Chainalysis的黑名单,然后他们手动把我的钱包地址加入了这个黑名单列表,成功将我的账户锁住,我在Derive上不能交易,不能提现。
6. 与项目方的沟通
早上6点多,在telegram的群里与Derive开始沟通,做市商则要求通过另一个匿名加密的渠道沟通。
沟通的关键点其实很简单直接。
与项目方的第一次主要沟通:
说明我的所有交易没有任何问题,全部都是通过你们的RFQ询价系统正常交易。
询问封我号的依据
询问我具体违反了哪一个条款
询问如何/何时可以解封
Derive的第一次回复:
封号依据:
封号是为了调查,调查是因为我们发现你以不合理的价格持续地成交,并骚扰RFQ系统来下单。
原文:The restricting on the account was placed for investigation for making repeated trades at pricing that was clearly erroneous...... repeatedly spamming RFQs attempting to continue trading at these prices
这里这个 ”spamming“ 我翻译成”骚扰“不知道合不合适。
具体违反了哪一个条款:
还在调查中,没有结果,但条款中写明有这些行为是不被允许的:“spoofing, manipulation, fictitious transactions, pre-arranged or non-competitive transactions, and any fraudulent act or scheme to defraud, deceive, trick, or mislead”。

这里就不翻译了,因为我也不懂这里每一个的不法手段到底是啥。
怎么解封:
我们还在调查中,但只要和你的对手方(做市商)谈妥了就可以解封。
部分原文:our hope is this can be resolved between counterparties in a mutually satisfyingly way without further escalation
这是我个人推测:做市商和项目方是一家人,不是自己做市就是有紧密利益关系,且是该币种期权的唯一做市商,因为发生这件事之后直到现在,订单簿上所有的挂单都取消了,只剩下散户零零散散挂的几个单。
与项目方的第二次主要沟通(5小时后):
调查得怎么样了?
有结论了吗?如果有结论了,那么请告知我违反了哪条条款
如果没有结论,什么时候调查才有结论
如果没有结论,调查还要多久?
Derive的回复:
还在调查
有结论了,你违反了我之前提到的那些条款
原文:1. still under review 2. from our view, per my previous message the terms and conditions were violated

我直接就问号脸了,不是还在调查吗?怎么就又已经有结论说我违反条款了呢?
7. 与做市商的沟通:
做市商直接给出了一份直截了当的和解提议:归还 $480k。注:做市商的损失大约在 $500k 左右。
我:不可能,给你 $480k 之后我不仅不赚钱,还有可能因此亏钱。
最后谈谈谈,谈到了 $300k。
8. 花钱消灾
当天的下午3点,三方达成协议,我退还 $300k给做市商,derive 退还手续费,完成交易后我的账户恢复正常。
从我的角度来说,最终的结果不是最理想的,但是是考虑各方面因素后可以接受的。我的目标很简单:快速解决这件事,保留部分利润。
可以用不同的解决方法来拿到更高的利润吗?完全可以,但是有其他的成本:
- 虽然derive锁了我的账户,但我依然可以通过智能合约的交互来强行提款,但整个周期可能在7天左右
- 但即使我提款了,如果derive和做市商想要继续追着我的话,他们依然有方法找到和我的钱包相关联的中心化交易所,然后继续找我的麻烦。(your keys 就真的是 your coins 了吗?)
Derive和做市商应该也松一口气,因为如果我当时强行提款,更麻烦的会是他们,因为钱在我手里。但对我来说,后续可能要花的时间和精力让我觉得还是拿走一部分利润就算了。
在整个沟通过程中,Derive对我比较勉强甚至可笑的指控是:
1. 违反了条款中的“spoofing, manipulation, fictitious transactions, pre-arranged or non-competitive transactions, and any fraudulent act or scheme to defraud, deceive, trick, or mislead”
很明显,我通过RFQ来下单,且每次RFQ都是直接成交,没有用大量取消订单之类的手法(我也不懂,只听说过),不可能违反其中任何一条。
2.指控我“repeatedly spamming RFQs attempting to continue trading at these prices”
我也想一次下 $8m 的订单,一次完成套利啊,但是你们自己提示我“你太大,可以考虑小,这样容易进去”,我乖乖听话,这也是错吗?
另外,我每一次RFQ都是下单成交了,真实交易也能是“spamming”吗?
当然,我也都理解,这些都只是从项目方的角度,在当时必须有的说辞和借口,没必要去纠结他们实际说了什么。

后续
在昨天,我和Derive通了一个电话,从事情发生,到昨天电话沟通,整个过程中我们都是很友好的。
对我来说,在电话沟通中,最重要的是两件事:
1. 他们认定我不是bad actor,不是hacker,不是exploitor。
2. 从我的角度来说,我最关心的是,如果同样的事情以后再发生,会怎么样。
他们的回答大概是:
- 会增加RFQ订单的审核,确保这样错价套利的机会不会再出现
- 会在 terms of service 里增加一个条款,从法理上限制这样的行为
所以,对不起大家,我一己之力堵住了这条套利的路。
官方长文典藏 · 案卷 II 推特 Article 编号: 1987850782318702592 / 1989080425822875648

《2个月,我在 edgeX 撸了一辆帕拉梅拉(上/下篇全景合集)· How I Made $200k with edgeX in 60 Days》

【量化做市教科书】详述 60 天内从 edgeX 获得真实到手 20 万美元利润的全部技术细节:涵盖跨所合约价差套利第一性原理、毫秒级订单簿数据流清洗、麦穗择取动态开平仓算法、10.11暴跌流动性生存测试与华尔街利润兑现哲学。

【上篇:背景、认知转变与 edgeX 生存法则】

Scroll down for the English version.
毫不避讳地说,是的,这是一篇“嘴撸”,但这也是我到目前为止分享过的最硬、技术细节最多的一篇 干货,文中所有的叙述以及技术分享都是 100% 的真实。这篇分享分为“上”和“下”两部分,今天这一部分主要介绍大致的背景,以及 @edgeX_exchange 在各方面所提供的优势;第二篇则会详细分享技术层面的细节。
一。开始
在聊 edgeX 之前,我想先简单聊聊“程序化交易”这件事。
我的启蒙来自一篇 Medium 上的水文。大约十年前,我在纽约早高峰的地铁上刷到一篇文章,标题大概是:
“How I Made a Million Trading Crypto with a Bot.”
我不知道作者有没有真的赚到一百万美元,但那确实是一篇水文——除了模糊介绍了一些背景,还配了一张向右上角延伸的 PnL 图表,几乎没有任何干货。
但那篇文章依然给了我启发:我在金融行业工作,我会写代码,那我为什么从没尝试过程序化交易呢?
于是我试了,不出意料地失败了。工作太忙,我很快就放下了。
现在回头看,失败的原因主要有:
过于急躁,没有系统地学习整个领域;
对领域认知不足,尝试了超出自身能力范围的事;
对自己了解不够,没有找到最适合自己的那个方向。
几年后,在工作中积累了一些相关经验,也对自己有了更清晰的认识,我决定重新开始尝试。这是比起第一次尝试时我获得的一些非常重要的新的认知:
我是一个“缺乏自信” (under confident) 的人,但一个好的 trader 往往需要“过分自信” (over confident);
我以为通过程序化交易能克服“缺乏自信”的短板,但事实是,即使交易完全由程序执行,我仍然难以摆脱对亏损的担心,以及想要手动干预的冲动;
我意识到,加密货币的程序化交易中,有一个极为重要的分支: 套利。
这一次,我试了,而且我成功了,于是开启了套利之路。
二。edgeX
我接触 edgeX 的时间并不早,直到八月底才正式开始在 edgeX 上交易。主要原因是 edgeX 的 API 曾暂停过一段时间,直到八月才重新开放。
拿到 API 白名单的当天,我就立刻开始做程序化跨所价差套利。之所以选择价差套利,是因为这是最简单的程序化套利方式:只需要选定两个交易所,在价差大时开仓、价差小时平仓。交易逻辑不涉及复杂算法,代码结构也很简单,短时间内就能写好并启动。
起初我最担心的是 edgeX 的订单簿流动性和深度——因为这直接决定了套利的可行性、收益率以及空间:
流动性决定套利收益率:当价差出现时,如果订单无法成交,就会错失盈利机会;当流动性充足,每个订单都能及时成交时,资金利用率才能最大化。
订单簿深度决定套利空间:若深度太薄,一个订单的滑点就可能把价差打回;而如果深度足够大,滑点几乎可以忽略。
幸运的是,edgeX 的表现远超预期。
三。天时地利人和
经常有朋友对我说:“要是你早一点在 edgeX 上交易,拿到的积分数量会非常夸张。”
其实也未必。我是一个风险偏好极低的人,不会为了积分去刻意“磨损”,也几乎从不做主动的合约交易。所以,这个“如果”并不存在。
八月底与 edgeX 的相遇,大概就是天时地利人和的结果。
那时,edgeX 的周交易量刚突破 150 亿美元,相比如今每周五百多亿也许不算什么,但对套利来说,这已经足够支撑稳定的流动性。订单簿的深度自七月起就表现优异,因此在前期测试中完全不是担忧点。
两周测试后,套利程序已经可以稳定无间断运行。我也写了一些辅助工具,简单分享如下:
实时监测服务器状况 —— 因为价差套利最怕的就是交易所宕机导致仓位对冲失衡;
实时监控仓位数据 —— 包括数量、金额、清算价等;
记录订单簿变化 —— 便于通过历史数据回测和优化策略;
自建 Telegram 机器人 —— 可快速查看收益、历史交易、仓位情况,并提供应急指令。
一切都非常顺利。
四。危机
最担心的事还是来了。
在 10 月 11 日的暴跌 中,几乎所有的 perp DEX 都受到影响,不是宕机,就是交易无法执行。
幸运的是,edgeX 并没有受到任何影响。即使套利另一侧的服务器宕机,我依然能及时管理 edgeX 上的仓位,避免了损失。
这次暴跌让我更坚定了对 edgeX 的信心,也让我敢于进一步加大资金和仓位。当然,我也重新审视了潜在风险,而 edgeX 恰好在各方面都有优秀的应对:
极端行情下的存取款速度:edgeX 的存取款速度非常快,几乎都是秒到,我个人从未遇到问题。这保证了能在极端行情中及时调整保证金,防止被动清算。
即时的仓位管理:虽然我有 Telegram bot,但它在紧急情况下无法完成所有操作,而 edgeX 的 iOS App 恰好补足了这点,让我可以随时在手机上手动干预。必须强调,edgeX 的移动端使用体验真的非常好。
交易所的稳定性以及对事故的处理:edgeX 的客服一直都做的很好,对社区非常负责。即使在过去曾出现过短暂宕机,他们也为受影响的用户提供了 120% 赔付 —— 这是其他任何交易所都没有做到的。这种积极、负责的态度,很大程度上支撑了我加大资金和仓位的决定。
五。收益
标题并没有夸张,甚至略微保守。我从 edgeX 获得的实际到手收益大约是 20万u,不是积分的潜在价值,而是账户里真实的余额。
收益主要来自两部分:
套利收益 | 约 10 万美元
根据市场波动不同,每天的年化收益在 15%–400% 之间。自八月底以来,平均年化约 90%。随着 edgeX 市场逐渐成熟、活跃,近期年化也在逐步回落。
卖出部分积分的收益 | 约 8 万美元华尔街有句老话:
“Nobody ever got hurt taking some profit.”
我卖出一部分 edgeX 积分,并不是因为不看好,而是出于我极低的风险偏好。当看到大额浮盈时,部分兑现是让我最舒服的选择。
除去已卖出的积分外,我仍持有不少 edgeX 积分,也非常期待它们在未来兑换成百万级空投的那一天。
在这里要特别感谢那三位购买我积分、在单押情况下依然无条件信任我的朋友。即使最终积分的价值达到 1000U/分,我都会如约交付。
此外,还有一小部分收益来自 eLP 金库 和 邀请返佣,但占比不足 10%。
六。最后
价差套利并不复杂,真正的考验在于交易所本身。而 edgeX 恰好满足了所有关键条件:
充足的流动性,确保快速成交;
足够的订单簿深度,提供套利空间;
稳定的服务器,保障订单执行;
便捷的手机 App,应对突发行情;
积极、负责的客服,及时解决问题。


在下篇,我会详细分享技术层面的内容——包括云服务器架构搭建、数据采集与分析、参数调优,以及过程中遇到的各种挑战与解决方案。
下篇链接:

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This article is divided into two parts — “Part I” and “Part II.” Today’s section mainly covers the background story and the advantages that @edgeX_exchange offers from different perspectives. In the part II, I’ll dive into the technical details behind everything.
I. The Beginning
Before talking about edgeX, I’d like to briefly touch on algorithmic trading itself.
My first inspiration came from a random post I read on Medium about ten years ago, during a morning commute on the NYC subway. The title was something like:
“How I Made a Million Trading Crypto with a Bot”
I don’t know if the author really made a million dollars — it was clearly a clickbait article with little substance: a vague background story, a PnL chart pointing upward, and no real content.
Still, it inspired me.
I thought: I work in finance. I can code. Why have I never tried algorithmic trading myself?
So I tried — and, predictably, I failed.
Work was busy, and I soon gave up.
Looking back now, the reasons for failure were simple:
I rushed in without learning the field properly.
I overestimated my abilities and tried things beyond my skill set.
I didn’t understand myself well enough to find the niche that truly fit me.
A few years later, after gaining more experience, I decided to try again — this time better prepared. Here’s what I had learned by then:
I’m a naturally under confident — while a good trader often needs overconfidence.
I hoped algorithmic trading would help me overcome my lack of confidence, but even when everything was automated, I still couldn’t fully shake off the fear of losing money or the impulse to intervene manually.
I discovered one of the most important aspects of crypto algorithmic trading: arbitrage.
This time, I tried again — and this time, I succeeded.
II. edgeX
I didn’t start using edgeX very early — not until late August, actually.
The main reason was that edgeX’s API had been temporarily paused and only reopened in August.
Once I got on the API whitelist at the end of August, I immediately began cross-exchange spread arbitrage.
I chose spread arbitrage because it’s the simplest form of algorithmic trading:
you pick two exchanges, open positions when the spread widens, and close them when it narrows.
The trading logic doesn’t require advanced algorithms, and the code is straightforward enough to get up and running in no time.
At first, my biggest concern was edgeX’s order book liquidity and depth, because these directly determine the profitability and feasibility of arbitrage:
Liquidity determines profitability: when spreads appear, if your orders don’t get filled, you miss profit opportunities. The higher the fill rate, the higher your capital efficiency.
Depth determines arbitrage potential: if the order book is thin, slippage can instantly erase your spread; but with deeper books, slippage becomes negligible.
Fortunately, edgeX exceeded my expectations.
III. Timing, Conditions, and Luck
Friends often tell me, “If only you had started trading on edgeX earlier, you’d have earned an insane amount of points.”
That’s not entirely true. I’m very risk-averse — I don’t deliberately grind for points, nor do I take directional positions. So there’s really no such “if only” for me.
My encounter with edgeX in late August was simply perfect timing.
At that time, edgeX’s weekly trading volume had just surpassed $15 billion — not much compared to the current $60+ billion per week, but enough to ensure the liquidity required for arbitrage.
Order book depth had also been excellent since July, so that was never a concern.
After two weeks of testing, my arbitrage bot was running smoothly 24/7, and I built a few helpful tools along the way:
Real-time server monitoring — since the biggest risk in arbitrage is exchange outages that cause unhedged exposure.
Real-time position tracking — quantities, notional values, liquidation prices, etc.
Order book change logging — to analyze historical data and fine-tune strategies.
A Telegram bot — to quickly check profits, trade history, open positions, and handle emergency commands.
Everything worked perfectly.
IV. Crisis
Then came what I had feared most.
During the October 11 market crash, nearly all perpetual DEXs were affected — either going completely offline or becoming unresponsive.
Fortunately, edgeX stayed fully functional.
Even though the other side of my arbitrage setup went down, I was still able to manage my edgeX positions in time and avoided any losses.
This reliability — stable servers and fast response — gave me even more confidence in edgeX.
I scaled up my capital and position sizes, but also re-evaluated the risks.
And it turned out, edgeX had solid answers for every concern I had:
Deposit and withdrawal speed in extreme markets: edgeX’s deposits and withdrawals are extremely fast — usually near-instant. I’ve never experienced delays, which allows timely margin adjustments and prevents liquidation risks.
Instant position management: While my Telegram bot handles most operations, it can’t do everything during emergencies. The edgeX iOS app perfectly fills that gap — letting me take manual actions anytime. (I have to say, the mobile app is genuinely excellent.)
Losses caused by exchange issues: edgeX’s customer support has always been outstanding. In previous incidents, they even compensated affected users 120%, something I’ve never seen any other exchange do. That proactive attitude completely eliminated my remaining concerns.
V. The Results
My total realized profit from edgeX is around $200,000 USDT — actual cash, not just the notional value of points.
The income mainly comes from two parts:
Arbitrage profits — about $100K
Depending on market volatility, my annualized return ranged from 15% to 400%. From late August until now, the average has been around 90% annualized. As edgeX grows more mature and active, the annualized yield has been gradually decreasing and stabilizing.
Selling points — about $80K
There’s a saying on Wall Street: “Nobody ever got hurt taking some profit.” I sold a portion of my edgeX points not because I was bearish, but because, as I mentioned, I’m very risk-averse. When I see a large unrealized profit in front of me, locking in part of it feels like the most comfortable decision.

