<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[sumubaiblog的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; sumubaiblog]]></copyright><item><title><![CDATA[精度套利：藏在盘口缝隙里的稳定机会]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159988211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159988211</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 15:36:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文探讨了加密货币市场中现货与合约交易存在的价格精度差异，以及如何利用这种差异构建精度套利策略。由于PEPE/USDT现货价格精度为1e-8，而合约价格精度为1e-7（换算后相当于1e-10），导致两者存在2位小数级别的天然价差。文章详细解析了精度套利的三个核心问题：价差计算、成本控制和成交率提升。策略通过maker挂单与taker对冲相结合，结合资金费率过滤方向，并采用双层预埋挂单模式提高成交率。实盘数据显示，这种对交易细节的深度优化能够将微小价差转化为稳定收益。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[集合竞价中的高频打板机会]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159387889</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159387889</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Mon, 23 Mar 2026 15:17:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[在绝大多数市场中，股票收益主要来自，也就是上一天的收盘价平均都要低于今天的开盘价；而日内波动更多只是噪音，整体并不能提供稳定收益。但A股恰恰相反。这张图展现的就是全球主要股票市场 ，隔夜收益（蓝线）与日内收益（绿线）的对比。我们可以发现，除了最右下角的A股市场是绿线高于蓝线（日内收益大于隔夜收益），其余所有的市场，都是蓝线高于绿线（隔夜收益大于日内收益）。换句话说，平均来看，A股股票。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[既然散户都在亏，跟着散户反着买，10年800倍！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159250377</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159250377</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Thu, 19 Mar 2026 18:17:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[散户本身就是A股最重要的参与者。A股市场中，散户贡献了大约机构投资者只占；而账户规模低于 50 万的投资者，又构成了散户中的绝对主体，占比超过。这意味着每天推动A股短期价格波动的，不只是量化机构，不只是游资，也不只是北向资金。而是那股更庞大、更情绪化的力量——但是在人们的认知里，。股市从短周期来看，可以近似看成一个零和博弈，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[你的交易可能正在被OpenClaw的大手抢先]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159204248</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159204248</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2026 14:23:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近这几年最令人关心的科技层面的事就是LLM的发展了，纵然有人在研究使用AI进行交易，或者通过AI分析行情，但是总似乎没那么自动化，也没那么聪明，看起来傻不拉几的，跟个簏儿一样，总有点和头脑风暴的金融市场不太搭噶。对于十几万本金的账户来说，这点钱换来永不滞后的政策先机，简直是一笔过于划算的买卖，完全替代了一个会遗漏会疲惫的月薪过万的行业研究员。跑了OpenClaw的交易员和纯手工看盘的散户，早已是两个不同的平行世界，如同黑洞内外的时间流速之别，如同骑兵与坦克的对决，也如同实在界与象征界的裂隙。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[预测准了却躲不掉？从牛津实盘实验看做市商的“物理与结构极限”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159121198</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/159121198</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Mon, 16 Mar 2026 15:11:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[之前我们发过一篇，聊了做市商如何通过微观结构预测来规避逆向选择。逻辑很直白：既然高填单率往往绑定着逆向选择，那当我们预测到接下来的价格漂移时，不去挂单或者果断撤单就好了。在平稳的行情下，这套逻辑跑得很好。但是在真实的做市实盘中，一定还会遇到这样的问题：在某些极端猛烈的单边行情下，你的预测模型明明非常准，系统也毫不犹豫地发出了撤单指令，但单子就是撤不下来，被硬生生吃掉，紧接着就是一波结结实实的账面亏损。预测对了，动作也做了，为什么特定行情下的毒订单就是躲不掉？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[合法的“⽼⿏仓“：⼀个⼗年零回撤的确 定性盈利机会]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/158807706</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/158807706</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Sun, 08 Mar 2026 16:19:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们从前⼏天的一条新闻说起：某财经平台⼤V，通过亲友账户提前建仓，再利⽤⾃身百万粉丝的号召⼒公开荐股，等散户蜂拥接盘后⾼位出货————经典的"抢帽⼦"操纵⼿法，违法所得超四千万，最终被罚没⼋千余万。类似的还有"⽼⿏仓"：基⾦经理提前得知⾃家机构即将重仓买⼊某标的，⽤私⼈控制的账户抢先埋伏，等机构的⼤资⾦把股价推上去后，悄然获利了结。这两种⼿法的本质完全⼀致————违法的核⼼不在于"提前知道"，⽽在于信息的来源是⾮公开的。答案是：有。