@HyperliquidX Maxi | Quant Trader ADHD,什麼都想看和了解

Hong Kong
Joined February 2021
權力只會向權力來源負責 @predictdotfun 這麼多用戶,是他產品好嗎? 有一些盤口其他平台沒有? 核心是幣安! 是BNB ! 過去這麼兩三年,那一個項目上alpah + perp 而且空投好 錢就是那麼多,給了你,幣安的利益便減少了
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收手吧阿祖,外面的根本不是人啊。。。
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從騰訊雲搬到 AWS(兩台皆在日本東京),在 @HyperliquidX 等永續 DEX 上會更快嗎? 同一份程式、同一組 API key,兩台機器各跑一次,涵蓋五個交易所:Hyperliquid、HL HIP-3、Lighter、Backpack、Arcus。 一、盤口數據(公共 WebSocket):差別在此 兩台同時運行 30 分鐘,以「本機收到時刻 − 交易所時間戳」計算(SNDK)。 格式:騰訊雲東京 → AWS 東京 中位數 p50: - Binance:5.4 ms → 1.8 ms - Backpack:4.4 ms → 1.2 ms - Lighter:5.9 ms → 3.4 ms - Arcus:13.6 ms → 9.8 ms - HL 官方 WS:242 ms → 247 ms - HL 經 @Quicknode gRPC:236 ms → 161 ms 尾部 p99: - Binance:5,659 ms → 8 ms - Backpack:914 ms → 8 ms - Lighter:3,019 ms → 11 ms - Arcus:5,923 ms → 18 ms - HL 官方 WS:1,895 ms → 764 ms - HL 經 QuickNode:907 ms → 214 ms 晚到超過 1 秒的訊息比例: - 騰訊雲:Binance 15%、Arcus 6%、HL 4%、Lighter 2%、Backpack 1% - AWS:全部為 0 中位數只差幾毫秒,真正的差距在尾部:騰訊雲每隔一段時間就會整段晚到數秒。根因在騰訊雲這條網路路徑,與交易所及程式無關。TCP 亂序封包:騰訊雲約 1.5%,AWS 約 0.05%。 二、下單執行:兩台幾乎相同 每種訂單各 20 筆、最小量,以交易所自身時間戳計時。 格式:交易所端「處理完成」中位數,騰訊雲 → AWS - Arcus:撤單 29 → 31 ms;吃單成交 78 → 81 ms - Backpack:撤單 59 → 57 ms;吃單成交 160 → 159 ms - Lighter:掛單 15 → 16 ms;撤單 315 → 315 ms;吃單成交 316 → 315 ms - Hyperliquid:掛單 206 → 204 ms;撤單 212 → 214 ms;吃單成交 531 → 508 ms 兩台相差都在約 10 ms 以內;HL 吃單差 23 ms,仍在 20 筆樣本的雜訊範圍內。 換伺服器改善的是數據,而非撮合。執行速度由交易所決定。 三、「HL 撤報價別用 cancel,用 modify 把單子挪遠,會快一倍」 實測:HL 主站與 HIP-3、騰訊雲與 AWS 兩台,共 80 組改單對撤單。 結果速度相同。交易所端處理完成的中位數: - 騰訊雲:改單 204 ms,撤單 212 ms - AWS:改單 219 ms,撤單 214 ms 改單約一半時候較快。HL 的 modify 實際上是「撤舊單+掛新單」合為一個動作:交易所給出新訂單號,舊單號推送為已撤。 請指點我遺漏了什麼 🙏
最近在做 perp 跨所套利 (Hyperliquid, Lighter, Binance, Entropy). 下面这些冷知识都是我自己实测出来的 1. VPS 放 AWS 东京, AZ 选az4. LightSail的话选默认的A地区就行了. 因为这里离币安服务器最近. az4 到 Binance 0.3ms, 另外两个区 1.5-1.9ms. HL 和 Lighter 都走 CloudFront. 换 Lightsail AZ C会比A快1ms.. 2. Hyperliquid 行情开 3-4 条连接, 用最先到的消息. (比单条链接快). 具体为啥我也不清楚. 币安数据就没这个问题. 3. HL 撤报价别用 cancel, 用 modify 把单子挪远, 会快一倍.. 4. Lighter 免费账户就够了 5. 美股闭市期间. Binance 上的币股变动都是最先的. 领先 Lighter main 50-200ms, Lighter RH 250-350ms, trade.xyz 450-550ms, Entropy ~800ms 6. 美股盘中 Binance 只落后 Nasdaq 50-60ms. 而正常情况在东京收 Nasdaq 行情最快也要 75ms+. 很明显是一些大的做市商有专线, 连接纽约和东京. 比公网链路快很多. 这个咱们散户没办法..
