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[SK @StepOneAi]

高频做市基建五：行情数据口径

深档的逐笔挂撤单，在绝大多数交易所的公开行情里确实拿不到。但”完全无法获取”要打个折扣，窗口内还剩三类硬信息：

成交流是事件级的。aggTrade / publicTrade 每笔带精确时间戳，且按 FIFO 严格消耗你前面的队列。你价位上成交多少，队列前方就确定减少多少。

增量消息的 update id 区间（Binance 的 U/u/pu）告诉你这一帧合并了多少个撮合事件，知道强度，不知内容，但这本身是个可用信号。

你自己订单的生命周期事件是精确的：下单 ACK 的交易所时间戳、成交回报，都不受行情窗口限制。

所以真正未知的只有两件事：撤单落在你前面还是后面，以及窗口内的先后顺序。

队列位置怎么估
分解恒等式：Δdepth = add − cancel − trade。trade 已知，于是 (add − cancel) 已知，但两者不可分离，且 cancel 的位置不可知。

上下界法：悲观假设所有撤单都在你后面（队列前方只被成交消耗），乐观假设撤单都在你前面。真值在中间。

概率队列模型：我们可以搭建一个可能性方程，用 f(x)（x^n、log 形式）把”撤单发生在你前方”的概率建成你相对位置的函数。

入队初值：用 ACK 的交易所时间戳 + 上一帧该档 depth，误差量级 ≈ 一个窗口的流量。关键看相对误差：先统计该档 20ms 内的平均流量 ÷ 该档挂单量。深档挂单厚、流量占比小，误差通常可以忽略；薄档才是问题。

工程上的处理
做市实际挂在最优或次优档，所以用最快的通道就够了——bookTicker / orderbook.1 是事件驱动的，深档反而不需要 10ms 精度。Binance 合约的 depth@0ms 也是事件驱动推送，没有固定 conflation 窗口。

更实际的思路是：不要追求精确位置，去标定 fill 概率。用自己的历史成交（成交时刻 = 前方队列归零时刻）反推模型参数，做市决策需要的是 P(成交 | 状态)，不是队列里的具体名次。

最后一条纪律：把乐观和悲观两套队列模型都跑一遍，如果 PnL 在两者之间反号，说明这个 edge 是队列假设撑起来的，不是策略本身的。

[むじネコ @muzineco]

ALO priority feeによる注文優先順位の入れ替え検知まで入れて最強になった。

本来OIDが注文の優先順（おそらく単調増加なので単純に受付順と思われる）になりそう。

それを追い越してるっぽい挙動が見れて面白い（Size変化を赤にすることで実際に最優先板なのだろうと検証できてる）

[QASH_NFT @qash_NFT]

bot、というか仮想通貨の戦場選び、選球眼を養いたいならdefillamaにのってるPJ全てを開いて一番儲かってる人2000アドレスくらい収集してパクればいいと思うよ。今はAIあるし手動でワイとかやってた時代に比べれば楽やろ

[SGひーこ @SGhi_ko]

本当に凄いな。時価総額50兆円日本一位の株が小型株のようなボラで毎日狂喜乱舞する相場。10兆円株が寄らず2連S高したりするし、トレーダー目線で言うと生涯見れないレベルの相場やな。そりゃ、流動性ない小型株は総スカン状態なるよなぁ。

[Watcher.Guru @WatcherGuru]

JUST IN: SpaceX $SPCX surpasses Microsoft $MSFT to become the fourth most valuable company by market cap.

[とむい @tomuisan]

@glogloglo12345 毎度、世間との金銭感覚や知能の差に驚かされます🤣

[先物アイドルしろいの @shiroino__]

5月の損益まとめ📊

合計：+$28,790.81

内訳
bot1：+$1,049.50
bot2：+$22,117.25
bot4：+$3,306.63
人間：+$2,317.43
最大日次：5/7 +$8,033.89

幻のbotが数個ありますが、マイナスたたき出して止めたのでなかったことにしました…

今月は人間もアビトラをしました！
一回一回が利益になってるのでどんなに小さい利益でも嬉しいですね！

今月のbotは月の前半が力強くて利益がとんでもなかったです！
後半は残念ながらマイナスばかりになってきていて、鞘の終焉を感じます…
今までのロジックだと微妙そうなので調整してみます

いいアイデアも最近は全くなくて思いつかないので来月もご飯が食べれるか心配です…
閃き力が欲しいです…

#仮想通貨月次報告

[mican🍊 @headofmican]

はぁ、またビットフライヤーに資産幽閉された
ここまで来ると流石に使ってる方が悪いな
めんどくさがった自分を責めるしかない…

[えびぃ @_Ebye_cruller_]

全部を知ってる人からしたら「もっとやべー話だろ」と突っ込まれるかもしれませんが、とりあえず現在までの流れを事実ベースで書いていきます。

昨年夏頃、アオイさんを擁護しつつ私を脅迫してくるアカウントが爆誕しました。
（現在アカウント削除して逃走）

[Alucad @Alucad_99]

Early PerpDEX List:

@nonlogs
@popdex_
@papertrade_xyz
@obsdntrade
@0DFinance
@jtx_trade
@ProofMarkets
@HundredExchange
@MobiusExchange
@NeuraMarkets
@OndoPerps
@novadotmarkets
@risextrade
@Tplus_cx

dyor and nfa

[RobSVR PerpsMania @Robsvr]

PerpDEX points estimations for 100k volume.