Excluding the points I sold, I still hold several thousand edgeX points — and I’m genuinely looking forward to the day they convert into tokens worth seven figures. Special thanks to the three friends who bought my points and trusted me unconditionally. Even if the final airdrop reaches $1000 per point, I’ll deliver exactly as promised.
Additionally, a small portion of my earnings came from eLP vault yield and referral rebates, though these make up less than 10% of the total.
VI. Wrapping Up
Spread arbitrage isn’t complex — most of the challenge lies in the exchange itself.
And edgeX happens to meet all the key requirements:
Sufficient liquidity for instant execution
Deep order books to support arbitrage space
Stable servers ensuring order reliability
A convenient mobile app for fast reactions
Responsive customer support for issue resolution

If you think this article is too high-level, stay tuned for Part II, where I’ll share the technical side — including cloud server architecture, data collection and analysis, parameter tuning, and the many challenges (and solutions) I’ve encountered along the way.
Here's the second part:


【下篇:跨所价差套利算法、订单簿监控与麦穗择取实战】

Scroll down for the English version.

在上一篇,我已经提到,我的大部分利润来自于在 @edgeX_exchange 跨所价差套利。在这里我想再次强调:跨所价差套利不是交易所的 bug,而是只有在交易所做得足够好的情况下才会出现的 feature。只有当一个交易所具备:
足够的流动性
足够的订单簿深度
稳定快速的撮合系统
套利的机会才真正“可被捕捉”。
大家常说币安是宇宙第一所,但事实也是——即使我在多个中心化交易所都有负手续费的做市商账户,币安仍然是我套利交易量最高的交易所。所以,在 edgeX 上套利并不是一个 bug,而是一个 feature。

这篇文章是为各种不同背景的朋友介绍 跨所价差套利。如果你看到我大篇幅地解释一些你觉得非常简单的概念,请谅解。

一、基础策略与本质
虽然“程序化套利”是一个非常广泛的领域,但几乎所有套利的本质都是一样的: 利用短暂的价格偏离,捕捉随后确定性的回归。
我在 edgeX 执行的是 跨所合约价差套利
什么是跨所合约价差套利?
在两个不同交易所之间,寻找同一标的永续合约价格的偏差,同时建立仓位:
A 所:做多
B 所:做空
形成一个 delta ≈ 0 的对冲组合,等价差回归后平仓锁定收益。
实例:
下面的截图中是两个交易所在同一时间 ETH 的订单簿截图,其中左边黑色的是 edgeX,右边白色的是另一交易所,我们暂时称它为 交易所B。

可以看到 edgeX 的买一价为 3178.27,交易所B的卖一价为3177.00,两者的差价为 1.27,那么套利者可以:
- 在 edgeX 做空 ETH
- 在 交易所B 做多 ETH
这样建立一个 对冲组合,整体 Delta ≈ 0,不吃价格的方向性风险。当两个交易所的价格靠近,比如下面这种情况,价差变为 0.1:
| edgeX | 3170.10 |
| 交易所B | 3170.00 |
如果这时候平仓,你就赚了这 合约价差的缩小部分,也就是1.27 - 0.1 = 1.17。

二、如何找到价差?
想找到有效的价差,不仅要看“价差本身”,更要看 价差的变化。
如果 ETH 在两个交易所永远相差 $2,这个价差没有套利价值。但如果有时相差 $2,有时相差 $1,那么在 $2 时开仓、$1 时平仓,就能赚确定性价差回归。
比如下面的这张图,通过可视化历史价差数据可以很清楚的看到这两个交易所之间价差的波动。

而要做到这些,需要:
1. 写代码实时监控订单簿(不是K线)
K线每秒一次的数据远远不够。
价差套利一定要监控订单簿的 每次 变化,并持续记录、分析、清洗数据。几乎没有交易所会提供订单簿的历史数据,因此,你需要写代码监控各个交易所的订单簿并花一定的时间来记录并导出数据。导出数据时的格式也非常重要,需要考虑到后期的数据分析,以及各个交易所数据之间的拼接。
2. 合约的底层资产必须完全一致
价差的来源有很多,比如流动性、交易结构差异、合约费率、用户结构不同,等等。在做价差套利时,底层资产一定要相同。比如有些交易所用的是USDT,而有些交易所是用USDC,这种情况下,你看到的价差也许只是 USDT 和 USDC 的价差,而不是跨所的价差。

三、什么时候开仓?什么时候平仓?(最能区分策略水平的维度)
我们知道,“价差大的时候”该开仓,“价差收敛的时候该平仓”,但多少是“大”,怎么样有算是“收敛”了呢?
其实 开仓/平仓 的决策逻辑,非常像“麦穗择取问题”:
有有限的资金
只能看到当前,不知道未来
必须实时决策
一旦开仓后,又开始新一轮择时:何时平仓?
更复杂的是,价差套利比起麦穗择取问题多了一个维度:时间。
举例:1 小时赚 1% vs 10 小时赚 2%,前者可能更优,因为 9 个小时里可能再做两次 1%,总收益反而更高。但也有可能后者更优,因为剩余的 9 个小时里可能不再出现套利的机会。
这就是价差套利最难的核心:开仓和平仓的时机。
在设计开仓和平仓算法时,最直接可参考的就是前一步所收集的历史价差数据。除此之外,还可以纳入以下因素来优化决策:
合约费率
价格波动率(短周期与长周期的波动分布)
市场整体趋势

四、怎样保证实际成交价格接近预期?(执行架构的核心)
分为交易策略和基础两部分:
1. 交易策略(挂单 vs 吃单的组合)
挂单便宜但不保证成交,吃单一定成交但会滑点。
常见的三种执行方式:
方式A:先挂单 A 成交 → 立即在 B 吃单
方式B:先挂单 A 成交 → B 尝试挂单 → 若不成交就切换吃单
方式C:A/B 同时挂单 → 若一边成交另一边未成交 → 立刻取消并吃单
这几种不同的成交方式各有利弊,执行的难度也不同。选择使用哪种成交方式,和交易所的这三点的特性息息相关:
- 交易所的流动性:决定了挂单时的成交速度
- 订单簿的深度:决定了吃单时的滑点
- 交易手续费:决定了策略的行为,吃单/挂单

以 edgeX 为例,
edgeX 的流动性非常好,这一点我相信用过我的对冲脚本的朋友都有体会,比起其他交易所,在edgeX 挂在盘口的订单更容易也更快成交。
edgeX 的订单簿深度非常好,btc和eth的深度可以说是整个市场里最好的,这也是edgeX团队一直在关注的一个重点。
edgeX 的挂单交易手续在所有交易所中是偏低的,使用我的邀请码再加上10%的反佣后的挂单手续费只有0.009%,且根据交易量拿到更高的vip等级后有更低的手续费率。
因此,edgeX 对于上文提到的三种成交方式都适配,给套利提供了很大的空间和灵活性。
2. 基础设施(如何保证执行稳定)
如果想要认真做程序化套利的,必须使用云服务器来保证低延迟与稳定性。

我在这里推荐使用 日本东京地区的AWS,非常不建议用国内公司的服务器(如阿里云、腾讯云)。原因是绝大多数的交易所的服务器都是在东京,且不少交易所用的就是 AWS,能够保证延迟最低且稳定。对于需要设置colocation的更专业的用户来说,也更加友好。

五、风险与对策
在跨所套利中,风险不可避免,但大部分都可以通过系统化的监控与机制来降低。主要包括以下几类:
1. 代码 Bug 导致的对冲风险敞口
这是所有程序化交易者都躲不开的问题,没有人能保证代码没有 bug。我的应对方式是:
- 每次交易完成后自动检查仓位是否一致
- 如发现异常,立即触发警报 + 人工介入
2. 交易所服务器异常 / 数据错误
例如:实际 BTC 价格是 120000,但 API 却返回 119000,可能会导致程序错开、错平仓。
我的防范措施分两层:
- 监控“预计成交价 vs 实际成交价”的偏离
若连续超出阈值 → 立即暂停程序 + 警报
- 实时计算最近 X 分钟的收益 / 亏损情况
若出现非正常亏损 → 警报 + 人工检查
3. 极端行情下的保证金风险
极端行情时,两边仓位需要快速补保证金,而保证金调拨速度完全依赖交易所体验。
edgeX 在这方面表现得非常好:
- 存取款速度极快,基本都是秒到
- 有手机 App,应急调仓比其他 DEX 方便非常多
这对套利者来说重要性非常高。
4. 云服务器安全风险
尽管绝大多数 API 默认不支持提款,但黑客仍可通过自成交洗单的方式盗走资金。
因此必须做到:
- 启用 IP 白名单
- 只使用密钥登录(禁用密码登录)
只要做好这两点,云服务器被攻破的风险几乎趋近于零。

此外我自己写了一个 telegram bot,能够获取实时信息,实时监控,这对于减少风险也非常有帮助。具体功能有:
1. 每一笔成交的实时推送
2. 查看当前仓位信息,包括账户余额、仓位、价格、清算价格,等等
3. 统计过去 x 小时/天 的收益,收益率,交易量,订单数等等
4. 一键减仓(适用于极端行情时维持保证金)
5. 暂停/开启脚本

六、我的交易架构(实际配置)
套利程序在 AWS 东京区的ec2服务器上运行,所有的数据储存在AWS dynamoDB,用 AWS lambda 自动整理每天的数据,并将每天整理的数据汇总并储存回AWS dynamoDB。我通过telegram获取实时信息或是明天整理统计后的数据。
由于我的资金量相对比较大($七位数),目前用多个账号运行三个不同的开仓和关仓的策略,以此减小下单时对订单簿的压力,避免过大的。
目前程序同时监测多个交易所,在下单时,edgex主要以 maker 单为主,因为我在cex有负费率的做市商账户,所以下单比较灵活。
由于时间和安全的考量,我目前只做btc和eth,如果以后有时间,会慢慢地增加其他交易对。

七、遇到的挑战
唯一的挑战就是:edgeX 的 API rate limit 对高频交易者来说稍微有点紧
如果未来 edgeX 能针对高频用户开放更灵活的限频等级、或提供专用的高速通道,整个策略的上限会被进一步打开。
我也相信以 edgeX 团队的节奏,这块一定迟早会优化。

衷心感谢所有认真阅读完这两篇文章的朋友。欢迎任何的意见、建议、批评、探讨、问题、交流。

English Version
In my previous article, I mentioned that most of my profit came from cross-exchange spread arbitrage on @edgeX_exchange. I want to emphasize this again: cross-exchange arbitrage is not a bug, but a feature—a feature that only appears when a trading venue is doing an extremely good job.
You only get real arbitrage opportunities when an exchange has:
strong liquidity
deep order books
a stable and fast matching engine
Only then can spread opportunities be captured in the first place.
People often call Binance “the No.1 exchange in the universe,” and to be fair—
even though I have maker accounts with negative fees on several centralized exchanges, Binance is still the exchange where I generate the most arbitrage volume. So it is not a bug, but a feature.
This article is written for readers from different backgrounds. If you see me explaining concepts that seem very basic to you, please bear with me.

1. The Core Idea Behind the Strategy
Although “algorithmic arbitrage” covers many different strategies, the essence of almost all arbitrage is the same:
Capture a temporary price deviation, and profit from the subsequent mean reversion.
On edgeX, I primarily execute cross-exchange perpetual futures spread arbitrage.
What is Cross-Exchange Perpetual Futures Spread Arbitrage?
It means identifying price discrepancies of the same perpetual futures contract across two exchanges and opening positions like:
Long on Exchange A
Short on Exchange B
This forms a delta-neutral hedged position, which locks in profit when the price spread converges.
Example
Below is the order book from two exchanges at the same time.

The left (black background) is edgeX.
The right (white) is another exchange—let’s call it Exchange B.
When edgeX shows a best bid at 3178.27, and Exchange B shows a best ask at 3177.00, the spread is 1.27.
An arbitrageur can:
short ETH on edgeX
long ETH on Exchange B
This forms a delta ≈ 0 hedged pair with no directional price risk.
When the spread narrows—for example, to 0.10:
| edgeX | 3170.10 |
| Exchange B | 3170.00 |
The profit is 1.27 – 0.10 = 1.17.

2. How to Find Spread Opportunities?
To find meaningful spreads, you must look not only at the spread itself, but more importantly: the change in the spread.
If the spread between ETH on two exchanges stays at $2 forever, it has no value.
But if sometimes it is $2 and sometimes $1, you can open at $2 and close at $1 to capture deterministic mean reversion.
Visualizing historical spread data makes this very clear.

To do this well, you need to:
1. Monitor order books in real time (not candles)
Candles update once per second—they are completely insufficient.
Spread arbitrage requires monitoring every order book update, storing data, cleaning data, and analyzing the distribution of spread movement.
Most exchanges do not provide historical order book data, so you must record it yourself.
Even the format of the exported data matters a lot for later analysis and cross-exchange stitching.
2. The underlying assets must be fully identical
Spread can arise from:
liquidity differences
fee structures
funding rate differences
user base structure
or simply USDT vs USDC pricing
If one exchange uses USDT and another USDC, the “spread” you see may just be the stablecoin premium, not a real arbitrage opportunity across exchanges.

3. When to Open? When to Close? (The part that truly separates good strategies from average ones)
The logic behind opening and closing positions is very similar to the classic “Secretary Problem” or “Wheat-Stalk Picking Problem”:
Limited capital
You can only see the current “stalk” (current spread)
Must decide in real time
After entering, the clock resets—you must again decide the best time to exit
But spread arbitrage adds another dimension: Time efficiency.
Example:
1% profit in 1 hours
2% profit in 10 hours
The first may be better, because you might capture two more 1% opportunities in the remaining nine hours. But sometimes the second is better, if opportunities don’t reappear.
This is why:
Timing of entry and exit is the single most difficult, and most differentiating factor in spread arbitrage.
When designing these algorithms, I primarily rely on:
historical spread data
fee structure
short/long-term volatility
overall market regime and trend

4. How to Ensure Actual Execution Matches Expected Price? (The core of execution architecture)
This consists of two parts:
trade execution logic and infrastructure stability.
1. Trade execution (maker vs taker combinations)
Maker orders are cheap but uncertain.
Taker orders always fill but with slippage.
Common execution patterns:
Method A: Maker on A → once filled, taker on B
Method B: Maker on A → maker on B → fallback to taker if not filled
Method C: Maker both sides → whichever fills first triggers immediate taker on the other side
Which method performs best depends heavily on:
liquidity
order book depth
fee structure
Why edgeX is especially suitable for arbitrage (based on real usage)
Liquidity is excellent — maker orders fill faster than on most DEXs
Order book depth (BTC/ETH) is among the best across all perp DEXs
Fees are low — with my referral + 10% rebate → maker fee is 0.009%
Matching engine stability is outstanding
Because of these characteristics:
All three execution methods work well on edgeX, making it extremely flexible and friendly for arbitrage systems.
2. Infrastructure (ensuring stable execution)
If you are serious about arbitrage, you must use cloud servers for low latency and reliability.
I strongly recommend AWS Tokyo.
Most exchanges host their matching engines in Tokyo—some even directly on AWS.

5. Risks & How to Mitigate Them
Arbitrage carries unavoidable risks, but most can be controlled with proper systems.
1. Code bugs causing unhedged exposure
No developer can guarantee zero bugs. My solution:
- verify position after every trade
- trigger alerts + manual intervention on mismatch
2. Exchange API errors / incorrect market data
Example: real BTC is 120000 but API returns 119000.