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今日研究:Hyperliquid 在美國有 Kraken,在印度會有 Mochatrade 嗎? 第一次刷到 @Mochatradeapp,我以為又是一個新的 Perp DEX。點進去發現團隊來自印度,老實說第一反應是擔心:怕又是割一波就跑的項目,也覺得在印度做加密很難有大機會。 但再看下去,兩件事讓我改觀: ▪ 它拿到了印度 FIU-IND 登記 ▪ YC 介紹寫著它建在 Hyperliquid 上 巧的是,就在它公布融資的同一天(10/26),Hyperliquid 宣布 Kraken 母公司 Payward 將成為第一個受 CFTC 監管、在 Hyperliquid 上開市場的機構。 如果 Mochatrade 在印度做的是同一件事,Hyperliquid 就多了一個合規入口。 Mochatrade 是什麼? ▪ 讓印度人用盧比(UPI)交易美股漲跌,輝達、特斯拉、蘋果等 50+ 檔 ▪ 可做多做空,最高 50 倍槓桿,24/7 交易 ▪ 開倉、平倉各收 0.05% ▪ 2026 年 4 月才開始做,還在內測,候補名單 2.5 萬+ 團隊:三位 IIT 畢業的創辦人,CEO 之前做過 Aptos 錢包 Martian(200 萬+ 安裝,已被 Pontem 收購)。 融資:約 556 萬美元,YC、Pioneer Fund、CoinFund(領投)、Coinbase Ventures、Nicky Montana。 轉折: 它的服務條款沒有寫明會在 Hyperliquid 上交易,用戶也沒有錢包,盧比存在印度公司 ALSD 的帳上。 更有意思的是,我用兩個 AI 工具同一天抓它的條款,拿到兩個版本: ▪ 一版寫明「目前用 Binance 期貨定價和對沖」,而且 ALSD 是你每筆交易的對手方 ▪ 另一版完全沒提 Binance,只說 ALSD「可能」當對手方 兩版的更新日期都是 10/26。 所以和 Kraken 比: ▪ Kraken:拿的是 CFTC 的交易所、清算所、經紀商牌照,直接在 Hyperliquid 上開市場 ▪ Mochatrade:拿的是 FIU-IND 反洗錢登記,條款裡沒有 Hyperliquid 結論: Mochatrade 確實在做印度的合規入口,團隊和資方都很強,需求也是真的。但「Hyperliquid 也在印度受監管」這句話,現在還說不上。 對 Hyperliquid 來說,印度的問題不是有沒有被監管,而是 Mochatrade 最後會不會選它。
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如何更快取得 @HyperliquidX 的盤口數據? 在 Hyperliquid 進行跨所套利時,發現部分成交滑點偏高,p90 達 2–8 bp 經查,主因為下單當下所持盤口數據已過時,價格已先行變動,所見仍為數百毫秒前的狀態。伺服器部署於東京,物理距離已盡量縮短,惟官方公共 WebSocket 推送之盤口仍偏慢。以全天生產數據統計: 中位數 236 ms p90 346 ms 約 2% 之幀超過 1 秒才抵達 後續採用 @Quicknode 的 gRPC 盤口推送 p50:236 ms → 176 ms p90:346 ms → 211 ms 超過 1 秒之幀:2.05% → 0.02% 費用方面,Build 方案每月 49 美元,包含 8,000 萬 credits。僅訂閱最佳買賣報價、約 20 個幣種,已完全足夠 若追求更快,可自行成為 Hyperliquid validator,直接自鏈上取得數據,惟每月伺服器成本約 1,000 美元 真正的機會來自結構差異——跨所、跨 DEX、資金費率與定價規則之間的不一致。先找出結構,機會方才存在;速度僅是使既有機會執行得更為乾淨 以每月 49 美元換取約 60 ms 的改善,性價比可接受;更高成本則待結構機會更為明確後再行考慮。因此,QuickNode 對我而言是實用工具,而非 alpha 本身。先尋找結構,再談論速度 (但是我仍然尋找當中....)
