阿琛

对于新鲜事物有着强烈的好奇心，喜欢看研报：基本面分析+技术分析：一级埋伏+二级交易 链上掘金者

[拾野｜WildWander @aWildWander]

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[阿琛 @zero9527zero]

@randhir_lodhi @yantanzhang 你发的这个不相关吧

[阿琛 @zero9527zero]

@_underpants @0x_moshu 这种节点都有不翻墙网站的

[看不懂的SOL @DtDt666]

一文读懂币圈的「做市商」是怎么玩的？
币安近期做市商违规频发。继 GPS 做市商与 SHELL 项目违规操作后，MOVE 项目做市商也出事，抛售 6600 万枚代币，违规获利3800万U，致代币价格暴跌 。

为什么很多散户都说自己一买就跌，一卖就涨？
那么，做市商是干嘛的？又是如何运作的呢?
1.手续费返还
2.双向挂单，二者均成交后微小的spread价差利润，积累微薄的利润，本质在于利用时间及信息延迟捕获流动性
3.价格发现，帮助市场高效定价，提供流动性
4.坐庄，操纵市场，配合消息抛售流动性给散户

“做市商”的英文原文是 Market Maker，换句话理解：在没有市场的地方，做市商 Make（做，创造）了一个市场出来。

首先假如你是一个项目的做市商，现在有一个订单薄(order book)，它长这个样子:

我们先做一些假设：这个市场没有其他投资者发布限价单，你是这个市场唯一的流动性提供者，也就是说你是唯一的做市商；最小价格变动单位是0.01；所有吃单(taker)需要支付0.025%的手续费，所有挂单(maker)获得0.01%的返利。

你是做市商market maker，是挂单的一方，市场上所有和你市价成交的单子，你都能拿到0.01%的返利。

最优买价和最优卖价之间的价差(best bid和best offer，简称bb/o)叫做spread，当前订单薄的spread是0.01。

现在，有一笔市价卖单进来了，会和你的买一价100成交。这笔交易你付出了100，而对方实际只收到了100-0.025*100=99.975，其中的0.025（100*0.025%）是手续费，而你可以拿到其中0.01%的返利，所以你实际只付出了99.99。

因为买一被拿掉了，所以订单薄的结构变了，现在的spread变成了0.02。但是市价还是100，因为这是最后一个成交的价格：

如果此刻有一笔买单进来，将会和你的卖一价100.01成交。上一笔单子你以99.99的价格买入，这里再以100.01的价格卖出，赚到0.02，再加上返利，这一买一卖的总利润大约可以达到0.03。

尽管你的买一(100)和卖一(100.01)的spread只有0.01，但是实际利润高达0.03！

如果源源不断的市价单进来和你成交，每一次买卖你都可以赚到0.03，这样积累下来，发家指日可待！

但是很遗憾，市场并没有如你预期般顺利发展，在你以99.99的价格接货后，现货市场的价格立刻从100下跌到99.80，你立刻撤掉了99.99和99.98的买单，以免被别人套利。

因为现在的价格是已经跌到了99.80，你的卖一还是100.01，这个价格太高了，没有人会以这个价格和你成交。当然你也可以把卖一下调到99.81，但是将会产生0.17的亏损。

别忘了，你是市场上唯一的做市商，你完全可以利用这个优势，调整订单薄，把亏损打到最低！

你计算了一下以什么价格挂卖单，能保本出局。你以99.99的价格接货，想要卖个保本价平掉这一单，卖一就要挂在99.98(因为加上返利，实际到手是99.99，刚好不亏不赚)。

于是你调整了一下订单薄，在买一和买二分别挂上了99.80和99.79的单子，并在卖一挂上了99.98的单子：

尽管现在的价差很大，但你是市场上唯一的做市商，你可以决定不降低卖单价格。如果有人愿意以99.98的卖一价格成交，那皆大欢喜。如果没有，也没关系，因为你的买单价格已经下调到了99.80，会有市价单进来和你成交。