⽽且这笔⼤资⾦的规模、流向、时间窗⼝，全部写在明⾯上。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[10年700倍背后：小市值策略的因子逻辑与风险结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/158732305</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/158732305</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Fri, 06 Mar 2026 10:57:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[A股量化圈一直有个像传说一样的存在——（或者叫微盘股策略）。尤其前几年，你肯定在各种群里或社交媒体上见过那种令人血脉喷张的净值截图：一条斜线直接干到天上，10年700倍，1万变700万。说实话，这收益率不仅是震撼，拉到全球哪个市场，都足够让一众价值投资者当场怀疑人生。包括很多刚入行的朋友，看到这种图两眼放光，觉得掌握了财富密码，马上就想拉代码跑回测，准备自己也搞一个。策略逻辑很简单。随便写的一个微盘轮动回测。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何靠一个公式赚4000万美金]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/158701544</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/158701544</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 18:22:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[流动性断层做市商撤单市场瞬时冲击订单簿延迟当价格出现偏离时，就会产生套利空间。aYaN1aY​aN​1那么理论上就可以：买入 YES，买入 NO；总成本小于 1，无论结果如何，都可以在结算时拿回 1 USDC。Profit1−aYaNProfit1−aY​aN​下图就是一个成功套利的例子!]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[高频做市商的“成交困境”，以及逆向选择的那层真相]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/156339260</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/156339260</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Sat, 27 Dec 2025 18:33:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[逆向选择是做市商的入门考题，也是所有老练交易者需要用整个职业生涯反复解答的终极命题。因为你面对的不是固定规律，而是同样聪明、同样贪婪、同样会进化的对手。所以，做市这门生意真正的“经验感”，从来不是“怎么成交更多”，而是： 当市场兴奋地把成交送到你面前时，你能不能冷静地分辨——这到底是一笔利润，还是一口毒。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ai发展那么快，有了机器学习，量化就好做了？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/155348499</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/155348499</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Fri, 28 Nov 2025 11:31:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[其实他们的本质都是求数学期望，而Transformer之所以变得最流行，是他解决了如何并发求数学期望这问题，让你的算力可以并发运行让你的1000张卡可以同时训练。所以要使用AI做一个量化策略，涉及到的AI模型的底层数学问题很少很少，你如果改了Ai底层数学/代码，也只是可能让ic0.05变成ic 0.06，这一点点很重要吗。觉得现在ai发展的那么快，各种CNN RNN 树模型，有了这些后，我要在金融市场赚钱肯定很简单。所以，用AI做量化策略，更多的是看你怎么理解市场，怎么规划每个步骤。屎里面有黄金的分子吗？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不要用日频数据预测股票价格涨还是跌]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/154837200</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/154837200</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Fri, 14 Nov 2025 14:55:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[要么做截面（多资产），要么做微观（高频），要么换到风险侧（波动率、流动性、成交概率），再配上像样的评估（时间顺序切分、walk‑forward、泄露防护、含成本回测、跨阶段稳健性、现实容量）。这样，模型结果才有可能落到钱上。在这么低的信噪比里，除非你有非常长的样本，或者你引入了强结构（比如截面、明确的状态切换、微观约束），否则模型大概率在学噪声。这些写法的通常：数据维度低、样本短、目标是“直接预测价格”，评价只报 RMSE/MAE/准确率，不做跨时期稳健性，不做含成本回测，更没有容量和交易冲击的约束。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[高频做市商-Market Making Pricing]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664778</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664778</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Wed, 24 Jul 2024 15:37:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[在成交记录中发现买的是当时的ASK，卖的是当时的BID，这就是给市场中其他做市商送菜。为成交价的权重，它可以是一个Constant vector，也可以是一个Auto-increment sequence，如果是前者，可以写为。的定义了，这里就是读者们可以自行设计的地方，可以设计为线性函数，也可以设计为非线性函数，取决于运行效率和模型精确度之间的抉择。这里告诉大家一个隐含的内容，通过一些推广，可以推出BSE模型的关联形式。这取决于窗口的长短，如果是后者，可以定义。，通过这样的方式可以短暂性预测价差。