Mr Dim

Bitcoin,ETH

[金融世界 Financial World @FinWorld]

传奇投资者杰里米·格兰瑟姆，人称泡沫预言家，以精准预测过1989年日本房地产泡沫、2000年互联网泡沫、2008年金融海啸闻名。近日他参与播客，谈到了对当前市场的悲观态度：华尔街永远不会告诉你离场，AI救了市场一次，但羽毛终究会落地。下面是他的观点精选：
1/美股当前估值风险很高，市场可能把高利润率和高市盈率同时放大，形成双重高估。
2/AI打断了2022年的泡沫破裂进程，但没有消除泡沫本身。
3/华尔街很少主动提醒投资者离场，因为看空市场存在巨大的职业风险和商业风险。
4/市场顶部常见信号是上涨集中在少数大盘股，边缘成长股和高Beta股票提前走弱。
5/如果泡沫真正破裂，标普500可能面临较大回撤，通常会跌50%以上。
6/未来10年美国市场可能跑输非美发达市场和新兴市场。
7/真正值得关注的机会在绿色转型、太阳能、电池储能、电动车和相关风险投资领域。

[Mu nicallen @Municalleneae]

2026年 5 月，Wise（前 TransferWise）迎来历史性巨变。官方已正式、全面放开中国大陆用户使用“居民身份证”进行合规验证与开户，且开立美元账户时**无需像以前一样死死卡在“地址证明”**上。

这标志着 Wise 彻底告别了过去大陆用户必须依赖护照、甚至被迫去拼凑虚假境外地址的“高危草莽时代”。

通过这套最新合规直通车，你可以坐在内地的电脑前，以 0 门槛 斩获真实的美国、英国、欧洲、新加坡、香港等 9 个国家和地区的同名离岸银行账户（Sort Code / IBAN / Routing Number）。

无损开户与激活四步走（实操指南）

不要图省事在手机裸奔环境下强行注册。Wise 的 AI 欺诈防卫引擎对注册时的**环境纯净度（设备、IP、GPS 一致性）**有着近乎变态的动态审计。

第一步：环境净化与账号觉醒

https://t.co/s4reWuPFSw准备：确保你的节点是纯净、不抖动的独立固定 IP（如最近补货的日本 ZgoCloud 优化线 VPS 或高质量美西住宅节点），严禁使用万人骑的免费机场，那会直接触发 Stripe 恶意 Agent 拦截雷达。

2.名字填写小贴士：登录 Wise 官网，选择“个人账户”，居住国家/地区选择 中国大陆 (China Mainland)。在填写姓名时，强烈建议直接使用你身份证名字的拼音（且以英文大小写规范填写，如 San Zhang）。这能确保在未来对接全球离岸账户（如 iFAST、汇丰蓝狮子、中银香港）进行同名互转时，系统判定 Name 100% Match，规避反洗钱挂起。

第二步：身份证活体核验（2026 新规核心）

1.完成密码和 +86 手机号验证后，登录账户，点击开通你需要的第一个外币余额（强烈建议优先选择 港币 HKD 或 英镑 GBP）。

2.系统会引导你进入身份验证。由于你选择了中国大陆，系统会直接弹出 国民身份证 (National ID Card) 选项。

3.注意：Wise 系统不支持上传现成的身份证照片或截图。 你必须使用手机摄像头，现场实时拍摄身份证的正、反双面。拍摄时确保光线均匀、无反光、边缘清晰。

4.随后进行手机自拍，完成 AI 人脸识别。提交后，官方自动化审计通常在 几分钟至 2 个工作日 内完成。

第三步：同名入金激活（最关键的破局点）

Wise 账户开通后，必须首次存入等值 20 英镑（或 170 港币 / 20 美元） 的资金才能正式激活并显示你的独立银行账号。这笔钱不是手续费，激活后完全属于你，可随时转走。

• 入金红线：内地账户暂不支持直接以人民币（CNY）入金或通过内地银联卡充值。

• A 类无损路径（断层推荐）：使用你手里的 港卡组合（中银香港 / 汇丰蓝狮子），在 Wise 里选择以 港币 (HKD) 入金。

• 选择 本地银行转账 (Local Bank Transfer / FPS) 方式。
• Wise 会给你一个香港本地的收款账户，你直接用香港银行网关通过 FPS（转数快） 汇入。

• 真相：这种路径在 2026 年是 0 手续费、0 汇率磨损、秒级到账。

• B 类平替路径：如果你还没有港卡，使用我们之前拆解过的 iFAST Global Bank（英国奕丰银行） 账户。在 Wise 选择以 英镑 (GBP) 入金，通过英国本土 Faster Payments 一秒打入，同样是 0 损耗。

第四步：分裂获取多个离岸账户

入金到账的一瞬间，你的 Wise 账户被彻底点亮。点击各个币种余额底下的 获得账户行号 (Get account details)，系统会瞬间为你分配：

• 美区账户：包含 9 位的 Routing Number 和独立账号（底层清算行为 Evolve Bank & Trust 等）。

• 英区账户：包含 6 位 Sort Code 和 8 位本地账号。

• 欧区账户：包含以 BE 或 DE 开头的独立 IBAN 码。

2026 避雷生存法则 ⚠️

1.死守“同名入金”铁律：首次激活那笔 20 英镑的资金，汇款人的姓名必须与你的 Wise 账户姓名 100% 绝对一致。严禁找朋友代付、严禁使用任何非同名的第三方不合规钱包。一旦检测到第三方非同名入金，Wise 会直接判定为“洗钱欺诈风险”，瞬间将你永久封杀（且该身份证终身无法再开户）。

2.把它当成管道，别把它当成水库：Wise 是一家持有电子货币机构（EMI）牌照的资金转移服务商，它不是传统商业银行，不受存款保险（如英国 FSCS 的 85k 金融补偿）的直接全额保护。不要在 Wise 里囤积超过你一周调度所需的资金！资金一到，立刻分流落地到你的 汇丰蓝狮子、中银香港 或 iFAST 储蓄账户里。