此时，有市价买单进来和你的买一成交。现在你手上有2份合约，持仓成本会平摊到：（99.79+99.99）/2=99.89。（上一笔我们以99.99的价格成交，这一笔以99.79的价格成交，比买单价格更低成交是因为我们有0.01%的手续费返利。）

OK，现在平均持仓成本降低到了99.89，你调低你的卖一价，从99.98调低到99.89。突然间，巨大的报价差缩小了一半。接下来，你可以不断地通过这样操作，逐步减少成本，缩小价差。

上面这个例子里，价格只波动了0.2%，如果价格突然波动5%、10%甚至更多呢？即使用上面的办法操作，也可能会导致亏损，因为价差太大了！

因此做市商要研究2个问题：

在不同的时间窗口下，价格的波动性有多大？
市场的成交量大小？

波动性简单来说，就是价格离其均值的偏离程度，不同的时间窗口下价格的波动性是不同的。一个品种可能在1分钟级别的k线图上上蹿下跳，而在日线图上的走势波澜不惊。成交量则告诉我们了流动性，流动性会影响挂单的spread和成交频率。

上面的图演示了4种价格波动，对不同的波动情况，做市商要选择不同的应对方式：

如果市场整体的波动率较低，每日波动率和日内波动率都很低，则应该选择较小的报价差，以最大化交易量。

如果每日波动率低，但是日内的波动率高(也就是说价格虽然大幅波动，但并没有实质性变化)，你可以扩大报价差spread，并且用更大的订单量。如果价格朝不利方向运动，可以采用上面说的摊低平均成本的办法来减少亏损。

如果每日波动率高，但是日内波动率低(换而言之，价格以平稳的步调走出了趋势)，这时候你应该用更小的、紧密的报价差spread。

如果每日波动率和日内波动率都很高，你应该扩大价差spread，且使用更小的订单量。这是最危险的市场情况⚠️，经常吓跑其他的做市商，当然危机并存，也蕴藏着很多机会。大多数时间做市商会赚取稳定的收益，但是市场脾气怪的时候，会击穿你订单薄的一侧，迫使你亏损出局。

做市交易有2个关键步骤：确定fair price(定价)和确定价差(spread)。

第一步是确定fair price，也就是定位在哪个价格挂单。定价是第一步也是非常重要的一步，如果你对fair price的理解偏差太大，那么你的“库存”很可能甩不出去，最后只能以承受亏损把仓位平掉。

定价的第一种方式是参考该品种在其他市场的价格。比如你在伦敦市场交易美元/日元，你可以参考它在纽约市场的定价。但是如果价格在其他市场出现异常波动，这种定价方式会变的非常不可靠。

第二种定价方式是用中间价格定价，中间价(mid price) =（买1价+卖1价）/2。用mid price定价是一种看似简单，但非常奏效的方法，因为中间价是市场博弈的结果。Quote around mid, the market is probably right用中间价定价，市场大概率是对的。

除了上面讲到的2种定价方式外，还有其他很多种定价方式，比如基于算法模型、市场深度的定价方式，这里不做详细展开。

做市商要考虑的第二个问题是价差spread。确定合适的价差，你需要考虑一连串的问题：市场的平均成交量是多少？这个成交量的变化(方差)有多大？take(主动买单)的平均大小和变化(方差)？在fair price附近的挂单量情况？等等。除此之外，你还要考虑在很小时间窗口里价格的波动和方差，作为做市商要付出/获取的手续费，其他次要因素比如接口速度，下单撤单的速度等等。

在非常短的时间段里，做市商的盈利期望其实是负的，因为每一笔主动买单(taker order)都想在自身价格有优势的情况下和你成交，除非是被迫止损的单子。每一个市场上其他的参与者都想从你手上获利。