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Hyperliquid 現貨新增 EQNVDA、EQAMZN、EQMSFT、EQMU、EQSPCX 等交易對。 這是 EQX Labs 發行的代幣化美股現貨(HIP-1),1:1 實股背書,可 24/7 交易。 又有新東西可以玩了
EQX tokenized spot equities will begin trading Monday, October 26 at 9:30 AM ET on @HyperliquidX.
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打包成為一個產品 配合積分系統 再配合KOL 變成一個項目賣出去
如果你的面前有个按钮 10000元初始本金 按一次键 你有 50% 的概率可以获得翻倍 有 50% 的概率会亏 70% 你会选择按吗? 你会按多少次停下来呢?
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還以為是AI, 真的很誇張........ @Tesla
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「了解自己是最重要的課題」 每個人的風險厭惡程度/資金量/投放時間都不一樣,最重要是清晰認識自己的局限性 三年前因為一天喝兩杯咖啡胃出血,當時一周內流了三公升的血。輸血和流血是同時進行。 今天感覺狀態來了,想增加動力就喝了兩杯咖啡,馬上進醫院了 我還沒有清晰認識到自己的腸胃能力 唉
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前员工爆料gate四宗罪之一:刷70%交易量吸引散户,靠对赌赚客损。散户永远看的见吃不到的数据盘。 材料指控,Gate通过内部做市、自成交和关联账户刷量,把合约成交量和排名做上去。 截图里,Gate当时OI约13.7亿美元,24小时成交量却达到182.1亿美元,Vol/OI高达13.29;而Binance、Bybit、Bitget、MEXC大多只有2左右。 据此判断,Gate虚假交易量占比可能超过70%。 Gate内部做市团队直接站在散户对手盘,给你看起来很好的深度和流动性,最后赚的却是你的亏损。过去两年部分大渠道返佣甚至做到88%-90%。 同时,爆料还称Gate去年底开始大规模裁员,今年初裁掉大量IT人员,很多岗位靠AI写代码、缺少审核。 Gate的审核和风控失守,是导致我170万USDT被盗的直接原因!
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最近一個月都在 @entropyIO 上套利 很多人用它的理由是: Ribbit Capital 投了、 @HassnHh30961 在、還沒有 HIP-3 項目 TGE。這些是我認識它的第一印象,但不是我真正交易的原因。 我真正用它,是因為兩件事: 1. 網站體驗一流 我一直在 Hyperliquid 套資金費,也有自己的 dashboard,一直覺得還可以,但總覺得欠了點東西。直到打開他們的網站,就知道是專業的:佈局、熱力圖、不同數據的展示和排版,剛好就是我做決定需要的所有數據。最近在套 AVGO/VST/SNDK/ANSEM/PONS/UNITREE,每天都會固定打開一兩次看看。 2. 關鍵時刻,只有它能交易 上個月 $GPRO 新聞出來那天,市場上沒有多少地方可以做合約,而我有很強的做空需求。突然看到他們上線,那天晚上市場上大概只有他們能做合約。套利空間很大,雖然量不大。我在 Raydium 的池子食了不少,開空只是為了對沖 IL。 那一刻讓我想起多年前:Hyperliquid 還在早期,我手上有不少 EigenLayer 積分,當時只有 Whales Market 和 Hyperliquid 的 pre-market,我就在十幾塊做空了。 最後: 前兩天看到 smart money @hank06171 已經交易了 220M,我也開始有點急,但半天之後就冷靜了。因為我們不一樣:資金不一樣,策略不一樣,最重要的是,我並不知道任何 alpha。 (聽說很多 KOL 都知道,有沒有人可以偷偷告訴我呀🥲)
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我錯了,應該聽大家的話
你如果是data scientist或者统计学background,做量化自动交易strategy是你现在这个时代投资回报率最高的事情 我踩过的坑: 1. 不要做高频,你没有和Jane street一样硬件你做不了高频。swing trade 你也可以自动交易 2. 不要让AI从头开始写回测框架:无论是哪个model,他们都很擅长自己偷看未来函数和忽略滑点,你做回测要上专业级别的quantconnect或者nautilus trader中去测 3. 让不同的模型进行讨论和博弈 我还记得我当年在投行上班的时候,写一个rolling window backtest,debug,查stackoverflow需要花一周甚至几周,大量的精力都发在debug上,现在你完全就可以做一个策略艺术家,在上面指挥
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真會玩 @entropymarkets 有五個附屬帳號 @0xashensoul @yourQuantGuy @mrblock @Web3Feng @chang_defi Q4 秒!