3.出金回国无损通道：当你需要把海外的利润、劳务费回流内地生活时，利用 Wise 原生接入的 支付宝/微信 Direct-to-Wallet 通道。直接填写国内支付宝绑定的手机号，资金会在几分钟内自动结汇为人民币躺在你的支付宝余额里。这属于外币直达，不占用你内地每人每年 5 万美元的换汇配额。

[caro 猫猫头🐈‍⬛ @lin_yiliu]

给大家推荐几个期权做的好的博主
最近一直和他们学呢

1.专注卖期权收入策略，测试过上百策略，强调卖现金担保看跌（Cash-Secured Puts）（月化5-10%，胜率95%）、买LEAPS（长线期权，360天到期）和零日信用价差（0DTE Credit Spreads）。分享实际回测和简化方法。@MarketMovesMatt

2.全职卖期权5+年，专注卖期权收集权利金 + 买LEAPS + 持有优质公司现金流股。分享简单高概率玩法，有免费eBook教学，社区复制率高。@LEAPTRADER_

3.月入4-5位期权收入。框架清晰：底仓持股（NVDA、TSLA等）→ 卖7-42 DTE Delta 0.15-0.25的Put（用margin）→ 买LEAPS Calls → 偶尔Put Credit Spreads。结合Robinhood和Tastytrade平台。@WealthCoachMak

4.经典Wheel Strategy（滚轮策略）：卖Put → 被指派持股 → 卖Covered Calls → 收权利金循环。混入LEAPS和保护性交易，强调“Rolling when it makes Dollars and Sense”。@TJTheWheelDeal

5.非传统Wheeler，核心是conviction持股/LEAPS + 偶尔卖Covered Calls / Poor Man’s Covered Calls** 降低成本基数 + Wheel高流动性名字（TSLL、PYPL等）。强调长期股权 + 期权收入复合。@HertzyTrades

6.@OptionsHawk(Joe Kunkle)：期权流（Options Flow）和异常活动专家，实时分析大单、模式，提供具体setup。适合看机构动向做判断。
（分享美股量化+期权动能）。

其他值得看：@jordanfogel（分享高胜率策略如80%胜率，即使方向错也能赚钱）、@optionscjp（卖期权生活）、@MasiTrades/@maxoptionstrade（教学型期权交易者）。中文/港台用户可关注@maojietrading

[0xToni @0xtonixie]

想在两年内实现财富跃迁，一定要关注那些在熊市仍坚持做加密投研的KOL。
因为现在热度低还能持续输出的人，等牛市来时，往往最早带你抓住机会。

1. 滴滴老师 @rtk17025 ，xhunt排名前百分之5，还是医学博士，妥妥学霸一枚，关键字：”真实“、”社区导向“，一直在“AI+Crypto”“港美股分析”这两个细分赛道深耕，是一位偏向“老哥带兄弟一起玩”的实战型+社区型的KOL

2. Haotian 老师 @tmel0211，独立研究员、Amber Group顾问、IOSG Ventures特约研究员。 关键字：硬核科普 ，项目叙事分析。
由迹论心，在前两天整在蹭CZ和star的热度时，他专注行业本质，一句话点出“定价权、结算权、抽水权”。
最近持续拆协议和机制，熊市值得重点学习。

3. 小捕手 CHAOS 老师 @iamyourchaos ，关键字：100+一级项目投资经验，撸毛究极alpha。别人还在“偷撸”，他在项目融资第一时间就公开，并直接帮你分析优劣和潜力。

4. 小财神 @0xZhang_Crypto，你们以为熊市大家都在亏钱吗？实际上小财神每天还能稳定在链上农个几千上万U，链上地址公开，战绩可查：0xfb4e4fa492217d8401aa9e893c78707b61923953

首先，千万不要跟单，但你要多观察像“小财神”这种能稳定盈利的人，多学他选链上 meme 的逻辑。
因为从 ICO 到 NFT 再到 meme，本质都是叙事 + 文化。
谁能看懂故事、预期和流动性，谁更可能抓住下个万倍机会。

5. 量化大佬 @yourQuantGuy， 关键字：开源，量化，战绩可查。 所有的量化策略和脚本都全开源，哥是真的不缺钱，也是真的热爱技术，珍惜这一类人还有分享欲的时候，多学多练

[Chess蔡司🥯 @chessxyz]

今天Polymarket宣布将在接下来 2–3 周内升级整个 Polymarket 的交易所底层架构。包括：新合约、新订单簿、新抵押代币，抓紧第一时间给大家翻译+解读下：

👉CTF Exchange V2
Polymarket交易引擎大升级，CTF Exchange V2 是对 Polymarket CTF Exchange 合约的升级，主要改进有：

1⃣优化并简化 Order 结构体
2⃣优化订单撮合逻辑
3⃣支持 1271 签名
4⃣支持 builder code，用于链上订单归因
5⃣优化手续费收取和分发

👉Polymarket USD（新的抵押代币）
Polymarket将从 USDC.e 迁移到新的抵押代币 Polymarket USD，由 1:1 的 USDC 支持。

1⃣对大多数普通用户来说，这次切换是无感的。
2⃣前端会自动处理包装（wrapping），用户只需要进行一次授权确认。
3⃣但对于高级用户和只通过 API 交易的用户，需要自己把 USDC 或 USDC.e 通过 Collateral Onramp 合约的 wrap() 函数 包装成 Polymarket USD。

👉新的 CLOB-Client SDK
新的 SDK 会自动处理从 V1 到 V2 的切换，但前提是开发者必须升级到最新版客户端。

1⃣你的客户端会查询一个版本接口，并在迁移当天自动刷新。
2⃣TypeScript、Python 和 Go 的客户端都会在正式上线前准备好，文档也会在发布前共享。
3⃣如果你在运行机器人或做系统集成，你需要：
升级 SDK➡️用新的 Order 结构重新签名订单