试想一下，你是一个做市商，你要把单子挂在什么位置？

在挂单能被成交的前提下，要吃到最大的价差，你需要在订单薄的最前面挂单，也就是买一/卖一的价位。只要价格一变动，你在买一的单子就会迅速成交，但是频繁的价格变动是件坏事——比如说你刚接了货，价格就变了，你原来卖一的挂单已经没法以挂单价格成交了。

在一个流动性不充分，价格变动较小的市场，把单子挂在买一/卖一会保险的多，但是这会引出另一个问题——其他做市商会发现你，然后以更小的价差抢在你前面挂单(tighten the spread)，大家会抢着一直缩小价差，直到没有利润为止。

现在我们从数学角度探讨，怎么确定价差。先从波动开始。我们要知道在非常小的时间周期上，这个资产的价格/成交量在它均值附近的波动性大小。接下来的数学计算会假设价格活动服从正态分布，当然这会和实际情况有所偏差。

假设我们以1s作为采样周期，过去60s作为样本，假设当前中间价的均值和60s前的均值一样(记住这里的均值不变)，且这个均值和现价有0.04的标准差。由于我们前面假设了价格运动服从正态分布，所以我们可以进一步得出，在68%的时间里，价格会在离均值1个标准差($-0.04-+$0.04)内波动；在99.7%的时间里，价格会在离均值3个标准差($-0.12-$+0.12)内波动。

ok，我们在中间价两边以0.04的价差报价，即价差spread等于0.08，在68%的时间里，价格会围绕均值1个标准差($-0.04-+$0.04)内波动，所以此时两边的单子要想成交，价格的波动就必须击穿两边的价格，也就是超过1个标准差，有32%的时间(1-68%=32%)价格的波动会超过这个范围。因此，我们可以粗略估计一下单位时间的利润：32% * $0.04 = $0.0128。

我们可以继续推演： 如果以0.06的价差挂单（分别离中间价0.03的位置），对应0.75个标准差（0.03/0.04=0.75），价格波动超过0.75个标准差的概率是45%，预估单位时间利润45% * 0.03 =$0.0135。如果以0.04的价差挂单（分别离中间价0.02的位置），对应0.5个标准差（0.02/0.04=0.5），价格波动超过0.5个标准差的概率是61%，预估单位时间利润61% * 0.02 = $0.0122。

我们发现，以0.06的价差挂单，也就是在0.75个标准差的位置挂单，能获得最大的利润，也就是$0.0135！这个例子里分别举了1/0.75/0.5个标准差的情况，比较下来，0.75个标准差能获得最大利润。对直觉进一步证明，我用excel做了不同标准差下预期收益的推导，发现预期收益是一个凸函数，这个凸函数正好在0.75个标准差附近取到最大值～！

以上假设价格波动服从均值为0的正态分布，也就是说市场的平均回报率是0，而实际情况是价格的均值会变化。均值的偏移会让一侧的单子更难被成交，当我们有库存时，不仅会亏钱，而且预期利润率也会降低。

总之，做市商的期望由两个部分组成，一是挂单能成交的概率，比如以1个标准差挂单，有32%的时间会成交；二是挂单成交不了的概率，比如以1个标准差挂单，有68%的时间价格会在spread中间运动，导致单子无法成交。

在挂单无法成交的情况下，价格的均值很可能会改变，因此做市商要对"库存成本"进行管理，这个“库存成本”可以看作是一个要支付利息的借款，时间的推移会导致波动率增加，借款利息也会随之升高。做市商可以通过各个周期的平均波动率来制定回归策略，限制持仓成本。

最后兄弟们，为什么很多散户都说自己一买就跌，一卖就涨？这并不是没根据的，这篇文章就给出了答案！

[阿琛 @zero9527zero]

@laban_li 要回调了么

[BruceBlue 🌊 @BruceBlue]

https://t.co/xzBdDYAW4V

[Eric Van Tassel (Not a Financial Advisor!) @XRPathologist]