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深圳量化团队招聘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664658</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664658</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Wed, 24 Jul 2024 15:32:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[深圳量化团队招聘]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[高频做市商-Market Making Pricing]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664584</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664584</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Wed, 24 Jul 2024 15:31:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[高频做市商-Market Making Pricing
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Rust调用sui合约]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664295</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140664295</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Wed, 24 Jul 2024 15:26:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[Rust调用sui合约
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Uniswap价格批量查询与ws订阅行情]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140663999</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/140663999</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Wed, 24 Jul 2024 15:19:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[Uniswap价格批量查询与ws订阅行情
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[微擎后台getshell，低权限也可以]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/131665372</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/131665372</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Tue, 11 Jul 2023 17:30:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[比如编辑专题：/web/index.php?这个文件可以编辑html，然后前台会解析成php。改html内容为php。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【招聘】量化团队组队中]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/131584853</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/131584853</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Thu, 06 Jul 2023 20:39:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[4. 精通Python，熟悉Rust或C++3. 熟悉Python nodejs c++如果你会其中一项，那么我们就可以聊聊啦~2. 对做市商机器人及时调整参数。资金和策略太多一个人管理不过来。1. Python异步策略开发。1. 对量化系统进行风险评估。2. 节点搭建并优化低层。地点江西赣州，欢迎加入。1. 监控套利运行状态。1. 网络延迟架构师。2. 数学建模并优化。3. 系统内延迟优化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[必胜方法，矩阵堆量]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/130096440</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/130096440</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Tue, 11 Apr 2023 23:51:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[我可真服你了，去找个三流程序员，把发视频发帖流程化，一天发1000000+帖。铁废柴一年到头也想不明白，那些几万人用的程序，几百万人关注的自媒体账号。废柴一个陌陌账号，一天能加10个老色批，那如果他有10个陌陌呢？有资本后可以全程让代理操作，收徒，998，你买不了吃亏买不了上当。废柴一个闲鱼号一天能赚10元，那如果他有100个闲鱼号呢？废柴一个视频能赚一块钱，那如果他一天发1000个视频呢？白哥，我不但是个废柴，还是个懒狗，咋办？白哥，我知道了，但是账号要怎么解决呀？万物都可以用堆量来解决，必胜的公式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 高频量化异步协程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/129767066</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sumubaiblog/article/details/129767066</guid><author>sumubaiblog</author><pubDate>Sat, 25 Mar 2023 14:49:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[我不但要在网络延迟和手续费上卷你们，还要在策略框架上卷你们，哇哈哈哈哈。任务越多，延迟情况越严重，我测试，任务很少，也会有0.00几秒的延迟。但是一个新问题出现了，不使用异步协程又没办法使用aiohttp？那么最后面创建的这个任务，会延迟好几秒才执行，直接给我整懵逼了。答案：用threading多线程调用含asyncio异步函数。可惜c++写起来太麻烦了，c++100行，python1行。再使用多线程同时创建多个任务执行就不会有延迟的问题出现。在我刚开始用异步协程框架写策略框架爽的飞起的时候。]]></description><category></category></item></channel></rss>