👉升级期间会发生什么？
在这次升级过程中，现有的所有订单簿都会被清空。
期间会有一个短暂的维护窗口，具体时间会至少提前一周公告。

👉迁移指南和完整 API 更新日志很快会发布。
1⃣TS、Python、Go 的 SDK 升级文档和代码示例也会很快提供。
2⃣如果有问题，可以去 Discord 的开发者频道，或者直接联系团队。
3⃣他们也会为希望在正式上线前测试的合作伙伴提供一对一支持。

👉Chess蔡司的解读

Polymarket整体技术栈大更新，提升稳定性和为海量交易提供支撑，比如：
1⃣优化订单结构和匹配以提升撮合效率，Gas成本，吞吐和订单处理速度。
2⃣支持1271签名，1271签名是智能合约钱包的标准签名，意味着Safe/智能合约钱包/更复杂的机构账户/agent/bot钱包都可以更好的接入Polymarket的交易了。
3⃣统一稳定币，终于从USDC.e迁移到Polymarket USD了，统一了抵押层和简化用户理解。

看起来，是在为世界杯要来的大并发量提前做准备了，都知道今年世界杯是预测市场的高考，所有相关项目都围绕世界杯去做文章， @Polymarket 也算是提前准备好就等开赛了，然后对开发者也更友好了，太期待了。

Good job and shout out to @Polymarket @PolymarketDevs @PolymarketSport @gusik4ever @JYtopfloorboss @mustafap0ly @shayne_coplan @thib0ault 🎉, can't wait to see the FIFA World Cup⚽️🏆!

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

整理了 10 个预测市场Polymarket实战工具，从数据分析到自动交易到 AI Agent，覆盖完整链路

→ 数据研究层

1、Predictfolio
追踪 250 万+ 交易者的 PnL、持仓和胜率，自带排行榜，能看到头部玩家的持仓变化和历史收益曲线，总追踪交易量超 $141B。做研究和跟单参考都够用。
🔗 https://t.co/38DbpYgHTJ

2、PolyActivity
聚焦 Smart Money 信号追踪，实时监控大户动向和 Featured Traders 操作。界面简洁，适合快速捕捉聪明钱的方向性押注。
🔗 https://t.co/Q5eA9AQBZ7

3、Polymarket API
官方三套 API 体系：Gamma API 查市场和事件数据，Data API 查持仓和交易记录，CLOB API 直接对接订单簿做程序化交易。想做任何 Polymarket 相关开发，这是起点。
🔗 https://t.co/jcE5SijLAh

→ 跟单 / 自动交易层

4、PolyCop Bot
Polymarket 排名第一的跟单机器人，监控目标钱包的交易行为并自动复制操作。适合不想盯盘但想跟住 alpha 的用户。
🔗 https://t.co/SIEvDqidLe

5、Insiders
一站式预测市场交易平台，主打 0 延迟交易、一键跟单和内幕信号聚合。把 Polymarket 的交易体验做了层封装，降低操作门槛。聪明钱回测工具非常好用。
🔗 https://t.co/cmdQn1SQSD

6、PredWin
预测市场交易 Bot，刷 Polymarket 撸空投的用户用的最多，可以自动刷交易量，胜率 80%。
🔗 https://t.co/0tHiQDs8wA

→ AI Agent 层

7、Simmer Markets
同时支持 Polymarket 和 Kalshi，核心卖点是 AI Agent 自动交易，已接入 OpenClaw 生态，平台上跑着 10000+ 个交易 Agent。如果你想让 AI 帮你在预测市场下注，这是目前最成熟的入口。
🔗 https://t.co/uQGhAcKrsf

8、骡子快跑
如果不想部署龙虾，觉得龙虾太笨的，可以用骡子快跑部署相关 Skill，龙虾相当于是雏儿，骡子相当于是少妇，一拍屁股就知道要做是，对于小白用户来说更友好。
🔗 https://t.co/5IFupIUxlw

9、MiroFish
00 后北邮大四学生郭航江，用 Vibe Coding 十天做出 MiroFish，连续两次登顶 GitHub 全球趋势榜，2 万+ star，陈天桥 24 小时拍板投了 3000 万。可以用来做事件预测。
🔗 https://t.co/ZVPBaR3BVv

10、Awesome Finance Skills
开源金融 Agent 技能集，⭐458。包含实时新闻聚合（覆盖 Polymarket 数据源）、情感分析、时序预测、逻辑链路可视化等 8 个模块。可以直接装到 Claude Code / OpenCode 等 Agent 框架里用。
🔗 https://t.co/J9U6Bqbkrq

[ccjing | (✱,✱) 🐬 @ccjing_eth]

https://t.co/g9HdNCLD06

[leifu _/ @leifuchen]

大家可能都听说过 BS 模型不适用于加密期权定价，但到底有多不适合可能缺乏定量的认识。Kończal 在 2025 年发表的论文《基于加密期货合约的期权定价》使用 CME 的 BTC/ETH 期货期权数据对比了 6 个定价模型，BS 模型的误差是最优模型的 3.5-5.5 倍。

论文的核心发现:
- 对加密期权而言，能处理跳跃的模型碾压不能处理跳跃的模型。价格突然跳变才是加密市场的核心特征，因此捕捉价格的突然跳变比精确建模波动率的连续变化更重要。

- BS 模型的误差远超其他模型，几乎不能用于实际定价(尤其是远期期权)，原因是加密期权的隐含波动率大约是 S&P 500 的 4–6 倍，而且收益率分布有厚尾和偏度，完全偏离于 BS 的正态假设。

模型选择建议:
- 跨币种选 Merton 跳跃扩散模型（4 参数，两个币种都排前列）
- 分币种优化：BTC 用 Kou，ETH 用 Bates（MAPE 仅 1.9%,全场最优）

论文用三个指标衡量模型定价 vs 市场价的差异:
- MAE（平均绝对误差）最符合直觉,每个期权的定价偏差取绝对值，求平均。BTC 上 Kou 的 MAE 是 258,意思是平均每个期权偏了 $258。

- RMSE（均方根误差）先平方再开方，所以大的偏差会被放大。如果一个模型在 99 个期权上只偏 $10，但有 1 个偏了 $5000，MAE 可能看着差异不大，RMSE 就会狂飙。它反映的是最差情况有多差。