Mitigation:
- monitor deviation between expected vs actual execution price
- monitor rolling PnL over the past X minutes
abnormal loss → alert + pause
3. Margin risk during extreme volatility
During extreme moves, both sides may require additional margin.

edgeX performs exceptionally well here:
- deposits/withdrawals are extremely fast (often instant)
- mobile app makes emergency margin management much easier
This matters a lot for arbitrage.
4. Cloud server security
Even if APIs don’t support withdrawals, attackers can still steal funds via wash-trading/self-trading.
To eliminate this risk:
- enable IP whitelisting
- use key-based login only (no passwords)
Do these two things, and compromise risk is almost zero.

Telegram monitoring bot
I also built a custom TG bot helps reduce risk by providing:
- real-time trade notifications
- real-time account metrics (balance, positions, liquidation price, etc.)
- PnL/ROI/trade count/volume statistics for any time window
- one-click reduce-position during extreme markets
- start/pause scripts

6. My Actual Trading Architecture
execution: AWS Tokyo EC2
database: DynamoDB
daily data processing and reporting: AWS Lambda
notifications: Telegram bot
Because I am trading with 7-figure capital, I run three different open/close algorithms across multiple accounts to reduce slippage and distribute order book impact.
The system monitors multiple exchanges simultaneously.
On edgeX, the majority of my orders are maker.
Currently I only trade BTC & ETH due to time and security considerations. More pairs may be added in the future.

7. Challenges Encountered
The only real challenge is:
edgeX’s API rate limits are a bit tight for high-frequency traders.
If edgeX introduces higher rate limits for active traders, the ceiling for this type of strategy would increase significantly.
With edgeX’s current iteration speed, I’m confident this will eventually be improved.

Thank you sincerely to everyone who read both parts of this series.
I welcome any feedback, questions, critiques, or discussion.
官方长文典藏 · 案卷 III 推特 Article 编号: 1990715465342001152

《EDGE Stack: 为交易引擎打造的确定性并行与模块化执行架构 (中文译版)》

【高频底层技术剖析】深入解析 edgeX 背后模块化执行层架构:如何通过确定性并发处理解决传统 DeFi 的吞吐量瓶颈,在兼顾以太坊安全性的同时实现亚毫秒级撮合体验。

文章搬运自 @edgeX_exchange 官方文章,原文为英文,此文为中文译版。
原文:https://x.com/edgeX_exchange/status/1990714531027493366

edgeX 正在构建一个用于高性能交易的平行、模块化应用专属执行层,同时具备以太坊级别的安全性。
背景:DeFi 基础设施的结构性矛盾
去中心化金融(DeFi)发展迅速,但永续合约领域依然面临根本性限制:执行速度慢、信任假设多、可扩展性差。
大多数链仍然通过“单一全局状态机”串行执行交易,导致吞吐与延迟无法满足高频与量化交易对超低延迟的需求。一些系统提升了速度,但牺牲了公平性、透明度或可验证的撮合。
与此同时,单体式 DEX 架构难以扩展:在同一链上同时承载永续合约和其他 DeFi 功能,不仅成本高、结构僵硬,而且难以扩容。
EDGE Stack:基于以太坊的应用专属 Rollup
EDGE Stack 是一个专为高性能链上交易设计的 App-Specific Execution Layer(应用专属执行层)。与其适配通用区块链,我们直接重构执行层。
通过 模块化多虚拟机架构(Multi-VM) 与 确定性并行交易执行(PTE),EDGE Stack 为永续等复杂衍生品提供:高吞吐,低延迟,完全可验证的撮合。同时作为 rollup 生态的一部分,EDGE Stack 继承以太坊安全性,让用户在保持去信任化原则的同时,获得超低延迟的链上体验。
三大核心技术支柱
模块化 Multi-VM 架构
并行交易执行(PTE)
FlashLane:QoS 调度 + 多车道执行

I. 模块化 Multi-VM
核心永续逻辑运行在专用的 edgeVM 中,拥有独立的计算资源以降低延迟。目前包含:
edgeVM:负责高性能永续合约执行(撮合、清算、风险等)
edgeEVM:支持标准 DeFi 逻辑,如资产发行与治理
预编译合约:执行稳定但计算量大的函数
未来可通过部署新的 VM Actor 或复用现有 Actor 来添加新产品线,并通过类似 EIP-2930 的访问列表进行隔离,真正实现“即插即用”的扩展,而不会影响系统架构。
II. 确定性并行交易执行(PTE)
PTE 是将 Sequencer 的串行输入安全地转化为可验证并行执行的核心引擎。
市场分片(Market-Sharded Execution)
每个市场或衍生品类型由独立的 VM Actor 处理,使订单簿与仓位状态彼此并行、互不冲突。
高活跃度市场还可进一步细分,使吞吐量随着活跃市场数量近似线性增长。
基于扩展访问列表的冲突管理
在单一市场内:
PTE 使用扩展访问列表定义读写范围
仅对不冲突的交易进行并行执行
冲突交易按固定规则排序
这样,最终状态一定能序列化回 sequencer 的规范顺序,从而保持:
可重放性
可审计性
证明正确性
同时有效利用多核计算资源。
如清算、风控等关键系统也可作为独立 Actor 横向扩容。
III. FlashLane:QoS 调度 + 多车道执行
在基础吞吐之上,EDGE Stack 通过 QoS 调度提升交易体验。系统将交易分流至两条车道:
Fast Lane(快速车道):用于对延迟敏感的操作,如下单/撤单。
Slow Lane(慢速车道):用于不紧急的操作,如提现、治理操作。
这样可防止非关键行为拖慢撮合引擎性能。
FlashLane Commitment(软确认)
为高频用户提供毫秒级软确认:
交易提交后系统本地运行一次 PTE 模拟
返回该交易的预计 batch ID 与队列位置
结合微批处理与优化 I/O,交易者可获得可预测的执行时序,同时保留完整的链上可验证性。
状态与安全性
所有并行执行结果最终汇聚为一个 State Root Commitment(状态根承诺)。
通过 并行 Merklization(Merkle 并行化),EDGE Stack 在单个区块内并行计算状态树哈希,输出确定性的 State Root 与 Block Hash。
这些数据提交至底层 rollup,并继承以太坊安全性。
任何参与者都能独立重放同一批交易以验证正确性,实现:
完全透明
完全可验证
以太坊级终局性
而无需牺牲性能。
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跨所资费套利的两大痛点与 Gate CrossEx 统一保证金底层机制

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**痛点破解一:根除单边爆仓**:普通跨所套利5倍杠杆下只要行情波动20%就会单边爆仓,CrossEx统一保证金使两边浮盈浮亏完美对冲抵消;
  • 🔑**痛点破解二:无需平衡保证金**:传统套利需要频繁在交易所之间跨链划转保证金,CrossEx由底层结算系统自动统合流动性;
  • 🔑**核心风险点:价差单边发散**:跨所统一保证金唯一爆仓的理论可能是两所价差往不利方向撕裂超过20%,大币与RWA标的概率极低。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

跨所资金费率套利(Basis / Funding Rate Arbitrage)一直是量化做市机构低风险获取稳定收益的利器。然而,传统跨所套利长期面临着两大致命摩擦:其一是单边爆仓风险。当市场出现极端脉冲行情时,即使整体组合处于 Delta 中性,单边交易所由于保证金不足仍然会被强平,造成巨额亏损;其二是频繁平衡保证金带来的高额网络磨损与转账时间延迟风险。

Gate 推出的 CrossEx 聚合了币安、OKX、Hyperliquid、Bybit、Kraken 等多家头部流动性节点,其核心创新在于实现了‘跨所统一保证金池’。用户在一个统一账户内建立对冲仓位,A交易所的浮盈与B交易所的浮亏在同一账户内直接轧差抵消,从而在数学上消除了因单边极端行情引发的被动清算。

对于追求确定性收益的套利选手,CrossEx 彻底释放了杠杆安全边际。在常规交易所做资费套利通常只能开 2~3 倍杠杆以防单边爆仓,而在跨所统一保证金架构下,只要价差波动处于统计收敛带内,开 5~10 倍杠杆依然能保持极高的鲁棒性。

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前几天 Boros 推出了 P2P 功能,简单的说,就是全自动版的OTC市场。 以前下大单,需要走OTC,靠Boros团队手动匹配,现在又了P2P,就可以直接挂单或吃单了,在完成大额交易的同时,不会对订单簿和市场造成影响。 目前看来确实有很多订单可以吃,但和订单簿补的价格比起来,并不是有绝对优势。 但不管怎么说,这是增加流动性的又一个新的途径,可以持续观察一下。 另外,通过crossEx配合boros进行费率套利的收益依然可观,目前4个月后到期的ETH市场,按照25倍杠杆计算,有固定20%年化的净收益。 我自己不会全仓开这么高的杠杆,之所以这么计算,是因为这是按照crossEx最高资金利用率来算,比如我自己有在做其他一些套利,那么用剩余资金开25倍对冲杠杆的风险其实是远小于“25倍”看上去的风险的。

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之前提到过的 Gate CrossEx 已经开源了。 - 什么是CrossEx? 简单介绍一下,Gate 的 CrossEx 聚合多个交易所(币安、okx、hyperliquid、bybit、kranken、gate 等等),最大的特点是跨所统一保证金,是跨所资费套利的神器。 CrossEx解决了传统的跨所资费套利的两大痛点: 1. 避免单边爆仓的风险。 2. 无需平衡保证金。 以开5倍杠杆为例,普通的跨所资费套利只要波动20%就会单边爆仓。 而CrossEx因为是跨所统一保证金,波动造成的两边的浮盈和浮亏刚好抵消,唯一爆仓的可能是两个交易所的价差往不利的方向拉大到20%。如果是做大币/rwa的资费套利,虽然理论可能一直存在,但可能性极低。 又因为是跨所统一保证金,所以也不需要像传统跨所套利那样频繁平衡两边的保证金。 - 我开源的究竟是什么? 目前 Crossex 本身只支持 API,没有官方 UI,所以我做了一个开源前端,并加了一些我自己常用的功能,比如费率监控、一键开对冲仓位等等。所以这只是一个工具,可以当作是一个交易所的开源前端,而不是一个交易/量化策略。 安装和使用方法在 Github repo 的文档里都有。如果已经有Gate的账户,只需要简单的几步: 1. 开通Gate的CrossEx (链接在文档里有) 2. 安装我的开源工具(只需要运行一行代码,在文档中有详细介绍) 3. 运行开源工具并设置API key 我自己已经做了不少测试,但这个项目本质上相当于一个交易所前端,复杂度还是挺高的,难免会有一些 bug。 如果大家在使用过程中遇到任何问题,欢迎随时私信或者 @ 我,我会尽快修复。 因为工具完全在本地运行,所以你的硬件和网络情况都会有所影响,建议先小额测试。 开源代码(安装教程在打开链接后下滑的文档中): https://t.co/dTs1jcXcJl

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TOPIC 02 第 01 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 13 篇

浮盈浮亏抵消机制与大币/RWA资产价差收敛套利实盘

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**标的选择原则**:大市值币种与合规RWA资产(美债、主流股票代币化资产)具有深度流动性,跨所基差发散概率远低于山寨;
  • 🔑**统计套利边界**:当跨所年化资金费率差达到 30%+ 且订单簿深度允许无滑点成交时,建立对冲组合并监控历史基差收敛速度;
  • 🔑**退出纪律**:当价差回归至均值 ±0.2% 以内,或费率差倒挂收窄时果断平仓,不贪恋尾部收益。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

在实际套利交易中,标的资产的微观流动性结构直接决定了策略的长期胜率。在小市值山寨币上做跨所套利往往面临‘虚假利差陷阱’:看似有 100% 的年化资费差,但由于深度极薄,建仓和平仓时的滑点便足以吃掉数周的利差收益,甚至遇到交易所突发拔网线或限制提币。

yourQuantGuy 的实盘策略严格聚焦于大币与合规 RWA 资产。RWA 资产背后有真实美债与主权信用支撑,其价格锚定机制由机构套利者在链下与链上同步做市,因此不同交易所之间的基差具有强烈的均值回归特性。

实盘数据显示,通过在 CrossEx 建立统一保证金对冲,捕获大币与 RWA 资产的短暂停顿偏离,资金不仅能够安全享受每日 0.05%~0.2% 的稳健息差,还能在价差向有利方向收敛时捕获额外的资本利得。

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之前提到过的 Gate CrossEx 已经开源了。 - 什么是CrossEx? 简单介绍一下,Gate 的 CrossEx 聚合多个交易所(币安、okx、hyperliquid、bybit、kranken、gate 等等),最大的特点是跨所统一保证金,是跨所资费套利的神器。 CrossEx解决了传统的跨所资费套利的两大痛点: 1. 避免单边爆仓的风险。 2. 无需平衡保证金。 以开5倍杠杆为例,普通的跨所资费套利只要波动20%就会单边爆仓。 而CrossEx因为是跨所统一保证金,波动造成的两边的浮盈和浮亏刚好抵消,唯一爆仓的可能是两个交易所的价差往不利的方向拉大到20%。如果是做大币/rwa的资费套利,虽然理论可能一直存在,但可能性极低。 又因为是跨所统一保证金,所以也不需要像传统跨所套利那样频繁平衡两边的保证金。 - 我开源的究竟是什么? 目前 Crossex 本身只支持 API,没有官方 UI,所以我做了一个开源前端,并加了一些我自己常用的功能,比如费率监控、一键开对冲仓位等等。所以这只是一个工具,可以当作是一个交易所的开源前端,而不是一个交易/量化策略。 安装和使用方法在 Github repo 的文档里都有。如果已经有Gate的账户,只需要简单的几步: 1. 开通Gate的CrossEx (链接在文档里有) 2. 安装我的开源工具(只需要运行一行代码,在文档中有详细介绍) 3. 运行开源工具并设置API key 我自己已经做了不少测试,但这个项目本质上相当于一个交易所前端,复杂度还是挺高的,难免会有一些 bug。 如果大家在使用过程中遇到任何问题,欢迎随时私信或者 @ 我,我会尽快修复。 因为工具完全在本地运行,所以你的硬件和网络情况都会有所影响,建议先小额测试。 开源代码(安装教程在打开链接后下滑的文档中): https://t.co/dTs1jcXcJl

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Pendle 和 Boros 的三个主旋律:稳定币、RWA、Perps,通过这三部分让Pendle成为链上收益的黑洞,所有链上收益都收入其中。 其实从我最初开始链上理财,在不知不觉中就已经和Pendle越靠越近。不论是大家耳熟能详的Pendle的稳定币PT/YT/LP,还是也许还没用过但也听说过的Boros资费套利,基本上链上能做的稳定收益理财都可以在Pendle/Boros完成。 最让我期待的是文中预告了将推出让无收益资产也能做 PT/YT 的新技术,且在 Tokenized RWAs 的文末,也许是股票分红相关的? 在上一轮的各种稳定币发行中,Pendle是毫无疑问的中心,期待在接下来 RWA 链上发展的故事里 Pendle 扮演的角色。

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TOPIC 03 第 01 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 12 篇

SKHYNIX 与 SKHY 40% 溢价战役:十倍杠杆与价差平仓纪律

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**极端溢价捕捉**:当 SKHYNIX 与 SKHY 跨所溢价突发飙升至 40% 以上时,敏锐识别出做市商流动性断裂造成的罕见暴利窗口;
  • 🔑**10倍杠杆落地**:以测试仓位 6000U 开设 10 倍杠杆对冲组合,在价差修复后斩获 3500U 纯利,单笔收益率接近 60%;
  • 🔑**代码与工具边界**:为 CrossEx 编写全套自动化开源交易 UI,克服官方仅有 API 缺乏可视化界面的使用痛点。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

在 2026 年夏季的实战中,yourQuantGuy 捕捉到了 SKHYNIX 与 SKHY 之间极为罕见的 40%+ 跨所溢价。这种极端价差通常出现在某交易所上架新标的或做市商程序遭遇跨链延迟时,两端价格形成了严重的流动性断崖。

在面对 40% 这种荒谬的基差时,普通散户往往因恐慌不敢参与,或者单边投机被双向收割;而量化套利选手通过 CrossEx 的跨所统一保证金,在溢价交易所做空、在平价交易所做多,整体构建完全 Delta 中性的套利头寸,仅用 6000U 保证金就动用了 60,000U 的名义敞口。