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170万USDT被盗,Gate的“负责到底”最后只剩沉默。 我把账户被接管的经过、审核疑点和后续沟通整理在了这篇文章里。钱没赔,事情没解决。 请帮我转发,别让这件事被拖到无人再提。 @Gate_zh @Han_Gate #Gate
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「和自己比較」 以前看到兄弟或者身邊的朋友賺了很多錢會覺得很後悔,覺得自己也可以賺到這個機會,覺得錯過了很多 知道不應該有這個心態,但是一直都改不了,直至去到三週前 因為要減肥,所以參加了跑步會,我第一次參加的時候是跑4公里,我10分鐘後已經被身邊的人領先我一個運動場(一圈) 難道我會和他們比較嗎? 雖然大家都是跑步,但是大家嘅起步不一樣,目標不一樣,身體狀況不一樣 如果我當刻是跟隨他的步伐,反而會令到自己受傷 瞭解自己,我自己比較一步一步進步才是重點 每個人都可以走到自己的終點
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刚开始做套利的朋友,很容易过分痴迷于工程问题。 监控怎么搭,执行怎么快,警报怎么配,最好再搞个漂亮的 dashboard,看着满屏跳动的数字,感觉在 AI 的帮助下,离印钞就差一个 API key。 但当你真把这门生意做到足够大时,你会渐渐意识到,这些玩意儿既不是必要条件,也不是充分条件。 你和套利佬之间的沟壑,根本不是代码能力,而是在深入研究交易类产品规则,和衍生品底层资产特性后,提出猜想,验证猜想的能力。 比如我可以很自信的说在 @Lighter_xyz 上,所有的套利机会都是我的机会。 为什么? 因为从币圈原生资产,到 RWA 这波的黄金、原油、指数、美股个股,我和 @Boywus 算是跟着平台一个个的资产上新,把规则一点点完整地啃了下来。 价格怎么来,资费怎么算,休市后怎么办,极端行情下有什么限制,同一资产放到其他所又是怎么处理的。 哪些差异能赚,哪些只是看起来能赚;哪些仓位平时相安无事,一到周末就能给你整出点节目。 这些都得弄明白。 这个过程很漫长,也很痛苦。尤其早期规则不完善时,很多认知,是要拿大额亏损换的。 旁人看到的是我狩猎巨鲸,日入百万; 是几千万美金的 OI 持仓,爽吃资费和积分。 但他们没看到的是,哥们儿也曾在 LG 周末涨跌熔断机制带来的费率爆杀里,抱头鼠窜。 没有实打实的痛过,就永远不知道策略的边界在哪里。 赚钱的时候觉得自己理解了规则,亏钱的时候才发现,自己漏读的那一行 docs 里的小字,收费是真他妈贵。 所谓理解一个策略,不只是知道它什么时候赚钱,还得知道它会怎么亏,最坏能亏到哪儿,以及自己有没有能力扛到退出。 而最终沉淀下来的那些策略,作为碳基生命的我,走老艺术家手搓路线,也能把单开出来。 但是这一刻,已经没必要了,因为你对它们太了解了,什么条件该开,什么情况该停,哪些异常必须报警把我摇起来,心里都有数了,那就索性就甩给程序去做吧。 像图里这种 10 亿美金交易量以上的号,TGE 后,我跑了得有 20 个。 一年大几百亿美金的交易量给我带来的肌肉记忆,才是哥们儿的护城河。
其实大部分的套利交易机会都是用时间和金钱刷出来的,并不是来自AI给你挖矿挖出来的。 就好像很多机会都是老大哥 @Metabape 在每个凌晨观察数据特性算出来的,甚至有好几次是实战大仓位被交易所坑了一波学费,我们才明白:还能这样玩? 数据一直在那,你各种RL,端到端,怎么都比不过几瓦功耗的脑子,根本就不是算力问题,AI能帮我们是否分析几个可能方向,但是它不能一开始就想出来蹲这些机会。 我并不能得到人类在这方面还是强于AI的结论,只是在现阶段,更像是AI统治世界后还有个犄角旮旯的人类反抗军聚集地,像极了红果的末日剧。
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New listing: Roundhill Memory ETF ($DRAM) at 25x Leverage.
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Establishing a $10M GMX Market Making Fund GM Labs is establishing a $10M market-making fund for the GMX token, funded from the treasury. The fund will use the protocol’s combined Open Interest across all chains as its reference... Full details below⬇️
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$LSK 這一波好誇張,套利的群友都爆了一些。。。
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