- MAPE（平均绝对百分比误差）是把偏差除以市场价再取百分比。这样就抹平了价格量级的影响，使得不同币种（比如 BTC 和 ETH）的报价偏差可以横向比较。

其他有趣的发现：
- BTC 和 ETH 的价格跳跃特征不同：MJD 校准显示 ETH 的价格跳跃频率大约是 BTC 的两倍，这可能解释了为什么 ETH 需要更复杂的 Bates 模型（需要同时处理高频跳跃和随机波动率），而 BTC 用相对简单的 Kou 模型就够了。

- BTC 和 ETH 的期限结构截然不同：VG 模型的 ν 参数显示，BTC 随到期日单调递增，市场认为越远期，极端事件越可能。ETH极端波动集中在中期，长期反而趋于稳定。

论文的不足:
- 所有结论基于 2024 年 3 月 11 日一天的数据（这天 BTC 一举突破上个周期高点，属于极端行情）
- 没有讨论校准稳定性，比如用 3 月 11 日的参数去预测 3 月 12 日的价格
- 数据来自 CME，CME 和 Deribit 的流动性、参与者结构、保证金机制都不同，模型排名在 Deribit 上可能不一样。
- 没有计算成本对比：实盘交易对延迟敏感。BS 有解析解秒出结果，Bates 需要数值积分，论文完全没提计算耗时，但这对高频场景可能是决定性因素

[蓝狐 @lanhubiji]

最近简单研究了一下三家Perp选手：Hyperliquid、Lighter以及GRVT。

Perp几乎是整个加密领域最卷的赛道之一，而这三家选手又是其中最卷的三个选手。它们的共同点，都是主打：又快又去中心化。

不过，仔细研究下，它们的底层架构、权衡取舍以及目标用户还是存在区别。下面简单说三点：

* 架构和链上程度方面

Hyperliquid在链上程度方面，算是最“纯链上”那一档，自建高性能L1，交易、撮合、清算、资金费率全部都在一条链上完成，有统一状态，没有跨层延迟，速度很快，毫秒级。

不过，也因为它是独立L1，所以生态相对封闭，跟以太坊主网的兼容性也一般，普通用户第一次进入的体验不算顺畅。在安全性和去中心化方面略逊于继承以太坊安全性的Perp（在目前情况下，用户不会太在意，不过随着规模越来越大，后续这个问题会被越来越多提及）。

Lighter是基于以太坊的 ZK-Rollup（自定义 ZK 基础设施）,撮合/执行是链下完成，所以速度也快，不过，所有操作（包括撮合/清算等）都生成ZK证明上链验证+结算。

此外，继承以太坊安全 + 完全可组合性，真正“以太坊原生”。零手续费是其卖点。

GRVT，算是最“混合”那一档，交易撮合链下进行，几乎是CEX级别的体验，亚毫秒级，甚至快于Hyperliquild（Hyper速度不一定最快，某些场景更稳些，因为全链统一状态，所以各自在这里都有权衡）。

GRVT的结算/争议/最终状态是需要上链的，采用的是ZK证明+Zksync技术。钱不在GRVT，而在用户自己钱包，自托管。GRVT跟其它Perp不同的一点是，它还加了合规层（持牌 + KYC/AML），对机构最友好。

* 费用 & 激励模式（谁最便宜 / 谁最赚钱）

GRVT特色在叠加收益,maker 是负手续费（用户挂单可赚钱), 而taker 正常收手续费。整体费用来算，还是比传统 CEX要低很多。

在激励方面，有策略分成、流动性挖矿、积分等玩法，资本效率最高（同一笔钱能同时交易 + 放收益 + 跟单）。

Lighter目前最狠，目前常规账户零手续费，对高频/大单用户极度友好，目前暂时靠 ZK 压缩 gas + 规模来赚钱。

Hyperliquid目前手续费低，不是零。靠链上 gas + 代币经济（HYPE 捕获价值）回血。

* 当前目标玩家

根据上面的特色，三者目前的目标用户有一些区别，当然，随着卷的程度加深，未来可能会发生变化。

仅就目前而言：

Hyperliquid，一些大鲸鱼/专业交易者喜欢玩，也有流动性+使用惯性的原因。目前在交易量和持仓长期霸榜，生态最成熟，杠杆高、币种多，纯链上，透明度不错。但没 KYC，机构大资金进出稍麻烦。

Lighter，受到以太坊社区的一些人青睐，适合高频刷量、套利以及搬砖玩家，算是去年崛起最快的黑马之一。

GRVT，目前除普通玩家之外，也引起大玩家注意，尤其是在机构 + 合规需求强的玩家。目前GRVT有百慕大牌照、KYC（可选但鼓励）、隐私保护（ZK 隐藏细节）。

界面最像 CEX，支持一键跟专业策略/量化团队（Grvt Strategies）。散户也可以玩，更卷“钱不闲着、多场景赚钱”。

一句话总结区别

想最纯链上 /最透明→ Hyperliquid；

想以太坊原生/可组合 → Lighter；

想收益叠加/CEX 级体验 /机构合规→ GRVT。

[leifu _/ @leifuchen]

https://t.co/jqibGlLthA

[leifu _/ @leifuchen]

https://t.co/YcOC6eoRP9

[leifu _/ @leifuchen]

为什么加密货币是杠铃策略的天堂？ 为它同时具备两个极端：

1）安全端的利率极高。BFX 美元融资年化 12%，是美国国债的 3 倍。传统市场的全天候组合追求低波动、抗危机，年化普遍在 7-8%，风险调整后更没得比。

过去 5 年，$10K 放在 Bitfinex 做 USD 融资，复利滚到 $18,278（+82.8%）。同一天用 $10K 买 BTC 现货持有，今天值 $14,106（+41.1%）。无脑放贷在一轮半牛熊后还跑赢了持币。

2）尾部极肥。Luna 腰斩、FTX 归零、10 月崩盘⋯⋯每 1-2 年来一次 30%+ 的暴跌，不但跌得深，持续性还好。Put 期权在这种环境下的中奖概率和盈亏比，远高于传统市场。