短短数小时后,随着做市商算法恢复并平抑价差,两所价格迅速收敛,yourQuantGuy 立即执行平仓纪律,落袋 3500U 确定性利润。这一战役生动诠释了‘不是赌方向,而是收割结构性定价失衡’的量化本质。

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[ 海力士 韩股和美股ADR 套利 ] 最近挺多人在讨论和执行这个价差套利的,对我来说,不管是哪个方向,都是风险挺高的一件事。 但我昨天开仓了 $500k 的仓位。 背景: SKHYNIX,韩股代码000660,以韩元计价。 SKHY,上周在美股上市的ADR,10股SKHY = 1股 SKHYNIX 但由于两者不互通,SKHY不能转换成000660,000660不能转换成SKHY,导致美股的SKHY最高有40%的溢价。 类似的情况在台积电的股票上也有发生,美股的台积电对于台股的台积电长期存在10%-20%的溢价。 所以这件事就是赌溢价会扩大还是缩小。 我直到昨天才开仓,是因为我不想承担仓位的资金费用。如果在币圈开仓,就是资金费率的不确定性;如果在传统券商开仓,对应的就是做空的利息。昨天在券商做空SKHY的利息已经从年化50%掉到了5%(现在只有2%了),也就是说,在券商空SKHY的费用已经几乎可以忽略不计了。 我的仓位是: 在券商买了000660韩股现货,空了SKHY,开仓的平均溢价35%,赌的是溢价收敛。 目前做空SKHY的利息只有2%,收到的现金还可以拿短期美债的收益;借韩元买000660的利息是5%;因为我的账户是portfolio margin,所以这样多空双开的仓位几乎不占用资金,且资金费用可以忽略不计了。 除了仓位的费用低以外,我认为现在35%的溢价是一个赌溢价收敛盈亏比挺高的位置。 这个trade最核心的预设是:我不认为溢价能长期在40%以上,即使需要一些时间来收敛,我的仓位不占用现金,且几乎没有成本。 我认为在接下来一个月里,即使向上去50%的价差也不可能长期持续,而向下去30%以下的价差的概率不小,所以我的计划是: 只要溢价掉到30%以下,我就开始平仓。溢价到40%以上,就继续加仓。

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昨天刚发完这条,价差就掉到了30%,于是平了一半仓位,去掉磨损啥的,就算是4%的收益吧。 平仓的路径是买回了SKHY,然后空了SKHYNIX的合约,相当于把差价收敛仓位换成了资金费率套利仓位。 另外更正一个评论区里指出的错误:在IBKR里short selling收到的现金是没有利息的

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TOPIC 04 第 01 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 14 篇

跨所套利的做市商手续费分级、VIP返佣与摩擦成本测算

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**手续费决定生死**:跨所套利的高频特性意味着手续费往往占到毛利润的 30%~50%,必须争取各交易所的顶级做市商 VIP 负费率;
  • 🔑**Maker 吃单比例优化**:尽可能采用限价单(Post-Only Maker)建仓,至少保证单边获取返佣,坚决避免双边市价 Taker 吃单;
  • 🔑**摩擦精细核算**:将开仓平仓手续费、资金费结算时间戳切割、滑点预估与跨链资金机会成本全部纳入单笔 EV 计算公式。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

许多量化新手在回测时发现策略曲线完美,但一上线实盘就持续亏损,根本原因在于严重低估了交易摩擦成本。一次完整的跨所套利包含两所建仓与两所平仓,共计四次成交。如果采用普通用户的标准 Taker 费率(0.05%),四次交易便消耗掉 0.2% 的成本,足以吞噬数天的资金费收入。

yourQuantGuy 在推文中反复强调‘手续费精细化管理’的重要性。在顶级交易所争取负费率(Maker Rebate)或通过 VIP 邀请返佣获取 30%~40% 的手续费返还,是量化团队的核心生命线。通过精妙的挂单算法,让至少一端作为流动性提供者(Maker)成交,甚至可以实现‘手续费净收益’。

此外,不同交易所的资金费率收取时间(每小时、每 4 小时或每 8 小时)存在微观时间差,精准在结算点前建仓、结算后平仓,能够在最小化持仓时间的同时最大化收取资费,形成高周转率的时间套利优势。

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前段时间 Pendle 的 @boros_fi 上线了一个可以直接查看通过Boros中性套利机会的面板。 虽然现在的收益不是特别诱人,但我认为以后绝对有机会用到的,所以可以先学起来。 面板里的固定APR收益都是按照10倍杠杆来计算的,每一个固定收益的套利由四部分组成。以第一行中的机会为例,持有到期的年化为9.06%: - 在币安 10x 杠杆开多ETH,支付浮动的资金费率 - 在 Hyperliquid 10x 杠杆开空ETH,收取 浮动的资金费率 - 在Boros中开仓币安仓位的多头,支付固定1.47%资金费率,收取浮动资金费率 - 在Boros中开仓Hyperliquid仓位的空头,支付浮动的资金费率,收取固定的4.01%资金费率。 整理一下,通过这四笔交易,我们可以固定收取资金费率2.54%: - 在Boros中支付固定1.47%资金费 - 在Boros中收取固定4.01%资金费 而浮动资金费率则完全抵消: - 在 币安 支付浮动资金费率 - 在Boros收取 币安 的浮动资金费率 - 在 Hyperliquid 收取 浮动的资金费率 - 在Boros支付 Hyperliquid 浮动的资金费率 也就是说,在1倍杠杆的情况下,这个策略可以做到 固定的 2.5%左右的年化收益,在去掉合约交易和boros交易中的手续费,最终在两边各10倍杠杆的情况下,收益就固定在了9%左右。 因为现在整体市场还不活跃,资金费率也常常在0左右徘徊,所以这个策略的收益还不高。但等到市场活跃起来,很有可能用得上,有备无患。

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在明天开源 entropy 的套利脚本框架之前(今天刚重获新生的 Fable 5 正在干活),先再来聊聊套利,希望能扫除一部分朋友对套利的误解。 首先,不要希望任何网上开源的脚本直接帮你印钱。 可能可以一键赚钱吗?可能的。比如你下载个马丁策略来跑交易,跑一周,发现赚钱了,而且还赚不少,但长期来说,肯定是负EV的,最终不是爆仓就是止损。 即使是中性套利的开源脚本,短期可能可以赚到钱,但肯定不是稳定/长期的,或者收益连个美债利息都不如。 我明天开源的脚本可以理解为一个学习资料,帮那些从来没有接触过套利,但又有心学习研究的朋友迈开第一步。不适合已经有独立开发能力(aka 能有效让AI干活)的朋友,也不适合希望一键赚钱的朋友。 如果你是从零开始的,最重要的是去花时间学习和研究所有相关的一切,读那些你原来看都不会去看一眼的文档,想那些连项目方都没有想到要放进文档里的问题。 现在有了AI,代码本身完全不是门槛,门槛是你自己需要对所有因素清晰的理解,对你的策略在脑子里有一个完整的系统。 以 entropy 为例,推特上不少人连hip-3是什么都不知道,然后发一些展现自己低弱认知的推文,比如拿tradexyz的btc交易量和entropy的btc交易量比较,发现一模一样,比如在那抱怨为什么在entropy上交易了gold-usdc却没有反佣。 非常客观地说,这类人就不适合做套利。或者说,如果他们去做套利,钱是怎么亏的都不知道。 再以 entropy 为例来说说套利本身。 价差套利的原理很简单:两个交易所,一样的底层资产,但价格不一样,直觉:价格低的那边买进,价格高的那边卖出。 这时候就到了套利需要的刨根问底,理解透彻的环节了: 为什么会有这个价差? - 是普通的正常波动? - 是计算的价格不同?比如USDT vs USDC - 是因为有大户持续开仓或爆仓影响了价格?比如昨天Lighter上的BTC - 是oracle不同? - 是资金费率的计算方法不同所以其实价差已经体现在资费里了? - ... 无数的其他可能 风险/其他考虑因素有哪些? - 价差会不会持续扩大? - 滑点会不会夸张到直接抹平价差甚至亏损? - 手续费? - 资金费率的亏损直接把价差的盈利抹平了? - 多久可以平仓?不会价差持续一个月吧? - ... 无数的其他可能 这些问题都可以通过自己读文档/问AI/参考历史数据来解决,但只有当你对你的策略有一个完整的系统时,才会想到这些问题,然后去解决。 本来我还想再详细介绍一下entropy的手续费和用我 tier 4 邀请码反佣后的零手续费是怎么计算的。但如果有朋友想要从零开始尝试做套利的,可以自己去研究一下。 如果连一个交易所的手续费都研究不明白,确实是不适合做套利。这不是负面评价,只是客观事实,就像我,永远都不可能做创意设计型的工作,但适合和数字打交道。

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TOPIC 05 第 02 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 16 篇

edgeX 帕拉梅拉战役复盘:60天实操如何到手 200k 美元

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**真实战绩无水分**:60天从 edgeX 获取到手真实利润 20万U,其中跨所价差套利纯利润 10万U,积分变现 8万U,剩余积分储备待兑换;
  • 🔑**平均年化 90%**:策略运行期间每日年化收益在 15%~400% 之间波动,随着流动性成熟年化逐渐平稳收敛;
  • 🔑**绝不赌博原则**:坚持 Delta ≈ 0 严格对冲,绝不为了刷积分而故意产生净磨损,所有积分全部是无风险套利的副产物。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

《2个月,我在 edgeX 撸了一辆帕拉梅拉》是推特量化圈公认的现象级长文。不同于市场上空洞喊单的带单博主,yourQuantGuy 毫无保留地分享了从纽约金融机构背景到深耕 Perp DEX 的完整历程。20 万美元的利润全部来自真实结算到账余额,而非不可预期的积分画饼。

战役的核心成功要素在于‘天时地利人和’:八月底 edgeX 周交易量突破 150 亿美元,订单簿深度足以承载百万级套利敞口而不产生显著滑点;同时,项目方重新开放了高速 API 白名单,使得程序化毫秒级对冲成为可能。

更重要的是极其克制的风控心智。yourQuantGuy 在文章中写道:‘Nobody ever got hurt taking some profit。’ 在积分场外出现高溢价收购时,他果断变现 8 万美元锁定利润,这种极低的风险偏好构成了其长期立于不败之地的基石。

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正在写一篇最近几天如何亏掉了一辆帕拉梅拉,没想到 @edgeX_exchange 就来送温暖了。 这是 edgeX 为期四周的创作者活动的期中奖励,还有两周结束。 $MARU @edgeXMaru 是 edgeX 即将上线的官方meme, stay tuned。 Thank you, edgeX。 https://t.co/UL60rwzWcV

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#1990760812068418006
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另外总结一下一些朋友目前碰到的几个问题。 edgeX: 1. Websocket Error 400:如果你遇到这个报错,是由于你还没有开通edgeX的api白名单,需要你在edgex的discord开票并申请白名单,一般需要1-2天的时间处理。 2. 仓位失衡导致程序退出主要是有三个潜在的原因: - 价格变化过快导致 post only (maker) 的订单无法成交,当连续失败15次后会放弃下单。针对这个问题,我会在这周内改进。我的解决方案是在下单时用 while loop,当发生post only (maker) 的订单无法成交时,无限重试,当发生其他问题时重试固定的次数或直接报错。 - 关仓的限价单自动过期,导致关仓的数量和仓位不对等:这个问题主要存在于早期的脚本中,因为官方的 python sdk 默认每个订单的时间只有3天左右,3天后自动过期。在最新的sdk中我已经修复这个问题,将每个订单的过期时间改为50天。 - 误报订单成交:这也是早期的脚本中的一个bug,最新版的脚本中已修复。 Backpack: 1. 网络不稳定导致脚本退出:不知道为什么edgex基本没有这样的问题,但backpack对网络稳定性特别敏感,很多用vpn的朋友都碰到了这个问题。最新版的脚本已经应用了 @Anti_Oracle 增加的重试机制,虽然不能百分百避免网络问题导致的退出,但已经是目前最好的办法了。有能力的朋友建议用云服务器,我的backpack脚本在云服务器上已经连续跑了快两天了都没有出问题。 2. 仓位失衡导致程序退出:Backpack这边没有像edgeX那样代码有bug导致仓位失衡,主要还是网络问题导致下单失败,最终仓位失衡。增加了重试机制后应该会好一点,但最好的解决办法还是用云服务器。

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TOPIC 06 第 02 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 14 篇

跨所合约价差套利第一性原理:短暂价格偏离与确定性回归

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**第一性原理**:套利的本质不是预测市场涨跌,而是利用短暂的价格偏离,捕捉随后确定性的物理回归;
  • 🔑**对冲组合构建**:A所做多、B所做空,形成 Delta ≈ 0 组合,完全对冲底层币种的单边暴跌与暴涨风险;
  • 🔑**价差动态跟踪**:有效的价差不仅看静态绝对值,更要看基差的波动频率与回归周期。
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跨所合约价差套利(Cross-Exchange Basis Arbitrage)是加密金融衍生品市场上最具数学确定性的策略之一。当市场情绪亢奋或遭遇急速抛售时,不同交易所因做市商资本分配不均或网络延迟,会出现短暂的价格错配。

例如,edgeX 上的 ETH 报价为 3178.27,而中心化大所报价为 3177.00,两所存在 1.27 美元的基差。套利程序立即在 edgeX 做空并在大所做多,组合的总 Delta 严格维持在 0 附近。当行情缓和、价差收窄至 0.1 美元时同时双向平仓,稳稳锁定 1.17 美元的净价差收益。

由于双向对冲完全抵消了币价波动,即便 ETH 在持仓期间暴跌 50% 或暴涨 100%,套利者不仅毫无亏损,反而能因为极端行情带来的剧烈价差波动获得暴击级别的交易周转利润。

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vitalik 这篇关于预测市场的长文我觉得挺有意思的 他大概说的是,最近预测市场越来越偏向crypto和体育比赛,这类“从赌狗身上赚钱”的市场,偏离了预测市场特有的“社会信息价值”。 他认为预测市场从一个产品的角度出发,应该引导用户更多地把它作为一个对冲的工具,甚至在长期替代稳定币和部分法币功能,构建新一代金融体系。 我觉得他的这种想法非常地宏观和理想化,有一个币圈特有的“叙事”的味道。 在我看来,产品如何引导用户只能拉开预测市场中这个产品与那个产品的暂时的区别,而整个预测市场这个行业的发展方向最终还是朝向满足用户需求的方向。 就像是期货的发明,最初真的是以农民为农作物的价格对冲为主要目的的金融工具。农民担心丰收后价格下跌,商人担心歉收导致价格上涨,于是双方提前约定未来某个时间、以某个价格买卖粮食或商品。 发展到现在,期货依然承载着对冲这个作用,但真正以对冲为目的的合约可能不超过10%,更多的是交易员的投机。 说回预测市场,我不认为平台需要像 vitalik 这样理想主义地思考,刻意地引导,创造一个叙事。平台只需要先做好最基础的工作,比如流动性、订单簿深度、结果的裁决流程等等,同时找到用户的需求,比如不同的市场、新的机制等等。 在做好这些之后,预测市场自然会发展成它应该发展成的样子,包括 vitalik 提到的对冲,不仅仅是金融对冲,也包括生活日消类的对冲,比如房租、米面粮油等等。 就像是期货市场,即使最初的真实作用就是农民用来对冲的工具,也不影响今天这样既有实际对冲作用,又有赌狗无脑冲提供流动性。 比如我,买了几万u的 edgeX 高fdv的NO作为对冲。

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#2022680257682145356
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[ edgeX 专属活动 | edgeX <> Lighter 对冲模式脚本更新] 这段时间应该是 edgeX 和 Lighter 最后的窗口期了,原因看聊天记录截图(Alan是edgeX项目官方的)。 因为最近在休假,所以没有更新脚本,但今天还是挤时间写了 edgeX 和 Lighter 的对冲模式,不含手续费磨损0.004%-0.006%,所以再加上你的手续费就是最终的磨损,总磨损一般在万一左右(根据市场波动)。 配合明天开始的我的社区专属活动,获得最高1000u奖励(用我的邀请码就能参加),就能将损耗压得更低。 使用我的邀请链接,获得永久 vip 1 的费率,10%返佣,以及 10% 额外奖励积分,并获得参与社区专属活动的资格。 邀请链接: https://t.co/AUEWRSOf2x 脚本: https://t.co/4A0l5AC0ea 私信我加入 tg 交流群。

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#1983464936258060720
TOPIC 07 第 02 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 14 篇