Guys, if you really want to understand what's going on with the markets, I recommend you watch this video. It's probably the most important video you can watch to understand the manipulation. Understand that we have ZERO control over price. You just have to learn how to work around it! https://t.co/tpfORyfuw0

[aoattes @andyoattes]

@XRPathologist I’ll take a look. This was also a great bit of analysis that’s worth your time: https://t.co/N21gNH1oeR

[Warren @WarrenLau_]

🎉 历时两周，【三斤智能机械钟】正式开源！

太多朋友找我要制作教程了，所以我花了两个多星期，整理出完整的制作教程和代码。

👉 GitHub：https://t.co/x18aewwZ23

👉 图文教程：https://t.co/51KUcvI6uw

[0xSun @0xSunNFT]

这段时间重新翻看了自己的推文，把其中我觉得比较精华的内容和一些高光操作整理了出来，虽然市场状况一直在变化，具体的方法未必适用了，但是如何寻找alpha、怎么将认知与实践相结合，这些思维依然是有共性的，希望能对大家有所帮助。

以下按时间顺序列出：

2022.04.22
NFT图狗Mint指南
https://t.co/p2iWg1Y9tz

2022.05.02
猴地逃顶获利200ETH
https://t.co/D3dM6YPZ6d

2022.07.21
NFT抢购Bot指南
https://t.co/5DSQ8ZRlqP

2022.09.21
DogeClub单个图狗获利70ETH
https://t.co/e6v6JNpSq1

2023.04.19
Memecoin基础科普（当时市场热点正从NFT转移到土狗币）
https://t.co/pKUzISskNb

2023.05.09
重心换到土狗币后单周浮盈100ETH
https://t.co/M6IE1iMbCp

2023.07.29
Pauly的Pond开盘3分钟1ETH变成44.5ETH
https://t.co/qF8qXaMvtn

2023.09.12
香蕉枪Banana Gun发币复盘，白名单+开盘限购获利50ETH
https://t.co/fa6gjJX65i

2024.01.05
节点猴NodeMonkes复盘，参与荷兰拍，0.03BTC成本最高地板价0.8BTC，获利3BTC
https://t.co/sZSZC54Nac

2024.01.29
从1万~1000万资金量级，各个阶段的思考与经历
https://t.co/SLcVyYVPAK

2024.02.26
通过链上交易一个月赚$1M的复盘（发射台Moby的预售、Shib官方的404项目Sheb、DN404项目ASTX、公售随便打开盘上币安的Portal、Merlin链的$Huhu等）
https://t.co/RBmigAeMKm