- 传统市场的杠铃：年化 4% 国债 + 尾部对冲，尾巴瘦，对冲成本高，等 10 年可能等不到一次黑天鹅，钉子哥从 20 年枯坐到现在，书写了好几本，鹅还没来。

- 加密市场的杠铃：年化 12% 放贷 + IVP 高阈值买入 Put（黑天鹅可能已经出现），尾巴肥，每年都有机会，而且一年只用 5% 的资金作为买入 Put 的预算，放贷利息完全覆盖权利金消耗，暴跌时的触发暴击的几十倍（相对于权利金）收益就是纯利润。

这就是为什么在加密市场不做杠铃简直是暴殄天物！（过去一年的杠铃策略回测结果见下回复）

[币圈女菩萨 | Pizza披萨🍕 @xincctnnq]

Hyperliquid 上 14 个自动交易策略最近被人全开源了。基差套利、资金费率收割、做市、网格，全部可以直接部署。

可作为独立CLI、Claude Code技能、OpenClaw AgentSkill或MCP服务器运行。

量化交易的需求一直都在，但大部分人卡在两个地方：要么不会写代码，要么写了不知道策略对不对。这个仓库直接把两个问题都解决了。

没有编程基础也能玩：把仓库链接丢给 Claude Code，让它帮你逐行解释每个策略的买卖逻辑。搞懂了再决定要不要跑模拟盘。

Hyperliquid 现在交易量在 DEX 里排前三，资金费率策略的逻辑最简单，就是在费率为正时做空永续对冲现货赚差价。适合入门。

链接在下面。提醒一句，开源策略能学到逻辑但别直接上真金白银。先模拟盘跑两周看回撤再说。

仓库：https://t.co/RzRkYpA6x5

[区块链行情研究 @qkl2058]

我爸之前老念叨我，让我找个正经班上，别整天“在Polymarket上瞎赌”。

上个月我赚的，比他一年工资还多。

靠的是天气市场。

从那以后，他再也不提找工作的事了。

事情是这样的。

NOAA不是你手机里那个随便看看的天气App。它是美国国家海洋和大气管理局，24小时不停跑大气模型，用卫星、海洋浮标、多普勒雷达，外加几十年的气候数据。

48小时内的预测准确率：93%以上。

而Polymarket上那些玩天气的，大多数人就是掏出手机看两秒天气App，然后瞎蒙一把。

这个差距，就是捡钱的机会。

👉 Polymarket官方入口：https://t.co/4DaJvexjhY

一边是国家级预测系统，一边是瞎猜。

我后来开始跑一个简单的复制交易机器人：https://t.co/EgT16k3fC5

（老规矩：自己先验证数据，搞清楚风险再跟。）

举个真实例子：

芝加哥，某个周五。

NOAA预测当天71°F的概率：92%左右。

Polymarket上对应的那个价格：8美分。

机器人直接进场。

0.08美元买入
等市场慢慢反应过来，价格往上走
涨到0.49美元左右

平仓。

差不多6倍回报。

这不叫预测，这叫跑得比大多数人快。

我当时就转了150美元进去，笔记本电脑扔厨房桌子上让它自己跑。

回来一看：

6个城市，一共干了28笔交易。

纽约、达拉斯、迈阿密、西雅图、亚特兰大、芝加哥。

机器人每两分钟扫一遍，找那些手机App预测和NOAA数据对不上的地方。

规则特别简单：

· 价格低于15美分才进
· 涨过45美分就出
· 每笔最多亏2美元

这其实不算交易。

就是利用那些只看手机App的人，和背后几十亿美元堆出来的预测系统之间的信息差，套个利。

一个月后的数据：

2900多笔交易
胜率91%
150美元起步，利润38700美元

我爸现在还是觉得我该找个正经工作。

但我跟他聊这个的时候，机器人又赚了847美元。

[Mr.RC｜𝟎𝐱𝐔 @MrRyanChi]

https://t.co/TEUP3779I5

[trader-c @TradercBTC]

我做个笔记吧

首先我非常强烈推荐各位关注这位博主，我的交易系统里，周期和结构是非常重要的组成部分

而启发我的就是这位博主，他的内容几乎都是以周期和框架为主。（你很少能在中文推看到这些内容）

这是去年我在刷英文区交易推特内容的时候碰到的。

其次这是一个关于这篇推文的大概内容：

核心观点

1. 形成偏见 → 我预期什么？

2. 如何进入？

重要结论：一个场景 ≠ 一个预测

第一部分：形成偏见

1️⃣什么是形成偏见？

形成偏见很重要，因为它是你定位的框架。

你不是在做出预测 → 你是在形成对市场在某个时间框架上方向的粗略想法。

如果你有足够的理由认为某个方向的概率足够好，你可以决定在这个偏见上押注。

你可以开始思考和规划你的入场和失效点。

你可以有：
- 日线偏见
- 周线偏见
- 或更高时间框架的周期偏见

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2️⃣周期结构分析

经典的周期结构包括5个阶段：

- 阶段1: 牛市
- 阶段2: 熊市（形成区间低点）
- 阶段3: 在宏观区间下方积累（偏离）
- 阶段4: 收复宏观区间并突破阶段3的区间
- 阶段5: 牛市进入区间高点，最终抛物线式进入新高（超过宏观区间）

周期结构告诉你：
- 在价格行为方面预期什么
- 在风险/回报方面在哪里入场
- 失效水平在哪里
- 什么时候该退出

但它不会告诉你价格会如何到达那里。

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3️⃣小周期结构

在宏观周期内部，经常会形成小周期结构。这些小周期的阶段3突破通常发生在宏观区间的关键水平周围。

示例：
- FET在宏观周期的阶段4和5内形成了完整的小周期
- 某些代币的小周期发生在价格达到宏观区间高点之后（阶段5）
- 这些小周期可能非常剧烈，有超过70%的价格下跌，持续1年以上

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4️⃣比特币当前的周期结构

作者的看法：
- 目前处于小周期下降趋势，尚未确认反转
- 寻找小周期阶段3的发展以及在关键水平附近的突破
- 当前区间高点有潜力，但只要我们没有得到突破和收复

则我们可能：
- a) 在区间震荡更长时间
- b) 今年晚些时候跌得更低，在其他关键水平之一形成小周期底部：中区间 → 区间低点区域
- 不逆势反转，因为我预期宏观周期结构会在之后重新启动，进入最抛物线的部分

核心原则：我们不知道它究竟会是什么样子，但不要预测 → 反应。

观察关键水平，等待，寻找潜在的小周期阶段3区间，并寻找突破和收复。

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第二部分：股票与黄金

1️⃣股票

自2022年以来，比特币在本轮牛市周期中一直落后于许多股票。

- 相同的周期结构，只是比特币晚了100-300天
- 相同的区间低点收复，相同的阶段...