订单簿逐笔高频监控体系与麦穗择取开平仓算法

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**拒绝K线看盘**:价差套利必须监控毫秒级订单簿(Orderbook L2/L3)的每一次真实挂单变化,K线对高频套利毫无意义;
  • 🔑**麦穗择取模型**:面对不可预知的未来行情,在有限资本下动态权衡‘立即获利了结’与‘等待更优价差’的期望值最优化;
  • 🔑**时间维度加权**:1小时赚1%往往远胜于10小时赚2%,高周转率与资本复合增长是高频量化的终极杀手锏。
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底层金融逻辑与量化执行架构

在策略算法的设计上,yourQuantGuy 提出了著名的‘麦穗择取问题’在加密套利中的工程化映射。交易程序面对着源源不断推送的实时盘口,每一次开仓和平仓都是在信息不完全的动态博弈中做出最优决策。

为了支持这一算法,必须自建低延迟 WebSocket 管道,实时捕获各交易所订单簿的深度排队情况。由于几乎没有交易所提供高精度的订单簿历史 Tick 数据,量化团队必须自主搭建数据库,全天候存储买一卖一的微观变动,用于离线策略回测与阈值调优。

在算法参数调优中,引入‘资金周转时间衰减因子’:随着持仓时间的拉长,对价差收敛的预期阈值阶梯式降低,以加速释放保证金,投入到下一个更高胜率的价差脉冲中。

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这篇文章挺难读的,因为有很多不常见的名词,所以我在这边大概解读一下。 文章的核心意思可以总结成一句话: @edgeX_exchange 正在做一套专门为“永续 + 高频交易”设计的链上基础设施,让链上交易能做到接近 CEX 的速度,但安全性依旧完全继承以太坊。 为什么要这么做? 因为现在的 DeFi 永续都存在同一个根本问题:所有交易都必须排队,一个个串行执行。这意味着一旦交易量大、行情波动时,链上撮合节点会瞬间挤爆,速度和延迟都无法满足做高频、做套利、做挂单量化的需求。更糟的是,一些项目为了提速会牺牲公平性或透明度,导致链上撮合无法完全验证。 edgeX 的做法是反过来:不再用通用公链那种“大家共用一条拥堵道路”的模式,而是给永续交易专门造一条“高速公路”。EDGE Stack 有三个关键点: 第一,Multi-VM(多虚拟机):把永续合约的执行环境独立出来,不和普通 DeFi 混在一起跑。永续的撮合、清算、风险逻辑跑在专用的 edgeVM 上,不会因为有人发币、做治理、做复杂合约而拖慢永续市场。 第二,并行执行(PTE):edgeX 把交易拆成多个并行车道。例如 BTC 和 ETH 的订单簿互不干扰,各自独立并行执行;同一市场里,只要两个操作不冲突,也可以同时执行。这能让吞吐量随着市场数量线性增长,同时保持所有操作可验证,最终状态仍然和顺序执行一致。 第三,FlashLane(快车道):系统把所有交易分为“快车道”和“慢车道”。下单、撤单等对延迟敏感的操作永远走快车道;提现、治理这些不急的走慢车道,避免影响撮合。并且,FlashLane 会给出毫秒级的软确认,告诉你订单大概会在哪个 batch 执行,让执行时序变得可预测。这对做高频、做套利、做挂单量化的交易者非常有帮助。 最终,所有并行执行的结果都会汇总成一个状态根,并提交回 Ethereum Rollup 层,继承以太坊的最终性、安全性和可验证性,不牺牲透明度。

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@0xEmoCat @rf_extended @extendedapp 不仅仅是extended,我所有平台的刷量脚本都停了,就不点名了,做市商集体出逃+平台稳定性差,导致过去几天每个平台的点差、订单簿深度、延迟都大得离谱。

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TOPIC 08 第 02 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 12 篇

10.11 极端暴跌下的流动性生存:存取款速度、iOS备用端与120%赔付护城河

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**危机压力测试**:10月11日全网暴跌导致大多数 Perp DEX 宕机或无法执行,edgeX 撮合引擎保持 100% 可用;
  • 🔑**三重安全防线**:秒级存取款保证保证金及时调拨、自建 Telegram 报警 Bot + 官方 iOS 原生 App 随时手机干预;
  • 🔑**交易所担当护城河**:遭遇突发技术事故时提供 120% 赔付责任担当,是支撑大资金敢于加大敞口的决定性前提。
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2024 年 10 月 11 日的加密大暴跌是所有链上交易团队的试金石。在极端抛压下,链上网络严重拥堵,预言机喂价延迟,数家头部去中心化合约交易所因前端堵塞或撮合引擎过载而集体宕机,导致大量用户仓位无法平仓而被动穿仓。

在此次黑天鹅事件中,yourQuantGuy 见证了 edgeX 的工业级韧性。即便套利对冲另一侧的中心化交易所服务器出现网络震荡,edgeX 依然保持毫秒级响应,充提资金秒级到账,使其得以从容注入维持保证金,化解了单边清算风险。

这次实战检验让其更加坚信:对于大资金量化交易员,交易所的技术可靠性与项目方的责任心远比花哨的宣发更为重要。拥有随时可用、体验流畅的移动端应急终端,是每个专业交易员不可或缺的最后一道安全阀。

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今天 ETH 的价格回到了周五暴跌后的高点,所以我的这个edgeX脚本也在三天不到的时间里用2万u又无损刷了700万交易量,且还有一点点的收益。 资金是2万u,暴跌后我把脚本的设定调整的激进了一些。设置为每单1ETH,最多30单,$1止盈,也就是最大持仓 30 * 1 * $4300 = $129,000,大约是6.5倍杠杆。我打算等ETH接近4400的时候就再调得保守一点,减小每单金额,增加最大单数。 脚本中间因为edgex服务器的原因,获取不到持仓数,所以自动退出了。这里可以改进一下代码,加一个 error handling,如果获取不到持仓数,可以等待一段时间再尝试。 另外,很多朋友私信我说报错,最多的一种情况是因为没有开通edgeX的api白名单。你需要在dc开票开通api白名单才能用api,一般24小时内会回复你开通。 最后再提醒一次:这个脚本简单粗暴且不是中性策略,你是有可能被套住的,请理解脚本的逻辑后再用!如果有问题随时私信我。

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[八月套利小结 | 年化 145% | ROI 12%] 目前还是在跑三个中性策略,理论上不会有回撤,但昨天因为特殊情况,遭遇了第一次回撤(后面会细说)。 八月至今,三个策略在各个交易所上的总交易量约 $16 亿。因为是高频量化套利,虽然交易量看起来巨大,但其实是薄利多销,利润率并不算高。从7月正式开始跑这几个策略,我也在不断加大资金量,所以收益率有所摊薄,但 八月依然保持年化约 145%,ROI 约 12%。这也是为什么我把 DeFi 理财账户一半的资金挪了出来,笔记套利一个月的收益接近 DeFi 理财一年的回报。 目前的主要的交易所是 Lighter,三个策略大约 35% 的交易量都在上面。但昨天也正是在 Lighter 上,我第一次出现了亏损。 事情经过大概是这样:昨天 Lighter 做了一次不停机升级,但升级出现问题,平台宕机了 10 分钟。在宕机前几分钟,通过 API 提交的市价单既不能成交,也没有任何报错,直接导致中性策略失衡。为了控制风险,我选择立即平仓,吞下了部分损失。 虽然代码里已经写了保护机制,且触发保护时距离宕机仅 30 秒,但因为是多线程高频交易,这 30 秒内就累积了 100 ETH 的未对冲仓位。所以我今天的主要任务,就是把保护机制细化到每一笔交易,避免类似情况再次发生。 虽然遇到小事故,但我依然长期看好 Lighter,不管是近期各方面数据的增长,还是长期来说链上Robinhood运营模式的叙事,都让Lighter成为我最看好的 Perp dex。值得一提的是,我还没去找 support 开票,项目方就已经主动联系我。 Lighter目前依然不收交易手续费,且 API 已经完全开放,不再需要白名单。如果你想尝试量化交易,不论是中性策略还是方向性策略,我觉得都应该尝试一下Lighter。 推荐码在评论区自取。

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TOPIC 09 第 02 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 19 篇

六大 Perp DEX(Backpack, Paradex, Aster, grvt, Lighter, edgeX)开源脚本架构与多所并发

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**全协议矩阵覆盖**:开源脚本全面适配 Backpack, edgeX, Paradex, Aster, grvt, Lighter 六大主流去中心化合约平台;
  • 🔑**模块化驱动层**:统一抽象订单接口(CreateOrder, CancelOrder, GetPosition),屏蔽各交易所底层 API 签名差异;
  • 🔑**无损刷量与高返佣**:通过跨所对冲将交易量磨损降至理论极限,同时绑定全网最高返佣与积分加成,实现多重套利变现。
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底层金融逻辑与量化执行架构

随着 Perp DEX 赛道的百花齐放,各平台的 API 架构差异极大:有基于 StarkEx 零知识证明签名的(如 Paradex),有基于定制 Appchain 的,也有基于高速 Layer2 的。手动在多个 DEX 之间切换不仅效率极其低下,而且极易出现操作失误。

yourQuantGuy 为社区免费开源了高度模块化的多所并发交易脚本。该脚本采用了面向对象的驱动层设计,将账户鉴权、订单管理、WebSocket 监听统一封装。无论底层是 Backpack 还是 Lighter,上层策略核心都可以用同一套算法逻辑无缝驱动。

通过这套开源脚本,交易者不仅可以在多个新兴 DEX 之间捕获跨协议价差,还能在维持总持仓 Delta 中性的同时,全自动、低摩擦地累积各平台的原始交易量积分,将空投期望值与日常套利现金流完美结合。

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另外总结一下一些朋友目前碰到的几个问题。 edgeX: 1. Websocket Error 400:如果你遇到这个报错,是由于你还没有开通edgeX的api白名单,需要你在edgex的discord开票并申请白名单,一般需要1-2天的时间处理。 2. 仓位失衡导致程序退出主要是有三个潜在的原因: - 价格变化过快导致 post only (maker) 的订单无法成交,当连续失败15次后会放弃下单。针对这个问题,我会在这周内改进。我的解决方案是在下单时用 while loop,当发生post only (maker) 的订单无法成交时,无限重试,当发生其他问题时重试固定的次数或直接报错。 - 关仓的限价单自动过期,导致关仓的数量和仓位不对等:这个问题主要存在于早期的脚本中,因为官方的 python sdk 默认每个订单的时间只有3天左右,3天后自动过期。在最新的sdk中我已经修复这个问题,将每个订单的过期时间改为50天。 - 误报订单成交:这也是早期的脚本中的一个bug,最新版的脚本中已修复。 Backpack: 1. 网络不稳定导致脚本退出:不知道为什么edgex基本没有这样的问题,但backpack对网络稳定性特别敏感,很多用vpn的朋友都碰到了这个问题。最新版的脚本已经应用了 @Anti_Oracle 增加的重试机制,虽然不能百分百避免网络问题导致的退出,但已经是目前最好的办法了。有能力的朋友建议用云服务器,我的backpack脚本在云服务器上已经连续跑了快两天了都没有出问题。 2. 仓位失衡导致程序退出:Backpack这边没有像edgeX那样代码有bug导致仓位失衡,主要还是网络问题导致下单失败,最终仓位失衡。增加了重试机制后应该会好一点,但最好的解决办法还是用云服务器。

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#1968245893905482170
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[Backpack | edgeX 开源脚本更新] 刚才发布了最新版本的脚本到 GitHub,在这里特别感谢 @Anti_Oracle 和 @0xstan_ 两位朋友为代码做出的贡献。当我表示要给他们发个红包激励表示感谢时,他们不约而同的拒绝了。再次感谢! @Anti_Oracle 改进了以下功能: 1. 增加了发送请求失败时的重试机制,主要解决当网络不稳定时的请求失败。 2. 增加了当仓位不平衡程序退出时的飞书信息通知(需要自己设置,默认为不发送信息) 3. 增加了支持自定义储存 environmental variables 的文件 4. 在日志中增加了交易所和交易对的信息 5. 当脚本退出并手动重启后,等待对应的下单间隔时间后再进行下单 @0xstan_ 修复了当设定 --direction sell 时,backpack的下单问题。 已经在跑脚本的朋友需要重新运行一下 pip install -r requirements.txt 来安装新的dependencies,也可以直接 pip install tenacity>=9.1.2 ,因为只增加了这么一个dependency。 如果你还在用旧的edgex的脚本,建议尽快换成这个新的,因为新的脚本修复了不少bug,以后也会不断增加支持的交易所。 如果你碰到任何的报错,请随时私信我报错的日志,这样我不仅可以帮助你解决你的问题,也可以帮助改进这个脚本。谢谢大家! https://t.co/4A0l5ABsoC

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TOPIC 10 第 03 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 10 篇

急跌流动性捕捉策略:为什么急跌后震荡与回涨具有统计学优势

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**逆向微观捕捉**:市场突发急速下挫时,恐慌抛盘会导致买盘流动性被瞬间穿透,造成价格严重超跌;
  • 🔑**均值回归概率**:在急跌之后,市场短期内展开宽幅震荡或技术性均值修复的统计学概率超过 70%;
  • 🔑**小资金超短线**:仅用极小资金进行 Scalp 剥头皮交易,持仓时间仅数秒至数分钟,不承受任何隔夜大周期风险。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

Scalp Trading(剥头皮交易)是华尔街自营交易公司(Prop Shop)最经典的日内超短线手法。yourQuantGuy 明确指出,自己日常几乎不做任何主观方向性的宏观下注,但在极端急跌行情后,会启动特定的微观流动性捕捉策略。

其背后的金融底层逻辑在于‘流动性真空与恐慌错杀’。当大单市价抛售击穿盘口所有的限价买单时,资产价格会瞬间远离其公允价值,产生极其陡峭的微观负偏离。而随着做市商高频挂单重新填充盘口,流动性迅速修复,价格自然走出脉冲式反弹。

Scalp 策略正是利用这一物理规律,在极端急跌停顿的毫秒级瞬间轻仓介入,捕捉价格回抽买一卖一公允区间的微小价差,以极高胜率和极窄止损实现持续的收益复利。

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[脚本开源] 周末写的 scalp trading 最近市场波动挺大的,配合 Binance 的 USDC 永续合约0手续费,我觉得挺适合 scalp trading,所以随手写了一个脚本。昨晚运行了一晚没有问题,但肯定还是会有一些bug,以及很多可以优化的地方。代码的 GitHub 链接放在文末。 🚨 风险提示 所有分享的代码都是以交流为目的,不作为投资建议。请你为你自己的资金负责,在没有完全了解脚本的运行逻辑之前请不要盲目运行。 1⃣ 基本策略 Scalp trading(剥头皮交易)是一种超短线交易策略,通过在极短时间内(几秒到几分钟)频繁进出市场,赚取极小的价格波动或价差来获利。 2⃣ 我的想法 我基本不做有方向性的交易,但我喜欢在市场急跌之后用非常小量的资金来做 Scalp trading,原因是(我主观认为)在急跌后震荡和回涨的可能性更大,而不管是震荡还是回涨,都非常适合我的 Scalp trading,因为我只做看涨,且不设止损,套住了就套住了。虽然我叫它 Scalp trading,但我已经把它变得更像网格交易。 3⃣ 脚本逻辑 - 无脑下单 脚本下单完全没有任何技术指标,在设定好每单数额和最大持仓后,在到达最大持仓的1/3前会快速下单,持仓达到1/3后会在每单之间隔固定的一段时间(默认30秒)。 - 止盈 在开仓的订单成交后,立马根据你的设定下止盈单(默认ETH +$0.5,也就是0.015%),如果下单时的价格已经超过了0.015%,则按照 Queue 1 的价格下单,以此保证是免手续费的挂单。 - 止损 没有 4⃣ 基本说明 这是一个最最最基本的脚本: 1. 任何交易对都可以,但推荐用USDC交易对,因为没有手续费。 2. 下的所有的订单都是 POST-ONLY 的挂单,确保没有手续费。 3. 可以选择开多或者开空,以及设置止盈,但没有止损。 4. 可以设置最高订单数,以及每单数额。 5⃣ 我目前的设定 我目前在 ETHUSDC 放了 $2万 在跑这个脚本,设定是: 0.4 ETH 每个订单,涨 $0.5 止盈,也就是每个订单收益 $0.2。最大订单量 75,意味着如果 ETH 每次在我开多单后都跌,那么我的最大持仓是 75*0.4 = 30 ETH,大约是5.25x 杠杆。 💰 跑了一晚上(6小时)的收益 策略从UTC 1点 跑到了 UTC 7点,ETH 的价格从 $3550 涨涨跌跌后回到了原价位。脚本一共完成了1508笔开仓并获利关仓,实现收益 $300,目前仓位 17 ETH,浮亏 $100,所以实际盈利 $200。因为这不是中性策略,是完全吃市场的交易方式,所以就不算APR了,没有什么意义。 📕 总结 这个脚本还是偏玩票性质的,但我自己也确实是有在运行的,有兴趣的可以看一眼。我觉得在震荡行情里的收益应该还是可以的,但如果是急涨/急跌的行情里,那应该比直接做合约少赚/少亏。具体运行的方式和参数调整都可以在 README 文档里看到。 有什么问题或建议,大家可以在评论区交流。 GitHub: https://t.co/ZiM2f71IPY