2024.06.19
反思自己在擅长的链上赛道过于谨慎，在不熟的山寨操作上仓位过重
https://t.co/USewGYUnmV

2024.07.08
各种原因导致一天踏空数个金狗后的思考
https://t.co/Qs8LzKKTJe

2024.07.17
特朗普枪击事件，相关热点土狗$Fight获利13万u复盘
https://t.co/8TjFp3rDTG

2024.07.24
关于“聪明钱”和“跟单”的看法
https://t.co/JRUYNn1h1V

2024.07.31
麻吉图币项目“BAYC”开盘发现套利方法，1分钟收获15万u
https://t.co/YK4DgpCtzA

2024.08.23
Simon Cat预售复盘，一次堪称完美的打新机会
https://t.co/3FlbGJ1Y9w

2024.10.11
2M市值开始转推Goat相关内容，获利10万u
https://t.co/u5ixxYF9qb

2024.11.03
马斯克置顶松鼠第一时间发推，获利19万u
https://t.co/Hy0umF6Cat

2024.11.11
复盘SOL单链单月1M收益
https://t.co/ZMDGnL4rCy

2024.11.16
DeSci生态起飞前梳理线索，RIF+URO获利30万u
https://t.co/83bcfXyzz3

2024.12.14
复盘为什么会卖飞自己早期发掘的项目，做多Goat和Pnut获利$2M
https://t.co/Duj29TIe2i

2025.01.05
AI赛道相关代币一周获利$1M复盘
https://t.co/kYrRBaKIzI

2025.01.18
特朗普推特发布代币合约后“人只活一次”
https://t.co/Pl2GYHvjX6

2025.01.19
$Trump单币浮盈$20M+
https://t.co/8wpEfG34Hq

2025.01.25
特朗普老婆发币$Melania，对后市看法由乐观变为不确定
https://t.co/9flGJySQqV

2025.02.03
认为不存在全面普涨，开始低倍做空山寨币
https://t.co/KN7ZYtjSGq

2025.03.30
对自己三年来币圈笔记的整理与分享
https://t.co/6ixE2dT7nj

2025.04.07
做空山寨币的黄金期已经过去
https://t.co/Njw0ACOhxd

2025.04.19
不要用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰
https://t.co/JYLPtIk9Vn

2025.05.01
$Gork获利18万u
https://t.co/4r6jg7XGIE

2025.05.31
认为大部分山寨已经重新进入下跌趋势
https://t.co/i7esMiGsfT

2025.07.08
PumpFun公售是机会
https://t.co/JVIqiEgpPC

2025.07.23
链上Meme两大方法论，叙事交易和地址挖掘
https://t.co/GsQz7d2ZrO

2025.08.01
做多ETH，做空山寨币对冲
https://t.co/bAQUJhXYX0

2025.09.02
复盘做空WLFI获利$1M
https://t.co/EmXIZlNy6b

持续分享观点，一是因为我一直都是一个表达欲较强，乐于总结归纳的人，二是这种公开发表的看法，假如后续能被市场所印证，其中收获的快乐甚至已经超越了交易盈利的数字本身。

[Blue Origin @blueorigin]

LIVE NOW: Tune in here to watch the NS-34 webcast hosted by Tabitha Lipkin and Eddie Seyffert!

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[Sky @sky_gpt]

行业领袖 CZ 的来时路

前两天表哥 @cz_binance 和 @APompliano 进行了一场别开生面的访谈，非常的精彩，说了一些平时不为人知的故事，讲述了表哥是如何一步步成长并创立币安的！

因为是英文，作为币安课代表 我花了3个小时整理成中文给大家看！

1. 童年在中国农村
表哥 出生于中国一个没有自来水和电的农村，后来搬到
一个小城市，然后在 12 岁时跟随父母搬到了加拿大。他
的父母曾在中国当老师，移民温哥华后努力工作，母亲在
缝纫厂工作，父亲则在大学做教授。
在这样的环境里，表哥养成了节俭，勤奋，开放的心态。

2. 加拿大的生活
移居加拿大后的表哥，当时经历了从中国农村生活到高品
质的西方生活的转变。
于是 CZ 从小学开始就很快适应了加拿大的教育体系，数
学成绩优异，参加过全国数学竞赛，一直名列前100名。
而且体育也很牛，担任排球队队长四年！

3. 进入 Crypto 行业之前
大学期间曾在东京做过软件实习生，但没能完成麦吉尔大
学的学位，而是后来通过在线教育获得了学位。
自 2001 年起在纽约彭博社工作，迅速晋升至管理 80 人
的期货交易系统团队。
由于感到职业发展有瓶颈，他于 2005 年加入了上海一
家名为 Fusion Systems 的初创公司，成为最年轻的合伙
人。Fusion Systems 发展到在东京、香港、上海和洛杉
矶设有四个办事处，最终拥有约 200 名员工。
表哥@cz_binance 花了八年时间建立和发展这家初创公
司，最终实现了盈利并给合伙人赚麻了。
那时表哥就是一个创业天才！