目前，大多数股票仍处于同一宏观周期中，但大多数已经完成或正在完成其最后部分——抛物线阶段。比特币又是落后的。

2️⃣ 黄金

比特币和黄金仍然非常相关，但它们的关系是领先-滞后关系，而不是简单地"一起上涨"。

历史：
- 比特币在黄金飙升期间从未真正进入抛物线阶段
- 历史上，比特币只在黄金完成其走势后才进入抛物线

2013年：
- 比特币的第一个主要周期始于黄金见顶并进入多年修正之后

2021年：
- 黄金形成阶段3底部并进入阶段4时，比特币仍处于熊市（阶段2）
- 黄金开始从阶段4向周期高点（阶段5）上涨时，比特币才形成阶段3底部
- 黄金最终在抛物线阶段5走势中见顶时，比特币开始了自己的阶段5抛物线走势

当前：
- 黄金目前正处于其宏观周期的抛物线阶段
- 我们真的能指望比特币在黄金进行有史以来最大的抛物线走势之一时进入抛物线吗？

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3️⃣宏观偏见总结

1. 比特币的周期结构
- 宏观周期明显仍然缺少抛物线部分
- 看起来比特币正在更大的周期内形成小周期
- 预期：小周期解决后的抛物线部分
- 计划：在小周期的阶段3在宏观区间关键水平之一形成后入场

2. 股票
- 一些主要股票形成了清晰的宏观周期结构
- 比特币遵循了非常相似的周期结构，但一直滞后约100-300天
- 自2023年以来我一直在追踪这种关系

3. 黄金
- 历史上，当黄金大幅上涨时，比特币表现不佳，更不用说黄金进入抛物线时
- 黄金目前正在努力进行我们一生中最大的抛物线走势之一
- 在之前的周期中，比特币只在黄金完成其走势后才真正进入抛物线

关键图表：BTC/GOLD比率
- 目前低于区间低点
- 一旦我们收复它，可能成为大周期转换的触发器

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第三部分：如何入场？

当前比特币状态：
- 仍处于下降趋势
- 跌破宏观区间高点，现在成为阻力
- 尚未形成清晰的小周期阶段3，也没有突破

三个关键水平：
1. 区间高点
2. 中区间
3. 区间低点

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场景1：区间高点

我想看到：
1. 在这里形成一个良好的基础（潜在的小周期阶段3）
2. 向上突破回到基础上方和宏观区间高点上方
3. 收复我们失去的局部区间低点
4. 与趋势线一致

这些是我开始重新入场的入场触发器。

如果跌回下方，该论点有一个明确的失效点。

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场景2：中区间

如果我们立即跌得更深，或者先假突破到上方阻力然后失败，那么小周期的阶段2（熊市）可能还没完成，我们会在中区间关键水平之前形成底部。

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场景3：区间低点

如果我们没有在任何地方得到收复，或者收复后不久就失败，理论上我们可能一路跌回区间低点区域，甚至暂时跌破它。

在这种情况下，我们可能还有更多时间，应该去放松一下。

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核心原则总结

1. 不要预测，赌博式地到处接飞刀
2. 我们不知道它究竟会是什么样子，但不要预测 → 反应
3. 观察关键水平，等待，寻找结构
4. 我们观察、适应，并在新信息到来时更新我们的计划

[套利豪仔🗽 @pritipatelfgoo]

一个哥们分享给我，他朋友从量化基金辞职后，给他发了2页图纸。

他说：“这些是我用来在Polymarket赚钱的关键公式。一年能赚40万美元。如果你能用好它们，你就会发财。”
朋友当时不信。

朋友把这两页直接丢进OpenClaw，然后发了一个提示：“给Polymarket建个机器人。”接着就出门了。

回来一看，AI代理已经在Telegram上发消息说：“已经准备好运行了。
”现在这个机器人已经连续4天，每天稳定给他赚150美元。

我有点不信，我把这两份文档都附上了。你们也丢进自己的AI代理试试，有人能看懂吗？

[leifu _/ @leifuchen]

今天读到一篇 2025 年的论文《用订单簿数据预测加密货币短期价格走势》，作者还有 X 账号 @Kev，大家可以去围观一下。论文的核心发现：高频数据预处理优先于模型复杂度，即做好数据清洗之后，手动设计特征+简单模型，表现和全自动（神经网络自动学习特征）的深度模型不相上下，甚至更好。这个发现在传统金融领域是主流共识了，但对加密市场做这方面研究的并不多见。

作者的研究数据是 2025 年 1 月 30 日来自 Bybit 公开接口的原始订单簿L2数据。每 100ms 一个快照，每个快照最多 200 层买卖盘。主实验用了 10 万条（约 166 分钟），序列实验扩到 100 万条（约 28 小时）。数据免费可获取，所以论文的可复现性不错。

研究方法是将数据分为不过滤、SG 滤波、Kalman 滤波三组，然后分别输入 6 个模型，在二分类（涨/跌）和三分类（涨/平/跌）两种标签下，分别预测 100ms / 500ms / 1s 后的价格方向。总共是 3(数据预处理)×6（6 组模型）×2（预测结果为二分类还是三分类）×3（三个预测时间窗口） = 108 组实验。