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#1952268897995882713
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刚才收到整点提示后就把脚本停了,得益于市场反弹,投入 $20,000 大概四天,盈利 $5,000 左右。不是这个脚本厉害,而是吃到了这波行情的红利。 ETH 从 $3550 到现在的 $3850,如果直接按照脚本的最大仓位开看多杠杆,那么盈利大约 $8500。 所以再总结一次,这个脚本是在看多的基础上赚一个波动的钱。如果市场急涨,脚本会比直接开杠杆少赚;如果市场急跌,脚本会比直接开杠杆少亏;如果市场波动向上,是最舒服的,比直接开杠杆多赚。 因为脚本开仓是有间隔的,比如我自己设置的是把全部资金的5倍杠杆分100单下单,所以遇到急跌和急涨都不会吃到全部的跌幅/涨幅。而在震荡的市场里,这样的开单刚好可以吃到波动。

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#1953447258625556752
TOPIC 11 第 03 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 9 篇

Binance USDC 永续 0 手续费红利与超短线做市脚本实盘

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**政策红利捕捉**:利用币安推出的 USDC 永续合约零手续费政策,彻底消除超短线高频交易的最大成本门槛;
  • 🔑**网格高频套利**:在密集价位区间内铺设双向网格,凭借零费率优势吃满买卖点差(Spread);
  • 🔑**Bug 快速修复与迭代**:开源周末自研原型脚本,强调代码必须经受真实盘口微观滑点测试与边界防御。
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在传统交易所环境下,超短线高频剥头皮交易往往是‘为交易所打工’,赚取的微薄点差几乎全部被双向手续费吞噬。然而,当币安等头部交易所为了扶持新兴资产(如 USDC 本位合约)推出限时 0 手续费活动时,整个策略的盈亏平衡点发生了质的跃迁。

yourQuantGuy 迅速捕捉到这一政策红利,在极短时间内编写并开源了针对 Binance USDC 永续的 Scalp 交易脚本。在零手续费的保护伞下,只要价格产生哪怕 0.01% 的有利微小波动,平仓即可实现纯利润。

他在分享中特别提醒读者注意风险:开源代码旨在交流算法架构,任何人运行前必须彻底理解其风控闭环与异常处理机制,杜绝在极端单边脱轨行情中盲目挂单抗单。

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- 修复了 Binance 经典账户和统一账户的问题 - 增加了对aptos链的支持 - 增加了出入金的手动记录,这样就可以看真实的盈亏变化了,而不仅是总资产 就像我之前说的,网站还有很多bug,因为我只测试了我自己的use case,比如币安我是统一账户,所以就没有测试经典账户。所以有任何feature request或是bug,随时欢迎反馈。 下一步是优化移动设备上的体验。

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#2062106413267066941
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@tyh668 @DeriveXYZ 应该是链上期权流动性最好的了,但我不确定能不能卖。 很多CEX上也可以卖期权,比如Deribit和Binance

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#1977052222685888711
TOPIC 12 第 03 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 14 篇

做市商滑点控制、挂单吃单博弈与单边爆仓防护隔离

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**滑点杀伤力**:在高频与套利交易中,滑点往往比手续费更隐蔽、更具破坏力,大单必须严格拆分为冰山或TWAP执行;
  • 🔑**挂单队列排队算法**:实时跟踪 Orderbook 队列变动,预判前方挂单被吃掉的时机,实现无延迟排队撮合;
  • 🔑**物理级风控隔离**:交易子账户独立设置最大亏损阈值(Hard Stop Loss),绝不让任何单一策略威胁主账户安全。
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底层金融逻辑与量化执行架构

做市商与高频交易员的每一笔盈利,本质上都是在与盘口的滑点和逆向选择(Adverse Selection)进行激烈对抗。如果你的订单成交时总是买在最高点、卖在最低点,那意味着你的算法正在被更有信息优势的高频机构‘有毒订单流’精准收割。

yourQuantGuy 在实战中建立了一整套严格的滑点防御机制。在向流动性相对较薄的 Perp DEX 发送订单前,程序会预先计算吃穿当前深度所带来的价格冲击(Market Impact),一旦发现滑点超过预设的安全边界,立即自动拆单或放弃成交。

同时,为了防止交易所系统故障或极端行情下行情穿透,策略账户必须采用严格的子账户隔离(Sub-Account Margin Isolation),为每个策略设置不可突破的清算红线,从物理层面杜绝连锁爆仓的系统性隐患。

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有朋友觉得这不是套利,而是在赌波动,所以我来详细解释一下,为什么这是超低风险套利,而绝不是在赌方向或波动: 1. 拆单建仓不是为了方向判断,而是成交机制所限 这笔 iron condor 分成了 bull put spread 和 bear call spread 两部分,是因为如果打成一单,市场不会成交这种“稳赚不赔”的结构。所以我将它拆开,但是在几乎同时下单,确保风险对冲。 2. 保底收益不是来自波动,而是结构错价 先下单 bull put spread 收到 $8,944 权利金,在成交 bear call spread 之前如果 META 涨了我们赚;即使meta在1分钟内跌到归零,最多也亏 $10,000 - $8,944 = $1,056。 而这 $8,944 权利金我直接拿去买美债,假设 4.5% 利率、持有 2.5 年(24年7月下单的,26年12月到期的期权),到期能拿回 ~$1,000 利息,几乎刚好覆盖极端情况下的亏损。这意味着在还没做 bear call spread 前,这单已经保本。所以在下单 bull put spread之后,不管市场怎么波动,卖 bear call spread 的收入就是纯利润。 3. 卖期权用到的margin是不收利息的,而我平时就不用margin,所以完全是零成本的。 4. 风险 唯一可能的风险,是 META 暴跌后导致 deep ITM,被提前行权。这本身不会造成损失,因为只是把同价值的期权换成了股票,但需要提前关仓,过程中出现轻微滑点。这是我能想到的全部风险。 只要先下单 bull put spread,那么这笔交易就完全不会因为市场波动而造成亏损,唯一的风险只是当meta暴跌后被提前行权后关仓的滑点,这能算是超低风险套利了吧?

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#1937711158070223297
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百万美金 DeFi 记录 - Day 21 这两天分别从 HLP 和 Morpho 拿出了一些现金,做了两笔新操作: 1⃣周一:投入 10 万 USDC 到 Momentum 的 suiUSDT/USDC 池子 官网显示 APR 约 10%,我设置了 ±0.01% 的滑点,目前的实际 APR 是 13.5%。收益主要来自 SUI 生态补贴,以 SUI 形式实时发放,可随时变现,不像 Euler 的 rEUL 有锁仓限制。 此外还有积分活动(Building Program),预计 9 月初 TGE。 在这里放一些项目的基本信息: - @MMTFinance 是 SUI 上的 DEX,目前tvl接近 $100m - 投资人包括 Coinbase、Circle、Jump、OKX 等,目前估值 $100M - 创始人 @ChefMMT_X 曾是 Meta 的 Libra 项目的创始工程师 - 项目有完整的审计,在最近 Cetus 的hack中没有受影响。SUI基金在hack发生后对Cetus的支持我认为也是给SUI生态整体增加了信心 2⃣ 投入 5 万到 Pendle 的 iUSD LP(InfiniFi) 这个项目我之前已经详细介绍过也很看好,前几天宣布了和ethena的合作,创始人也很活跃,常在 DC 跟社区互动。 因为是 iUSD LP,没有质押或锁仓,所以即使项目的资金有亏损也不会受影响(锁仓用户会优先承担损失),风险还是比较低的。 目前的 Pendle LP 的基本收益大概是10%,积分的市场预期收益是12%,所以收益也挺不错的。 我还在等团队回复一个关键问题: 白皮书提到资金若出现亏损,锁仓用户先承担,非锁仓质押用户在之后。但如果是黑客攻击导致的亏损,这个机制是否依旧适用? 我觉得这个问题对于很多潜在用户来说(比如因为风险考量只存AAVE的人)是非常重要的一个风险考量因素。截止发稿前项目方还没有确切回复 😬 ——————— 最后关于 @sparkfinance 的题外话 - 昨天 $SPK 开盘后当前的 FDV 约 $500M。 去掉BNB holders的空投,目前第一年还剩下约6.5%的配额,其中还包括了分给cookie的空投,而接下来质押 $SPK 也可以拿积分,所以我会参考一下接下来宣布的cookie的配额和质押拿积分对积分的稀释情况来决定要不要把 Pendle USDS LP 移仓到其他项目。 #mmtfinance #infinifi #defi #SparkFi

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#1935290035575623752
TOPIC 13 第 03 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 10 篇

永续合约资金费率套利中的资金利用率与杠杆安全边际

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**资金效率方程**:年化收益率 = 资金费率差 × 杠杆倍数 × 资金周转率,盲目加大杠杆是对冲爆仓的罪魁祸首;
  • 🔑**安全边际划定**:无统一保证金环境下杠杆绝不超过 3x,统一保证金环境下可适度提升至 5~8x,必须留足极端黑天鹅缓冲垫;
  • 🔑**动态调保机制**:全天候自动化监控保证金使用率(Margin Ratio),触发 70% 警戒线自动减仓或补保,坚决不依赖人工盯盘。
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资金费率套利看似稳健,但如果无法平衡好‘杠杆倍数’与‘资金利用率’,其风险并不亚于单边方向性交易。许多散户误以为对冲后就能无限加杠杆,结果遭遇插针行情,单边仓位被爆仓强平,对冲组合瞬间瓦解成裸单,造成灾难性亏损。

yourQuantGuy 在长文与推文中多次推导资金利用率的最优边界。在跨所传统套利模式下,两边交易所需要沉淀相等的保证金,资金利用率天生被砍半;若遇单边行情,还必须预留至少 50% 的闲置资金随时准备双向补保,导致实际资本年化回报大幅缩水。

因此,现代量化团队的竞争早已从‘寻找资费差’升维到‘保证金架构优化’。借助 CrossEx 等先进的组合保证金机制,将对冲头寸的维持保证金占用降至最低,才能在保持极高安全边际的同时,将资本回报率成倍放大。

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刚才收到整点提示后就把脚本停了,得益于市场反弹,投入 $20,000 大概四天,盈利 $5,000 左右。不是这个脚本厉害,而是吃到了这波行情的红利。 ETH 从 $3550 到现在的 $3850,如果直接按照脚本的最大仓位开看多杠杆,那么盈利大约 $8500。 所以再总结一次,这个脚本是在看多的基础上赚一个波动的钱。如果市场急涨,脚本会比直接开杠杆少赚;如果市场急跌,脚本会比直接开杠杆少亏;如果市场波动向上,是最舒服的,比直接开杠杆多赚。 因为脚本开仓是有间隔的,比如我自己设置的是把全部资金的5倍杠杆分100单下单,所以遇到急跌和急涨都不会吃到全部的跌幅/涨幅。而在震荡的市场里,这样的开单刚好可以吃到波动。

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[ 今天在 @binance 经历了我的第一次爆仓,在没有仓位的情况下 ] 把RLUSD放在统一账户里且做了合约交易有亏损的朋友注意了,前方有坑,注意避让。 虽然我现在明白是怎么回事了,但这次的经历对我来说还是挺离奇的,所以我会以当时的第一视角来叙述,而不是根据现有信息的上帝视角。 我一直用这个号在币安做一些仅持仓的合约套利,比如之前的海力士,顺便吃USD1和RLUSD的利息。事情发生前,我的合约统一账户里没有任何仓位,只有54万u的 RLUSD 以及 177 个SOL。 今天我看到RLUSD的利息只有大约5%了,刚好我也没有仓位,就想着把RLUSD换成USDT提去其他账户。 于是我去了 RLUSD/USDT 的交易对,点击转账的按钮把RLUSD从合约统一账户转到现货账户,转账的时候点了“最大”,转账成功。 几秒后,我收到邮件,提醒我爆仓了。 我当时就懵了,于是去检查合约仓位历史,确定没有仓位。去检查杠杆仓位历史,确定没有仓位。去检查借款历史,显示没有任何借款。 直到联系了客服才知道,原来是因为我的统一账户里有USDT负债,是以前用USD1和RLUSD作为保证金时开的仓位平仓后的USDT负债。 但我还是不明白为什么会爆仓。在我把 RLUSD 选择“最大”转到现货账户后,我的统一账户里的资产: 1)-77676 USDT 2)69700 RLUSD 3)177.868 SOL (价值 18676u) 我当时想的是:如果会爆仓就不该让我转账,而且明明转账后的资产也远高于负债。 现在我明白了,RLUSD和SOL在计算抵押价值时会被分别折价10%和20%,所以实际的抵押品价值大约是: 69700 * 0.9 = 62730 18676u * 0.8 = 14940 最终根据客服给出的数据,在我完成把一部分RLUSD转到现货账户的瞬间,统一账户折算后的总抵押品价值仅比负债高了0.6u。 因此不论是RLUSD 0.01% 的波动,还是SOL微小的波动,都能造成强平。确切地说,只要在转账时选了“最大”,就无法逃离被强平的命运了。 万幸的是最终亏损不大,亏的是强平结算时的折价,因为合约账户里抵押的SOL是按照90%的价格结算的,所以每一个SOL少卖了10u(这是我自己的理解,客服始终还是没能给出确切的回答)。 写这篇推文是为了分享这次“离奇爆仓”的经历,希望大家不会踩到一样的坑。 同时,我也认为“最大”转账的转账额度是产品的一个bug,而不是一个feature,希望币安在未来有所优化: 1. 从使用流程上来说,可预料在转账后有99.9%的爆仓可能,但没有给用户任何二次确认。 2. 从产品设计上来说,超过8万u的抵押资产对应7万多u的负债,仅因为0.6u的波动就导致爆仓。尤其是币安的uniMMR已经设计了1.2以下限制提款,但对应7万多u的负债,1.2的uniMMR距离1.05的uniMMR爆仓位居然只有相差0.6u,很明显是设计上的缺陷。

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#2093491202255401043
TOPIC 14 第 04 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 6 篇

Opinion 预测市场积分暴击战法:4万成交量斩获80分拆解

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**积分效率暴击**:在 Opinion 圣诞活动中,以不到 4 万美元的真实交易量斩获 80 积分,实现效率全网断层式碾压;
  • 🔑**拒绝无脑死刷**:绝大多数散户依靠大资金暴力硬刷交易量,往往在价差和手续费上产生巨额磨损,积分单价成本极高;
  • 🔑**维度打击机制**:洞察项目方多维权重评分算法,通过精细化操作击中加分核心指标,以巧破千斤。
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预测市场(Prediction Markets)是 2025~2026 年去中心化金融领域最具爆发力的赛道之一。从大选预测到美联储议息,海量资金涌入 Polymarket 和 Opinion 等平台。然而,绝大多数参与者在刷取空投积分时陷入了‘无脑堆交易量’的误区,付出巨额磨损却收效甚微。

yourQuantGuy 在复盘中披露了其独特的参与路径。他花了两周时间深入拆解预测市场的微观结构,发现传统的跨事件套利窗口已被顶级做市团队用极快的光纤网络锁死,普通用户很难通过纯高频交易获利。因此,他迅速将重心转移到‘积分分配算法的反向破解’上。

在 Opinion 的圣诞狂欢活动中,他摒弃了粗暴的死刷策略,仅用不到 4 万美元的名义成交量就斩获了惊人的 80 分。这一神级操作的核心,正是基于下文拆解的‘Baseball Card 六边形战士模型’。

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@0xdizz @opinionlabsxyz 才发现是 &gt;3 trades,我每天交易三笔。。。gg