4. 发现比特币
2013 年 7 月，大表哥发现了比特币的价格为 70 美元，
花了六个月的时间终于看懂了这项技术。
2014 年 1 月卖掉公寓，以平均 600 美元的价格梭哈比特
币，后来 BTC 价格跌至 200 美元左右时，浮亏三分之
二。尽管他的家人，尤其是大表哥的母亲持怀疑态度，但
他仍然坚信比特币。
2016 年，中国央行行长关于区块链的讲话重新点燃了人
们对Crypto 行业的兴趣，导致其价格上涨。
因为表哥经历了第一个加密熊市，这使得他面对后续的熊
市更加从容

5.创立币安
表哥 最初探索建立支付系统和交易所，并尝试在日本创
建比特币交易所。为各类客户提供交易系统，在中国关闭大多数交易所之前，与大约 30 个客户成功合作。

2017 年，大表哥创建了币安！在其他交易所尚未准备好支持 ERC20 代币时，专注于支持 ERC20代
币。通过全心全意为用户服务，引入 24 小时以及随后的
一小时支持响应时间，使币安脱颖而出。但是其他交易所
不怎么从战略上保护用户，这促进了币安的快速增长。

6. 快速增长和早期成功
币安于 2017 年 7 月推出，在政府限制之后迅速从中国迁
至东京，并在数月内迅速成为顶级加密货币交易所。
币安经历了爆炸式增长，每天的用户注册量达到
300,000，第一年就创造了约 10 亿美元的利润，主要是
在 2017 年比特币价格从 3,000 美元飙升至 19,000 美元
期间。

币安从 2021 年初的 2000 万用户增长到年底的 1.2 亿用户，在比特币达到 60,000 美元的时期经历了 5-6 倍的扩张。

7. 全球化和监管
2022 年11月，SEC 对币安和赵长鹏提起诉讼，指控其欺诈并冻结公司资产，导致业务受到重大影响并最终引发法律诉讼。
币安在 2022 年 12 月经历了大规模提现（140 亿美元），但是都挺住了，对用户负责到底。
CZ 自愿飞往美国接受指控，与美国司法部达成认罪协议，承认违反《银行保密法》，最终被判处四个月监禁。
在法律程序和监禁期间，CZ 错过了儿子的一次医疗程序，并在美国远离家人度过了六个月，最终在一所低安全级别的监狱服刑。
当被问及财富时，他强调金钱是做有意义的工作的推动力，他的资源现在集中在才能、人才、健康和时间上，而不是财务积累。这就是行业领袖的担当和责任！

8. 反思和展望
在美国政府的支持和公司推出 BTC 和 ETH 国债的推动下，比特币和加密货币正在获得广泛的机构采用。
人工智能和区块链之间的交集日益增多，区块链的应用范围已从金融扩展到政府解决方案、去中心化身份证和医疗保健福利等多维应用。

如今，表哥 @cz_binance 积极的做慈善，特别是在贫困地区的教育上@GiggleAcademy 改变了很多儿童的受教育方式！

币安仍然是行业交易量最大，最受用户喜欢和信赖的存在。$USD1 正在成为用户最喜欢的稳定币，BNB Chain 生态越发繁荣 ...

Keep building !

@cz_binance @heyibinance

[阿琛 @zero9527zero]

https://t.co/BUNYneRVUg

[阿琛 @zero9527zero]

@Deibajie 八戒哥，拉下我

[KBeast.eth @Xbt886]

把以前做的课程又看了一遍，基本上没什么毛病
上一年完成了24节课，今年做了17节课
从新手的保姆教学到核心理念，再到今年的进阶课程，说不上呕心沥血，但是现在让我再来一遍，我真不想干了，回想一下确实也带出来一些不错的学生
琢磨明白很多事，挺好，反正我再也不讲课了

https://t.co/6PaulIFbur

[阿琛 @zero9527zero]

@PriusLeeing @yuyy614893671 你这个把我笑死，白皮书生成器用的什么