模型按照复杂度分组如下：
- 简单模型（逻辑回归和 XGBoost）： 手动设计特征（比如买卖量差、供需不平衡），作为模型输入。速度最快，而且我们能看懂模型如何依据特征做判断，知其然更知其所以然。
- 混合模型（CNN+CatBoost 和 CNN+XGBoost）： 不再是手动设计特征，而是让神经网络自己学习数据的特征，然后将这些特征输入决策树。优点是可能发现人工想不到的特征组合，坏处是这些特征难以解释，知其然不尽知其所以然。
- 深度模型（DeepLOB及其简化版）： 完全端到端的神经网络，从特征提取（和之前的区别是这次可以提取序列信息作为特征）到最终判断全部自动完成，知其然而不知其所以然。

评估指标是预测正确率（技术上叫 F1 分数，同时衡量"你说涨的时候有多少次真涨了"和"真正涨的时候你抓住了多少次"，0 到 1，越高越好）。同时记录训练时间。训练集 80%、测试集 20%，没有做交叉验证，因为时序数据不适合随机打乱。

核心观点1: 数据质量比模型选型重要
以三分类 500ms 40层订单簿的预测为例：
- 同样的 XGBoost，输入原始数据时预测正确率 0.45，做了 SG 平滑后升到 0.54，提升约 21%。
- 把模型换成更复杂的 DeepLOB，在原始数据上反而更低（0.43）。即使 DeepLOB 也做了 SG 平滑（0.52），依然不如 XGBoost+SG（0.54）。

数据质量的提升效果远超模型复杂度的提升效果。

SG 滤波为什么效果这么好？
原始订单簿数据非常毛躁，价格和挂单量在毫秒级别剧烈跳动，业界通常认为这是做市商快速调整报价造成的"闪烁"。SG 滤波是拿一个小窗口在数据上滑动，每到一个位置就在窗口内拟合一条平滑曲线，取曲线中心点的值作为平滑结果。和简单移动平均不同的是，它不会把真正的趋势转折点磨掉——因为它是用曲线去贴合数据的形状，而不是粗暴地取平均。scipy 里一行代码能调用，窗口 21、三阶多项式是论文里效果最稳定的参数，可以作为大家研究的起点。

2. 决策窗口约束了模型复杂度
这里要区分两个概念：
- 训练时间是离线模型训练时间（一次性）
- 推理时间是实盘中每来一条新数据，模型做出预测的时间

推理频率取决于策略设计，决策窗口的时长决定了推理速度的上限，推理速度上限约束了模型复杂度。

论文在摘要和结论里都声称比较了推理延迟，但实际给出的数据只有训练时间，推理延迟没有给出具体数字，只有定性讨论：一个准确率 80% 但出结果要 2 秒的模型，在预测未来 1 秒价格走向的任务里完全没用，因为拿到预测结果的时候，那 1 秒已经过去了。

不过从模型本身的性质可以推断：逻辑回归推理就是一次矩阵乘法，XGBoost 是走几棵决策树，应该是很快的；而深度网络需要层层前向传播，相对慢得多。

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论文不足

这篇论文的选题和实验框架都非常好，但是整体感觉是没写完，就草草结束了，所以很多问题挖了坑没有填。作者在这篇论文发布后（2025.5）的三个月（2025.8）又有一篇根据 L3数据研究限价订单权重不平衡（LWI），可能是改变研究方向了 😀

1. 只用了一天数据，样本量和泛化性都有限
2. 摘要说比较了 inference latency，实际只给了训练时间
3. 实验设计缺乏控制变量：100ms 用的是 5 层，500ms/1000ms 用的是 40 层，窗口和深度同时变了，却分别归因
4. 多处结果异常缺乏分析：
- Kalman 滤波的结果比原始数据还差，作者解释是因为算力限制只在小样本上做了有限的调参就固定了参数
- CNN+CatBoost 比 CNN+XGBoost 差了 8-10 个点，原理差不多的模型，效果明显差异，完全没分析原因
- 同样 40 层订单簿，不论是二分类还是三分类，500ms 的正确率都好于 1000ms，直觉上更长的窗口应该更容易预测（信号更明显），但数据显示并非如此，没有任何分析
5. 数据归因超出证据：用 L2 数据不足以支持订单簿噪声来自挂单撤单
6. 作者提出序列信息（多个连续快照）作为输入相对单个快照提升极其有限，但只使用了不理解序列信息的简单模型进行比较，跳过了最关键的对比组DeepLOB（模型可以理解序列信息） ，然后直接下了结论
7. 二分类 vs 三分类没有做回测，无法验证三分类的策略价值

[套利豪仔🗽 @pritipatelfgoo]

在 X 上刷到的那些Polymarket 非常好赚、无脑套利、新手也能日赚几百的贴文，真感觉非常白痴。

如果只是看低能KOL的爽文随便写个脚本想着多好赚，那只是在把钱送给别人。

- 为什么机器人赚不到钱？
这类白痴帖子最爱讲两件事：
1. YES+NO < 1 =无风险套利
2. Polymarket 价格比现货慢很多，可以吃延迟。
如果你做过一点polymarket交易大概可以先对这两句话打一个问号

在 Polymarket 的 crypto yes/no中，YES 和 NO 共用同一个订单簿，理论上只要有明显的套利空间，很快就会被专业玩家吃掉。再加上这是目前市场竞争最激烈的盘之一，挂单、吃单、做市的都是有专业级脚本、加基础设施的对手，不可能留给你下单YES+NO 低于 1的机会

延迟套利也是一样。市场的价格来源本来就很容易获得，主流交易所的报价也不是什么稀有资源。真正在做延迟套利的人，比的是网络速度、服务器位置、程序结构，还要面对 Polymarket 本身的 taker delay（吃单延迟）。在这种环境下，用语言、框架或一个所谓的神奇机器人就想稳赚，现实上很难站得住脚。

- 那要怎么合理地赚钱？
得先把以上的噪音关掉，回到产品本身来看：
Polymarket 的 crypto UP/DOWN，本质就是短期期限的二元期权（binary options）。
从期权的角度来看，你可以用任何熟悉的定价模型来处理这件事，Black–Scholes 也好、其他简化模型也好，
重要的其实不是公式长怎样，而是你怎么估那个关键参数：未来短期的波动率（sigma）