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#2005067641048936553
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@opinionlabsxyz 我是在它还没发币前,因为挂单拿分的人多,深度好,所以才在opinion开仓。现在谁用谁______。

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#2040220348788899991
TOPIC 15 第 04 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 10 篇

Baseball Card 六边形战士模型:如何构建高权重交易画像

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**Baseball Card 理论**:项目方风控系统会将每个链上钱包抽象为一张具备多维指标的棒球球星卡(活跃天数、订单留存、对手方质量、LP贡献等);
  • 🔑**六边形均衡优势**:每周积分权重根据球星卡综合数值加权分配,单项极高而其他为零会被判定为女巫脚本,全维度均衡才是加分王者;
  • 🔑**灵感溯源**:该策略源自与 Lighter 争议事件当事人的深度复盘交流,直接切中项目方风控与激励分发的底层代码逻辑。
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‘Baseball Card(棒球卡模型)’是 yourQuantGuy 贡献给加密圈的最具启发性的思维模型之一。很多脚本作者误以为只要交易量够大、API 交互够快就能拿到最高奖励,却不知道现代项目方广泛引入了复杂的图谱分析与多维信誉评分。

在项目方的后台数据库中,每个账户都被映射为一个多维雷达图:包括委托挂单持续时间、真实对手方分布、流动性深度贡献、跨周期持仓行为以及链上活跃度。如果一个账户交易量极大但每次都是瞬时自成交,其球星卡便是一个畸形的细长尖刺,直接触发风控惩罚机制。

相反,yourQuantGuy 通过模拟真实成熟做市商的行为特征,让账户在各项指标上均超过 80% 的普通散户,将自己的 Baseball Card 塑造成无懈可击的‘六边形战士’。在系统加权分配积分时,这种高质账户会触发超额乘数加成,从而实现极高杠杆率的积分暴击。

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@DaqingSu 理论上其实上一周算出来已经是这样,但我们群里3x多空btc和eth且存满了一周的还是能拿到27%的收益,我觉得可能是有高杠杆的到了23%的cap,还有一些被女巫的,这些人的奖励被重新分配了。 我就先存着了,等到真的低于10%收益了再考虑下一步。

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#2008589703898173691
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@DaqingSu 官方明确表示两个账号对冲的行为会被女巫,减少或取消额外收益,我们群里也有人确实已经被女巫了。这样操作得凭本事,所以我不能这么宣传。

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TOPIC 16 第 04 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 12 篇

预测市场与订单薄套利切入口:为什么大选与宏观标的不可盲目套利

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**长尾事件流动性陷阱**:大选等单一宏观事件流动性虽高,但各平台盘口极为高效紧密,普通团队缺乏毫秒级物理专线几乎无利可图;
  • 🔑**交割规则歧义风险**:预测市场的最大黑天鹅往往不是价格波动,而是项目方在判定事件胜负时的仲裁争议(Oracle Ambiguity);
  • 🔑**专注微观结构套利**:避开全球聚光灯下的宏观大盘,在冷门垂直领域或突发事件中寻找做市商未及覆盖的短暂定价失衡。
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预测市场不同于标准化的永续合约,其底层资产是离散事件的布尔概率(0 或 1)。在 2024 年美国大选期间,全球无数团队试图在 Polymarket 与其他平台之间做跨所套利,但绝大多数以失败告终。

yourQuantGuy 深刻剖析了其中的深层风险:首先,宏观大事件聚集了华尔街最顶级的量化对冲基金(如 Susquehanna 和 Jane Street),他们在全球关键服务器节点铺设了超低延迟专线,散户与普通量化团队在纯速度赛道上毫无胜算。

更致命的是‘规则与预言机争议’。预测市场的结果结算高度依赖 UMA 等去中心化预言机的人工投票判定,一旦事件发生意外分支,做市商可能面临资金长期锁死甚至被恶意提案反转判决的巨大风险。因此,真正的专业套利者必须远离具有规则歧义的宏观泥潭,专注于确定性数学结构。

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补充一下预测市场 我其实花了不少时间研究预测市场,但到现在都还没有入场,主要是因为两个原因: 1. 预测市场的策略到最后更像是量化策略,而不是真的所谓的“套利”。 2. 我目前在合约套利方面还有很多事情要做,有很多潜在的收益还没有捕捉,对我来说,投资时间在合约套利的收益更高,确定性更大。 这只是我个人的情况,我相信肯定有大神能在预测市场做到中性套利的策略。但这些大神很难通过预测市场上的 PNL 捕捉到,因为如果真的是做中性套利的,他的PNL曲线就肯定不会是稳定向上的了,而是套利的两边加起来稳定向上。

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#2032817260193026247
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均价 0.35 卖了4000 shares,7倍利润,赚了顿米其林。 剩下的 1000 shares 就放着等明天到 0 或 1 了。 账户从3000u玩到5500u了,撇开赚钱不赚钱,预测市场用来娱乐是真挺有意思的。

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#2005582771759235153
TOPIC 17 第 04 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 10 篇

链上空投女巫防护与项目方风控算法反向推演

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**反向工程风控模型**:从项目方的防女巫算法(Sybil Defense)逆推其检测特征(时间规律、资金同源、Gas偏离、操作指纹);
  • 🔑**人机行为混淆**:杜绝秒级定时间隔发单,在脚本中引入泊松分布(Poisson Process)与高斯随机延迟,模拟真实人类反应时滞;
  • 🔑**资金链网状隔离**:主钱包与交互钱包严格单向流动,坚决避免不同地址之间产生资金网状互转与交叉关联。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

在加密资产空投历史上,成千上万的脚本工作室因为女巫审查(Sybil Detection)而全军覆没,数月心血化为乌有。项目方的风控团队通常使用 LayerZero、Hop Protocol 等开源女巫库,通过图聚类算法扫描链上资金图谱。

yourQuantGuy 凭借其深厚的金融工程背景,对这些风控算法展开了降维反向推演。他指出,最愚蠢的脚本是使用固定时间循环(如每隔 60 秒下一个单),这种特征在时间序列离散傅里叶变换(FFT)下会立刻显现出刺眼的周期峰值,100% 被系统自动标记。

专业交易者必须在自动化脚本中植入‘随机高斯抖动’与‘长尾泊松间隔’,并在交易品种、下单金额与持仓周期上保持自然散列。真正的高手不是去欺骗风控系统,而是让自己的每一个操作在微观经济学逻辑上都与真实的高净值独立交易员完全吻合。

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@DaqingSu 理论上其实上一周算出来已经是这样,但我们群里3x多空btc和eth且存满了一周的还是能拿到27%的收益,我觉得可能是有高杠杆的到了23%的cap,还有一些被女巫的,这些人的奖励被重新分配了。 我就先存着了,等到真的低于10%收益了再考虑下一步。

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#2008589703898173691
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@DaqingSu 官方明确表示两个账号对冲的行为会被女巫,减少或取消额外收益,我们群里也有人确实已经被女巫了。这样操作得凭本事,所以我不能这么宣传。

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#2008583547662340510
TOPIC 18 第 05 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 15 篇

稳定币脱锚监控机器人:USDe / Ethena 链上基差偏离即时捕获

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**脱锚预警体系**:构建 7x24 小时全链流动性监控机器人,毫秒级追踪 Curve、Uniswap 与中心化盘口的主流稳定币价格偏离;
  • 🔑**Ethena 基差风险拆解**:USDe 依赖现货多头 + 合约空头收取资金费,当全网资金费转负或做市流动性断裂时会出现微观折价;
  • 🔑**人歇机器不歇**:监控是一切套利机会的前提,‘一觉醒来感觉亏了一个亿’是所有量化选手的必经之痛,自动化执行是终极方向。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

稳定币(Stablecoins)是整个加密金融大厦的流动性基石,而稳定币的微观脱锚与基差偏离,则是风险偏好极低的套利选手最具含金量的收益温床。从早期的 UST 崩塌到 USDC 短暂脱锚,每一次价格偏离都是财富重新分配的巨浪。

yourQuantGuy 开发了专属的‘稳定币脱锚监控雷达’,重点监控如 Ethena USDe、FDUSD 等新型合成资产在各主流交易池的深度变化。以 USDe 为例,其年化收益来自‘现货抵押 + 合约做空’的资金费套利,当市场剧烈下挫导致空头费率倒挂时,二级市场往往会出现恐慌性抛盘折价。

监控机器人的核心价值在于:当全网绝大多数人还在熟睡或恐慌打听消息时,程序已经精准捕捉到了 1%~3% 的瞬间无风险脱锚折价,并在毫秒级完成链上打折购入、跨所对冲与赎回套利,将市场的恐慌摩擦转化为无风险净利润。

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[ 监控系列 之 “稳定币脱锚”监控 ] 一觉醒来,感觉亏了一个亿 监控是做了,但人还在睡觉。 https://t.co/igW7En04H8

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正在撸 OpenEden 积分,或者打算参与的朋友,这里有一个「拿分+赚收益」的机会,比直接买 YT 拿积分还划算。 🔹基本介绍: @TermMaxFi 是一个固定利率借贷平台,支持用 cUSDO 抵押借出 USDC: - 借款利率仅 2.48%,固定利率 - 抵押的 cUSDO 有 4x OpenEden 积分 - 抵押的 cUSDO 自身还有约 3.9% 的收益,相当于撸积分的同时还能拿利息,“倒贴”你收益 目前有 $1.1M 的流动性,支持最高 LTV 0.91,即使借50万也只需要3.5%的利息,所以循环贷的空间也很大。 🔹收益以及积分计算: 下图是以 $10,000 为例计算的循环次数、实际收益和可获得的积分: - 杠杆最多可以开到 10 倍,在本金的基础上 40x OpenEden 积分 + 固定收益,比直接买 YT 拿积分更划算 - 如果只循环2-3次,在拿积分和收益的同时,还留下本金70%-80%的 USDC 可以投到别的项目 🚨风险提示: - Smart contract risk 每个项目都会有,自己权衡。 - 清算风险。以配图中的 0.9 ltv 举例,当 cUSDO (目前$1.016) 脱锚至 $0.97 时会有清算风险。 - 特别重要!!!因为是固定期限的固定利率借贷,必须在到期前还款,否则会有清算罚款。 配图数据: https://t.co/XVX7bQ7Ee0 #termmax #defi #openeden

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TOPIC 19 第 05 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 15 篇

从 1 小时套利 550K 到 1M 账户冻结:Derive 链上期权套利底层模型

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**传奇长文案底**:在链上最大期权交易所 Derive 持续套利超半年,遭遇做市商报价偏离,1小时狂揽 550K 毛利;
  • 🔑**四种纯期权套利模型**:Put-Call Parity (C = P + S), Vertical Spread, Calendar Spread, 跨所期权价差套利;
  • 🔑**Portfolio Margin 极致释放**:开立单一币种组合保证金子账户,将全部仓位构建为 Vertical Spread,将名义敞口推升至 800 万美元。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

《从一小时套利 550K 到 价值 1M 的账户被冻结》是全网最具震撼力的链上实战长文之一。2026 年 5 月 8 日晚,yourQuantGuy 的监控雷达捕捉到了 Derive 链上期权交易所出现的巨大套利机会。每 10,000 美元的名义敞口竟然存在高达 550 美元的毛利润!

他迅速展现了职业交易员的高超素养:期权套利不同于单边赌博,必须遵循严密的数学定价公式。如果公式两端失衡,便存在无风险闭环。为了在极短时间内最大化资金周转,他迅速完成两项关键操作:建立 Portfolio Margin 组合保证金子账户,并将所有仓位构筑为 Vertical Spread,极大降低了维持保证金占用。

在随后的一个小时内,他通过平台官方提供的 RFQ(Request for Quote)询价系统连续手动下单 80 余次,每单均严格控制在平台提示的 100k 名义敞口以内,最终建立起总规模高达 800 万美元的巨额套利组合。

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说实话是运气,在看META期权的时候不小心注意到,抱着试试看的心态做了一笔,先做了call spread,因为远期 + out of money,delta很低,即使后面的put spread没有成交,也可以把call spread平了,亏也亏不了多少。 结果没想到还真可以,但是第一次碰到这种情况是真不知道有没有什么我自己没有意识到的坑,所以只做了5套。

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#2102730516403306961
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回复这位朋友是想告诉大家,AI很好用,但有时候也很“笨”,尤其是如果你问的内容是你自己完全不了解的,很容易被误导。 不知道prompt写的啥,但AI的整个回答都在质疑这笔交易的真实性,而不是这笔交易是不是成立的套利,有点像是一知半解的人在夸夸其谈。 1. “两个数字不可能属于同一时间的同一标的” 我早就在原文的评论区贴出成交记录了 2. “就算真成交了,吃两年利息也是假的” 确实已经吃了两年利息了,没有被提早行权。 不知道这是哪个模型,但稍微有点蠢: 即使被行权了,我也可以把仓位全部平了,为什么还要留着call spread? 3. “最高收益$50260概率=0,收在$799得赔$100” 刚好到最高收益50260的概率确实约等于0,但是收在$799 赚 $49860,收在$740(META现在的价格)赚$24000。而不是“赔”。 4. “portfoliio margin 几乎没有资金成本 不成立” portfolio margin的最低要求是账户有 $10万,而这一套期权组合占用的保证金约等于零,每开一套这个仓位,就收到了1万的现金,还会因为“MTM负债逼近1万在到期前被强平”? 5. “摩擦成本能吃掉全部$52收益边际” 这笔套利不是为了$52的收益,AI说的这种情况是秒开关 6. “那个国债收益是抵押品本来就有的收益” 如果我的账户里100%都是 AAPL 的持仓,哪来的收益? 如果我的账户里100%是$10万现金,做了这笔交易后又多了$5万现金,利息收益的本金从$10万变成了$15万,收益怎么没有增加?

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#2102722584345186785
TOPIC 20 第 05 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 14 篇

RFQ 询价系统拆单实战:每单 100k 与 8m notional exposure 深度对冲

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**RFQ 询价流程闭环**:发出指定行权价与到期日请求 -> 做市商算法返回确定报价 -> 用户确认点击成交,100% 履约合规;
  • 🔑**多所对冲流动性枯竭**:在 Derive 内部对冲达到 4.5m 后无做市商接单,转战币安与 Gate 期权仅开出 1m 深度,最终启动合约 Delta 对冲;
  • 🔑**对冲裸奔大忌**:宁可承受对冲成本上升与利润部分回撤,也绝不忍受裸露单边风险,展现了铁一般的职业纪律。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

深入理解 Derive 战役的关键,在于掌握链上大宗期权的 RFQ(询价系统)机制。在传统订单簿深度不足时,RFQ 允许买方直接向流动性做市商请求专属双向报价。在整个下单过程中,每一笔交易都是做市商算法根据自身定价模型主动返回的价格,yourQuantGuy 完全是依据公开规则低买高卖。

然而,在将仓位推向 800 万美元的过程中,他遭遇了严重的跨市场流动性阻碍。当内部期权对冲仓位开到 4.5m 时,全网已无做市商能够提供对应的期权反向流动性;即便他紧急调用币安和 Gate 的做市账户,也仅勉强消化了 100 万美元的深度。

在期权对冲路径被完全封死、现货急速暴拉的紧要关头,他毫不犹豫地启动了合约 Delta 对冲。尽管因为时间仓促未及精准计算二阶导伽马(Gamma),导致对冲仓位在行情拉升中侵蚀了很大一部分账面利润,但他恪守了‘绝不打开风险敞口裸奔’的最高交易原则。

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百万美金 DeFi 记录 - Day 14 今天没啥新的挖矿动作和分享,补充一组昨天提到的在 Dune 上抓的稳定币 FDV/TVL 数据: - 橙色是 USUAL 的 FDV/TVL,蓝色是 Ethena 的 FDV/TVL - 下方柱状图显示两者的偏离百分比 - 自 2 月以来的最大偏离是 20%,也就是说,如果 Ethena 的 FDV/TVL 是 1,USUAL 的从没脱离 0.8 - 1.2 区间 之后可以在图里加上 Resolv,看看 TGE 过后沉淀一段时间,三者是否会出现收敛。 其实我在对冲基金的第一份工作就是 data engineer,我知道数据里有很多巧合和噪音。我并不是说这组数据一定能说明什么。但如果一个趋势持续存在,并且背后有逻辑能解释,那长期来看,在没有其他大的变量的情况下,相信这个趋势会继续存在的期望值就是正的。