This is an average value collected from different users via Telegram/Discord chats and X posts.

You can track them here:
https://t.co/hj7QFmOyEk

100k volume gives you:
@variational_io 2 points
@nadoHQ 31 point
@pacifica_fi 550 points
@dango 65 points
@StandX_Official 3300 points
@grvt_io 19 points
@Ostium 20 points
@extendedapp 70 points
@etherealdex 15k points
@hibachi_xyz 220 points

Share your results in the comments as well! I will use them to edit calculations in the future.

[UKI @blog_uki]

当方、10年以上AIによるトレーディングの研究をしています。某所で講師も務めさせて頂いております。以下、コメントです。

・対象アセット、投資設定額、検証期間、レバレッジ、手数料は、まともな設定です。
・取引回数59回は圧倒的に不足しています。この取引頻度であれば、たとえ実際の運用で利益が出たとしても、運天賦なのかスキルなのか切り分けはできません。
・”AIトレード モデルの大半はMamba”とコメントがありますが、論文動向からもそのような事実はないと思います。
・”Attention機構がその時に最も注目すべき指標を動的に判断する”とコメントがありますが、確かにTime-Series系のTransformerの研究は盛んに行われています。
・”ハッキングなどのセキュリティ問題”とコメントがありますが、国内のBitbankさんなどで先物売買で運用すればセキュリティの問題はないと思います。
・AIによるトレーディングはマケデコやbot界隈などコミュニティがありますので、どこかで意見交換などできるとよいですね。

[vorty @vorty279]

The quant stack that took institutions years to build is sitting on github right now

5 repositories. free. open source. more useful than any course

1. freqtrade/freqtrade https://t.co/gFZYEDqqka
50k+ stars. crypto bot with a built-in ml module called freqai trains models on live data, reoptimizes automatically, supports 30+ exchanges. telegram integration out of the box. the community has been battle-testing this since 2018 and the issues tab alone is worth reading

2. hummingbot/hummingbot https://t.co/sn4s4DZgPb
19k stars. market making and cross-exchange arbitrage engine. manages bid/ask placement, spread adjustment, and inventory hedging across 50+ cex and dex simultaneously. used by actual liquidity providers in production. the architecture docs explain things no course will tell you

3. AI4Finance-Foundation/FinRL https://t.co/z40RfyYMh4
12k stars. reinforcement learning applied to trading. agents trained with PPO, DQN, DDPG on real market environments. the repo includes crypto data pipelines via binance api and ccxt. not a toy researchers publish papers using this codebase

4. nautechsystems/nautilus_trader https://t.co/q8LZ292tGn
9k stars. python on the surface, rust underneath. the backtesting engine is byte-for-byte identical to the live trading engine what you test is what you deploy. built for latency-sensitive strategies where milliseconds matter

5. ranaroussi/quantstats https://t.co/eVS1rNye1R
7k stars. performance analytics library. sharpe, sortino, calmar, max drawdown, monthly return heatmaps, monte carlo one function call generates a full tearsheet. the standard tool for evaluating whether a strategy is real or just lucky

you don't need a course to understand how systematic trading works
you need to read code written by people who actually do it

[Alter Ego @AlterEgo_eth]

Every Polymarket API Endpoint Your Bot Will Ever Need (One Cheat Sheet)

I collected every single working endpoint across Gamma, Data, CLOB, LB-API and WebSockets - no more guessing, no more 404s, no more outdated docs

Everything is tested and up to date as of May 2026

> Gamma API - https://t.co/xJjVBkBhP1 (public, no auth)

• GET /markets?limit=100&offset=0 - market catalog (classic)
• GET /markets/keyset?next_cursor=&limit=100 - market catalog with cursor (faster for bulk)
• GET /markets?ids={conditionId} - market details (array)
• GET /markets?conditionId={conditionId} - market details (single object)
• GET /markets?active=true&closed=false - only active markets
• GET /markets?tag_id={id}&closed=false - open markets by tag
• GET /public-search?q={query} - search (use only q=, term= returns 422)
• GET /events?slug={slug} - event + all its markets
• GET /events/slug/{slug} - direct event access
• GET /events?tag_id={id} - events by tag
• GET /tags - full tag list