可以先用「这是一张短期期权」的视角来重构自己的思考：
去想想，「以最近的已实现交易量、结构性事件、流动性来看，未来这一小段时间内，波动大概会落在什么区间？市场现在给的价格，合理吗？」
只要开始这样想，你就已经比大多数只看方向的人多半步。

- 用我们的定价来赚钱
当你有了自己的理论价之后，接下来的问题是：要用什么方法把它变成盈亏？
大致上有两条路可以走：造市商（maker）与吃单方（taker）。
这边有个大坑：Polymarket 的 UP/DOWN 结算价格，多数情况依赖像 Chainlink 这种聚合价格来源。这代表几件事：
1. 你拿到的结算价，不是单一交易所的最佳出价/要价，而是多来源聚合后的结果
2. 资料更新有频率限制（例如每秒一个 tick），tick 之间的路径你是看不到的
3. 聚合价在时间上天然落后于它所依赖的那些交易所

如果你只盯着结算结算价格数据做决策，等于永远慢半拍。比较实际的做法是：
用更即时的交易所资料来估你在「下一个结算 tick」前，价格可能落在什么区间，然后把这个估计反映在你的 二元期权定价里。
有了这个定价框架之后：
当做市商（maker）时：
你在 UP 和 DOWN 两边挂出愿意成交的价格
尽量用你算出来的“合理价格”约束自己的报价，避免在明显吃亏的位置被别人成交。
随著时间推进，你会自然累积一包 UP 与 DOWN 的仓位，靠的是频繁赚取小价差，以及更好的风险控制
当吃单方（taker）时：
你大部分时间什么都不做，只在市场价格偏离你自己计算的理论价格够远时，主动跨过买卖价差进场
接受自己的胜率不一定高，但长期来看期望收益必须是正的
你不需要太复杂的系统基础设施，
但必须有纪律，能够忍受长时间没有交易机会

对有在玩加密／选择权的人来说，Polymarket crypto up/down 很有趣，因为它把程序交易、波动率建模、微结构、基础设施这几件事全部打包在一起。
但也正因为这样，它几乎可以确定不是一个随便玩玩就能稳赚的市场。
社媒上那些「Polymarket 很好赚、很简单」的说法，大多数要嘛是过度简化、要嘛只讲结果不讲过程。

如果你愿意用期权的视角来看待这些盘，开始思考自己的定价、资料源与延迟结构，以及自己到底是站在造市商的一侧，还是只是在替别人提供流动性，那你已经比只看爽文的人走得更前面。

至于要不要进场，就取决于：
你是否真的准备好，用一套严肃的风险与定价框架，来面对一群也在做同样事情的高手。

[leifu _/ @leifuchen]

昨天转发了一篇用 Deribit 波动率曲面推导 Polymarket 二元期权定价的思路。一位做 PM 自动化交易的大哥@jtrevorchapman 告诉我，他几个月前试过类似的路径，结论是在 15 分钟尺度上，波动率曲面能给的信息，市场微结构信号可以更快更准地捕捉到。

我赶紧去看了大哥的实盘，发现他当前使用的交易系统表现非常优秀，盈利因子 4.29（每亏 $1，能赚回 $4.29），胜率 93%，而且他有问必答毫无保留。

热心哥的核心系统是一个三层架构：记忆 → 信号 → 防御

1. 记忆层
每个 session 开始，先扫描最近 30 +个已结束的 session，找出最像当前盘面的历史 session。比如当前 BTC 价格在某个位置、波动率是某个水平、市场情绪是某个状态，在过去类似的session中，最后结果是 UP 赢得多还是 DOWN 赢得多？如果是 UP 多，那么系统会带着这个“历史经验”（先验偏差）进入下一层。

2. 信号层
这层关注实时数据，每秒钟运行8-12条规则，然后独立投票UP / DOWN + 置信度（0-100%）。这些规则中热心哥认为 CVD（累计主动买卖量差）是预测力最强的单一指标。其他还有预言机报价距离、 Binance 动量、订单簿不平衡、UP / DOWN 代币价格走势（反映 PM 上所有参与者的集体判断）。

所有规则按置信度加权，得出方向和综合置信度，如“方向 YES，综合置信度约 65%”。

3. 防御层
方向确定后，用五个因子算出一个 0-1 系数，直接乘到仓位上，1 就是全仓执行，0 就不做。所以同样一个"65% 置信度 YES"的信号，根据防御层的评估，仓位大小也会有区别。这五个因子如下：
- CVD 同不同意？如果信号层说 UP，但 Binance 上的净卖压很大（CVD 不同意），仓位直接大幅压缩。CVD是热心哥极其看重的因子，在session混乱的情况下（预言机报价反复穿越基准价格 5 次），CVD 甚至有一票否决权（系数降为 0）。
- 距离基准价格多少？如果 BTC 现价和基准价咬得很紧，说明随时可能翻盘，需要压缩仓位。
- session 剩多少时间？如果只剩最后两三分钟，任何突发波动都来不及反应，风险陡增。
- 当前 session 预言机报价反复穿越了基准价格几次？超过 5 次就算混乱。混乱市场里信号可靠性大打折扣，仓位要激进压缩。
- 当前入场价的利润空间够不够？入场价越高，对胜率的要求也越高，所以系统在高价位时对信号可信度要求极高。比如 $0.95 入场时，只允许最无歧义最干净的信号通过。

除了核心系统之外，热心哥还提过几个额外细节：
- 只做 BTC，不做 ETH 市场，估计是 ETH 的信号不稳定
- 用 40 天、每 200 毫秒记录一次的数据做回测，发现在 session 剩余 6 分钟的时候指标才开始可靠。他用这个来衡量反转风险，过滤掉不该进的session。

限于时间没有全部整理完，他时间线上还有很多细节，推荐去翻翻。原文来自这篇回复：
https://t.co/jorScblOUy