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#1932731851774312701
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HOOD 算是我真正意义上的第一只五倍股,今天给它加了一个 collar:买了100 put,卖了140 call,这样就可以安心放着了。 collar 是我在美股中最常用的策略,也是对冲基金最常用的期权组合之一。在这里简单分享一下: collar 是指在持有股票的同时,买入一个 put + 卖出一个 call 📑以我刚才 HOOD 的操作为例,当前股价 $98,在我已经持有hood的情况下,可以花 $36 买入一张 2027 年 12 月到期的 100 put,同时卖出一张 2027 年 12 月到期的 $140 call,收回 $30,相当于净花 $6 来构建这个保护结构。而这 $6 还包括了目前的价格($98)和 $100 PUT 的差额,所以真实的成本只有 $4 (max loss)。 ✅ 如果 HOOD 跌破 100,我可以用 100 的价格卖出 ✅ 如果 HOOD 涨破 140,我的收益封顶,但涨到 140 之前的收益都能享受; ✅ 如果股价在 100-140 之间,我依然是完整暴露在上涨空间中。 更重要的是:collar 策略可以非常灵活。如果中途遇到大跌,还可以继续操作,比如 roll down put 或者 buy back call 来增加弹性。

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#1940056023617654991
TOPIC 21 第 05 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 11 篇

中心化封锁与做市商博弈复盘:Chainalysis 黑名单伪命题与协商赎回 700K 纪实

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**中心化伪命题暴露**:达到 8m 敞口时账户突发被风控锁定,随后被借口‘Chainalysis 黑名单’限制提现,价值 1M 资产被困;
  • 🔑**硬核博弈谈判**:坚决驳斥‘市场操纵’与‘黑客攻击’指控,证明 80 笔交易全部经做市商自主确认,做市商最终承认自身算法报价存在严重 Bug;
  • 🔑**最终和解启示**:历经数日高压谈判最终付出 300K 让利、成功解冻并赎回 700K 净资产,为全行业敲响了 DEX 伪去中心化的警钟。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

当账户名义敞口推升至 800 万美元时,极具讽刺意味的一幕发生了:宣称‘去中心化’的 Derive 平台突然将 yourQuantGuy 的账户风控锁死,随后网页弹出警告,称其钱包被列入 Chainalysis 黑名单,禁止交易与提现。这显然是项目方在面临巨额亏损风险时,手动将用户地址列入黑名单的‘中心化拔网线’行径。

面对高达 100 万美元的资产冻结,yourQuantGuy 展现了教科书般的从容与谈判策略。他立即在 Telegram 与项目方展开法理对质,同时通过匿名加密信道与受损做市商直接谈判。他清晰列出每一笔 RFQ 的成交日志与订单确认链路,用无可辩驳的数据证明自己既无虚假挂单,亦无系统利用,完全是合法低买高卖,做市商报价失误不应由用户单方买单。

最终,在法理与舆论的博弈下,做市商承认自身定价模型出现灾难性偏差,双方达成和解协议:yourQuantGuy 让利 300K 美元,成功解冻并安全赎回 700K 美元本金与合法利润。这一事件不仅体现了其强大的心理素质,更成为全网审视‘链上去中心化真实底线’的标志性里程碑。

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[ 又回 Defi 了 | Pendle 14% 固定年化收益] 最近在 Defi 和 @pendle_fi 上比较火的项目基本都和DAT相关,这几天我也在 Pendle 上买了几十万u的 apxUSD PT,固定年化14%。今天就详细介绍一下 Apyx 这个项目。 简单说: apxUSD 是由 @apyx_fi 发行的类稳定币,底层资产主要是 @saylor MSTR 发行的 STRC。我再通过Pendle PT作为工具锁定固定利率,到期收获14%年化的固定收益。 这个策略有三层:STRC,apxUSD,Pendle PT,我会一层一层地来解析收益和风险。 - STRC STRC,是 Strategy / MSTR 发行的浮动利率优先股,目标是围绕 $100的价值交易,并通过调节股息率来维持价格稳定。比如当价格低于$100,就调高股息,吸引买家;当价格低于$100,就调低股息。目前的股息是年化11%。 - Apyx 发行的 apxUSD 和 apyUSD apxUSD 不是像USDC那种普通的稳定币,因为它的底层主要是像 STRC 这样价格会波动的资产,再加上一些现金和短期美债。 apyUSD 是 apxUSD 的收益版本。 用户把 apxUSD 存进金库(也可以理解为质押),收到 apyUSD。apyUSD的收益体现在对apxUSD的汇率上升。也就是说,随着底层资产(STRC)产生收益,1 apyUSD 可以兑换越来越多 apxUSD。 接下来详细分析一下Apyx这个项目的收益来源和风险。 ✅收益来源: 目前项目的核心收益来自于 DAT 优先股的股息,比如STRC目前11%的年化股息。当你把资金存入Apyx,项目方会用你的稳定币买入 STRC / SATA 等资产,这些资产产生的现金股息,会被转化为 apxUSD 体系内的收益,最后体现在 apyUSD 对 apxUSD 的汇率增长上。 ❗️主要风险: apxUSD和apyUSD最大的风险就是底层资产中的DAT优先股了,但这恰恰也是我选择买入 apxUSD PT 的原因。 目前STRC的年化收益为11%,apxUSD的底层资产中有约55%的STRC,42%的现金。历史上STRC的最低价格到过$90,也就是说,假设再次发生,这对apxUSD的影响大约是5%。另外,apyx还有大约1%的超额抵押品,所以实际影响会更低。 而目前在 Pendle 上 apxUSD的PT收益在14%,PT的收益来自买入YT从而希望通过apyx积分而获得更大收益的空投的玩家。(关于pendle PT/YT,我个人非常建议自己去读文档,认真学习一下,因为真不是一句两句话就能讲清楚的。) 换句话说,在Pendle上买入apxUSD的PT,可以获得比底层资产更高的收益,而承担更小的底层资产的风险。当然,比起底层资产,多了一层protocol risk,也就是链上项目被黑客攻击的风险,只要是defi,就自带protocol risk,大家就自己考量了。 - Pendle PT 在 Pendle 上买 PT-apxUSD,本质上是在折价买入一份未来到期可兑回 apxUSD 的本金,从而锁定固定收益。 那 Pendle 在这里做了什么? Pendle 会把一个资产拆成两部分: PT = Principal Token,本金部分 YT = Yield Token,收益部分 应用到 apxUSD 上来说: PT-apxUSD 代表到期可兑回的本金; YT-apxUSD 代表这段时间内 apxUSD 产生的收益,实际上apxUSD没有资金收益,只有apyx这个项目的积分收益。所以 YT-apxUSD 代表的就是市场认为的积分潜在的价值。 如果你买 PT,本质上就是直接变现apxUSD带来的积分收益。 举个简单例子: 假设某个 PT-apxUSD 到期时可以兑换 1 apxUSD, 现在市场价格是 0.95 apxUSD。那你买入后,只要持有到期并成功赎回,理论上就可以用 0.95 apxUSD 换回 1 apxUSD。 这中间的 0.05 apxUSD,就是你的固定收益。换成年化,就是 Pendle 页面上显示的 fixed APY。 这就是 Pendle 的魅力: 你不用去赌未来 apxUSD 的积分价值,你买 PT 的那一刻,价格已经锁定了你的到期收益。如果到期资产正常兑付,你拿的是固定收益。 同理也可以适用到apyUSD上,如果你想要长期持有apyUSD来赚取收益,由于apyUSD的收益和底层资产相关联(STRC),所以是浮动的。所以如果你想固定收益,就可以在Pendle上买入PT-apyUSD,目前固定年化收益15.5%。 大概的风险和收益就这样,非投资建议,大家自己做好研究。

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说实话是运气,在看META期权的时候不小心注意到,抱着试试看的心态做了一笔,先做了call spread,因为远期 + out of money,delta很低,即使后面的put spread没有成交,也可以把call spread平了,亏也亏不了多少。 结果没想到还真可以,但是第一次碰到这种情况是真不知道有没有什么我自己没有意识到的坑,所以只做了5套。

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TOPIC 22 第 06 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 16 篇

交易随笔:不懂编程可以用 AI 写量化套利程序吗?(AI 实习生论)

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**破除 AI 伪神话**:推特充斥着‘零代码小白靠 AI 一键写程序日赚上万’的毒鸡汤,AI 并未降低程序化交易的核心风控门槛;
  • 🔑**Manager 与 Intern 架构**:交易者必须先建立完整的数学逻辑与风控体系,才能把 AI 当作‘初级实习生’去支配和审查;
  • 🔑**盲目依赖的致命代价**:交易代码的边缘 Bug 与网络抖动处理极其致命,完全不懂代码的人盲目跑实盘,面临的是无保护的资金毁灭。
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随着大语言模型(LLM)的普及,社交媒体上充斥着过度简化的噪音,鼓吹‘零基础小白只要输入提示词,就能让 AI 写出全自动量化搬砖机器人’。yourQuantGuy 专门撰写了《不懂编程可以用 AI 写套利程序吗?》的深度随笔,给狂热的市场泼了一盆清醒的冷水。

他深刻指出,AI 可以帮你补全语法、优化正则表达式或编写基础的 API 封装,但它根本无法替你跨越‘从零基础到构建生产级稳定交易系统’的核心鸿沟。程序化套利中最关键的不是开仓逻辑,而是异常处理、网络超时重试、滑点溢价保护、浮动保证金熔断等极其冷门但致命的工程细节。

交易者必须自己先成为具备系统思考能力的‘工程主管(Manager)’,具备完整的风险逻辑与防御哲学,才能将 AI 作为‘干苦力的代码实习生’进行严格的审查与验收。如果你连 AI 生成的代码哪里有并发竞态条件(Race Condition)都看不懂,将真金白银交给它无异于在雷区跳舞。

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@wu48636254 @pendle_grandma 日本区附近撇开贵的omakase不说,我最喜欢的是Nodaiwa的鳗鱼饭😍,太好吃了,鳗鱼肝的前菜也很好吃

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@0xLUKE777crypt 有了AI之后,很多事唯一的门槛就是自己的好奇心和学习能力了

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TOPIC 23 第 06 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 12 篇

北美搞钱奇技淫巧复盘:大学倒卖、博彩 100k+ 与推荐码裂变第一性原理

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**大学第一桶金**:从大学时期倒买倒卖 Supreme 与限量球鞋,斩获人生第一笔六位数资产,培养了对供需失衡的原始商业嗅觉;
  • 🔑**北美合规博彩套利 100k+**:深入研究美国合规博彩网站的免赔促销机制(Promotional Arb),纯靠数学赔率与对冲合法撸取超 10 万美元;
  • 🔑**推荐码裂变机制**:花 10 分钟在北美折扣券搜索引擎精准埋设三星优惠码,借助平台推荐算法排名躺赚数千美元被动收益。
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底层金融逻辑与量化执行架构

在《曾经的北美搞钱奇技淫巧》系列中,yourQuantGuy 分享了自己在求学与从业早期的传奇搞钱经历。这些经历看似与如今的链上量化相去甚远,但其底层思维完全是一脉相承的‘寻找定价摩擦与规则套利’。

在大学时代,他敏锐地捕捉到了潮流球鞋与 Supreme 市场因限量饥饿营销导致的‘官方发售价’与‘二级市场转售价’之间的巨大悬殊,通过全美拉网式扫货积累了第一笔六位数资金;随后,他在美国合规博彩市场上发现了庄家为了吸引新用户推出的补贴漏洞,运用二阶期望值公式在两边盘口对冲,无风险套利超 10 万美元。

甚至在最简单的电商优惠券推荐上,他仅用了 10 分钟研究 Google 搜索关键词与折扣网站的推荐流机制,便实现了精准的裂变收益。这些案例生动证明了:真正的套利者拥有洞察‘系统规则漏洞’的穿透之眼,无论在实体经济、Web2 还是 Web3,商业第一性原理永恒不变。

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[ myportfolio.xyz 迎来巨大更新:支持券商数据+“账户时光机” ] 因为市面上的账户追踪的产品都没法满足我的需求,所以我自己做了一个。在满足我自己使用需求的基础上,也完全免费分享给所有朋友。 今天迎来了产品目前为止最大的升级: 1. 支持绝大部分美股券商甚至银行 包括盈透、Fidelity、Schwab、Robinhood、Moomoo、Webull,以及Citi、Chase、TD等北美银行。 当然不是我自己集成的,而是用了snaptrade这个非常正规的免费的第三方工具。具体操作流程在myportfolio添加账户时可以看到。 注意,由于盈透本身的限制,数据不是实时的,而是前一个交易日的收盘数据,连接后需要等大约2个工作日,snaptrade才会开始收到数据的推送,然后你才能连接到myportfolio。 2. 增加了“时光机”的功能 用户可以看到过去的账户持仓信息,前提是时间在账户被添加到了myportfolio之后。 (提醒一下:当你把账户添加到myportfolio之后,每天都会自动更新,不需要你手动更新资产。) 3. 增加了“资产比较”的功能 用户可以选择两个时间点来比较资产的变化,了解为啥资产增加/减少了。 4. 可以手动修改、添加过去的账户余额 这个功能主要用于两种情况: - 可以隐去过去通过API获取的错误的账户余额 - 可以手动增加过去的账户余额 5. 增加了各种排序功能 6. 增加了资产的两种不同分类查看方式: - 根据资产分类 - 根据账户/项目分类 7. 增加了对 MEXC 和 Kraken 的支持 (SpaceX打新后遗症) 8. 手机端的UI基本没问题了 接下来会主要改进整体的界面和各个功能及按键的安排。之前功能简单,所以界面就很简单整洁,现在功能多了,乱七八糟的到处都是按键,所以会整合并重新安排一下。 有啥建议、bug、用的不爽的地方、其他需求,尽管提。

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@JACK_HY_YANG 当时好像是冲1万送8千+1000次免费老虎机,再加上有一些体育博彩的对冲在那边赢了,总之draftking确实是最大的毛

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TOPIC 24 第 06 卷核心精讲 ⏱️ 研读约 6 分钟 📝 关联实盘原推 15 篇

独立交易员生死存亡法则:克服自信不足、拒绝主观裸奔与终身风险控制

本章实战精髓与心智法则 (Key Takeaways)
  • 🔑**反直觉交易心理学**:自认是一个‘缺乏自信’的人,但恰恰是这种对市场的敬畏和对亏损的极度厌恶,促使其走上了绝对中性的套利之路;
  • 🔑**战胜手动干预冲动**:即便程序化交易已由脚本全权执行,交易员仍须时常与内心的焦虑博弈,将风控纪律编码进系统底层;
  • 🔑**终身立于不败之地**:在加密残酷的丛林法则中,活得久永远比短期赚得猛更重要,守住本金的确定性永远高于任何暴富的虚幻想象。
深度机制推演

底层金融逻辑与量化执行架构

在全书的终章,yourQuantGuy 剖析了其作为职业量化交易员的心路历程。他坦言自己与那些在牛市中高喊‘永远看多、激进加杠杆’的明星交易员截然不同,他在性格深处是一个甚至‘缺乏自信’(Under-confident)的人。

然而,正是这种‘缺乏自信’成为了他最坚固的铠甲。一个过分自信的交易员往往会爱上自己的单边观点,在行情逆转时死扛到底直至爆仓;而一个对市场充满敬畏的套利者,从不猜测明天比特币涨到 10 万还是跌到 5 万,他只关心当前的基差是否具备数学回归的确定性。

‘在可以有确定收益时,绝不赌博;无论利润再大,风险再小,也绝不忍受打开敞口裸奔。’ 这句振聋发聩的至理名言,凝结了他十年量化生涯的全部智慧与心血。敬畏市场,坚守中性,以严密的工程代码抵御人性的贪婪与恐惧,这便是量化交易员穿越牛熊周期的终极心法。

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不会造成亏损的,因为 grid-step 是开仓时应用的条件,不是止盈时。假设grid-step设置为0.1(也就是0.1%),标的的价格是2000,0.1%对应的价值就是$2 比如第一个单子在$1990下单,挂单$2000止盈。第二个单子直到标的跌到1888($1990-$2)之前都不会下单,除非突破$2000,或跌破1888。 这样的目的是防止价格一直保持在1900时,在同一价位下太多单,这时候如果一跌,就套住一把的单子。当然,这样也会让交易量减少,因为下的单变少了。就是风险和交易量之前权衡的问题。

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风险提示: 脚本不是中性策略,请务必理解脚本逻辑,了解各个参数后,如果觉得脚本适合自己,再使用。为你自己的资金负责。

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