> Data API - https://t.co/ZU2hFC3X14 (public, no auth)

• GET /v1/market-positions?market={conditionId} - all trader positions
• GET /positions?user={address}&limit=500 - open positions (max 500)
• GET /closed-positions?user={address}&limit=50 - closed positions & PnL history
• GET /activity?user={address}&limit=500 - user transactions (TRADE/REDEEM/YIELD)
• GET /trades?user={address}&limit=100 - trade history by wallet
• GET /trades?market={conditionId}&limit=100 - trade history by market
• GET /oi?market={conditionId} - open interest in USD
• GET /holders?market={conditionId}&limit=50 - top holders
• GET /value?user={address} - portfolio value

> CLOB API - https://t.co/P5xcIBWuSm (public, no auth)

• GET /time - server time (for nonce)
• GET /markets/{conditionId} - maps conditionId → token_ids
• GET /last-trade-price?token_id={tokenId} - last trade price
• GET /fee-rate?token_id={tokenId} - fee rate
• GET /tick-size?token_id={tokenId} - price tick size

Auth required

• GET /book?token_id={tokenId} - order book
• GET /midpoint?token_id={tokenId} - midpoint price
• GET /orders - your open orders
• POST /order - place single order
• POST /orders - batch orders
• DELETE /order - cancel order

> LB-API - https://t.co/tmkCXGaZSx (public, no auth)

• GET /profit?window=all&address={address} - full PnL history
• GET /profit?window=1d&address={address} - PnL last 24h

> WebSockets - wss://ws-subscriptions-clob.polymarket.com/ws

• /market - public stream, orderbook snapshots + real-time price change deltas
• /user - authenticated stream, your personal fills, cancellations and order updates

Save this post. These are literally all the endpoints you’ll need when building a real Polymarket bot

[Alter Ego @AlterEgo_eth]

I found a GitHub repository with the most comprehensive Crypto UP DOWN market prediction system on Polymarket

Instead of trying to guess a single price, AI models generate 1000 full Monte-Carlo simulated price paths

This gives a much more realistic probability distribution for trading on Polymarket

synthdataco/synth-subnet is a subnet where AI models don’t make simple directional predictions. Instead, they compete to create complete probability distributions of future price movement

Repo: https://t.co/s1J9eWcxFx

> How it works

Validators send a task to the miner with the following parameters:

• asset (BTC, ETH, SOL, etc.)
start_time
• time_increment (usually 5 minutes)
• time_horizon (1 hour or 24 hours)
• num_simulations (usually 1000)

The miner has until the start_time to return 1000 complete price paths - not a single number, but a full trajectory of price movement

> Quality Evaluation

They use CRPS (Continuous Ranked Probability Score) - one of the best metrics for evaluating probabilistic forecasts. It penalizes both poor calibration and distributions that are too vague or too overconfident

If you’re building a trading bot, probability-based strategies, or AI agents for Polymarket, then @SynthdataCo have created one of the most interesting and technically solid repositories in this space right now

[サファ【AIイラスト多め】 @safa_dayo]

新しい動画を投稿しました！本日はLTX 2.3派生の動画モデル『Sulphur 2』についての解説動画です

このモデルの実力はYouTubeでは発揮できません...サムネイルを見て察してください😂

リプにColab環境で試したい人向けのノートブックと、動画情報を載せていきます！

[カイト🐱 @Kight_blog]

https://t.co/eY2wX4voRE

[くりぼうクリプト @CryboCrypto]

TriaのMindoAIのイベントは本日最終日！
残り60枚作成されたら報酬が2倍になる！

売れ！！
みんなもっと頑張って売ってくれ！！

少しでもワタシの報酬額あげてくれ！！😭

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✅MindoAIに登録：
https://t.co/jaMECXv2h5

✅Triaカード登録はこっち：
https://t.co/OzfQceHfeJ
アクセスコード: KXRZSF2676

✅Triaアンバサダー登録はこっち：
https://t.co/WzWPPRT3dR

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@MindoAI
@useTria

[QASH_NFT @qash_NFT]

100円Note含めてかなり良記事を見つけた。もっと読まれるべき。
ある仮想通貨botterの人生①
https://t.co/HG8aDSGbig
ある仮想通貨botterの人生②
https://t.co/EK8cUpqAzY
【0.001秒で+20%】仮想通貨の過去のエッジ
https://t.co/Oivx4TL0fN
仮想通貨で人生逆転はもう無理
https://t.co/VVIeKOt9QV

[QASH_NFT @qash_NFT]

海外いるなら予測市場のこれ見ればほぼ勝ちなんじゃないかなあ。
https://t.co/dDW9rHOqFp