@HyperliquidX Maxi | Quant Trader ADHD,什麼都想看和了解
Hong Kong
Joined February 2021
- Tweets1.6K
- Following3.5K
- Followers1.4K
- Likes22.9K
還以為是AI, 真的很誇張........ @Tesla
「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
ust_mean retweeted
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！
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🥲）
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
「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
ust_mean retweeted
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。
ust_mean retweeted
New listing: Roundhill Memory ETF ($DRAM) at 25x Leverage.
深夜感悟
1「捉到老鼠便是好貓」
這兩三天都瘋狂改自己的代碼，但是發現自己真正高收益的套利並不需要很強很強的代碼，甚至人手也可以，之後便看到 @yourQuantGuy 的文章
，深有感悟。
我認為一個好的程式，可以將自己的一些特別策略系統化，但是很多時候用其他人產品 @taoli_tools 已經足夠了
長遠來說，還是希望有自己的套利工具，但千萬不要忽略現在的機會，人手也很強
2）「結構性套利才強」
以前總想在一些存量市場套利，但這些都是做市商在的地方。 理解價差/funding rate 背後的原因，不同交易所公式的不一樣，產品的不一樣，這種反而更加持續。
3）「套利路徑無限多，總有一套適合我」
同一個標的物，有千萬種做法，不一定要和其他人一樣,不一樣的我們才好
Goodnight
ust_mean retweeted
E185: @variational_io - Zero Fees, More Assets, No Funding Rate
@variational_lvs co-founded a hedge fund at 20 that Digital Currency Group acquired a year later, then walked away from that exit to build Variational that now sits second only to Hyperliquid in open interest and daily volume.
His argument: crypto rebuilt exchanges before it built brokers, and that architectural gap is what's holding on-chain trading back.
0:00 Intro
2:20 Merch, Travel & Being Back in Singapore
5:13 Who Is Lucas Schuermann?
5:24 How Lucas Thinks About Building Trust
6:03 Starting College at Age 12
8:26 How Do You Actually Skip That Many Grades?
9:45 Making Friends Six Years Younger Than Everyone Else
10:40 Are You Still a "Weirdo" at 30?
11:40 Starting a Hedge Fund at 20 - "Hubris of the Young"
14:09 From Paper-Reading Group to a Real Fund
16:50 Acquired by Digital Currency Group at 21
18:59 Why Sell the Fund to DCG?
19:54 Sponsors: Variational & @Bitwise
20:47 Did You Regret Selling That Early?
21:51 The Money DCG Made Off Their Work
22:38 Starting a Market Making Firm
24:46 Explain Variational Protocol to Your Mom
26:49 Biggest Mistake Building Variational
28:13 The "Holy Sh*t, We Built Something Massive" Moment
29:54 Reason #1: Zero Fees
32:59 How Do You Trust the Price With Only One Market Maker?
34:33 Are Trading Fees a Scam?
35:29 How Much Do Fees Actually Cost Traders?
36:33 Reason #2: Asset Selection & What "Liquidity" Really Means
40:20 Why Hasn't Crypto Solved This Already?
42:39 Where On-Chain Order Books Break at Scale
46:04 Sponsor: @KASTxyz
46:52 Why Wouldn't a Hyperliquid Trader Switch to Variational?
49:28 Who Gets Destroyed When Wall Street Liquidity Arrives On-Chain
51:18 Reason #3: Swaps
52:34 The Real Problem With Perps: Funding Rates
55:18 Roger's BitMEX Story: "Holy Sht, I Can Print More Bitcoin"
58:44 The Hard Lesson: Wiped Out by Funding Fees
1:00:38 Why Perps Are Easy but Options Aren't
1:01:13 What Is a Swap, Really?
1:03:20 How Swaps Beat Perps
1:05:28 Why Raise $50M in May?
1:07:30 Sponsor: @JupiterExchange & @ethena
1:08:14 Does VC Funding Help or Hurt a Project?
1:09:46 Variational vs. Hyperliquid: The Architecture Difference
1:11:44 Why Didn't Hyperliquid Build for Hundreds of Assets First?
1:13:14 Staying Relevant After the Points Program Ends
1:15:11 The "AWS of Liquidity" Analogy, Revisited
1:16:47 What Hyperliquid Gets Wrong About the Future
1:17:48 What Variational Could Get Wrong
1:19:06 Who Wins Long Term: Binance, Coinbase, Hyperliquid, or Variational?
1:21:39 Bitcoin Price Outlook & Crypto Adoption in 2026-27
1:23:59 Variational's Endgame
1:25:51 The One Thing to Remember
1:27:18 Closing Thoughts
ust_mean retweeted
感谢 @yzilabs 的抬爱
太长不看版：
1. 金融行业是一个把“规则”作为最终产品来销售的行业
2. 做产品在思考“面向用户”前，需要先考虑“面向销售人员”
如果你做的产品销售觉得无利可图，他们没兴趣帮你卖，你是不会有用户的
3. 所有光设计机制好没有用，你需要设计一个销售激励机制，让更多的人帮你CX出去
不一定是因为你的产品“用户喜欢”，而是你的产品“卖得出，赚得到”
这解释了，为什么很多标榜“社区优先”
甚至做了大量回购、空投的项目
反而干不过被认为“CS”的同类竞品
因为他们养活了大量的利益共生阶层，这些利益共生阶层成为了它们的分发渠道
研究学习@tether @Pumpfun @flapdotsh @trondao
“Before you sell your product to users, you have to sell it to the sales.” — @thecryptoskanda, co-founder of @Hertzflow_xyz, on why mechanism design alone isn’t enough to find PMF in crypto.
He argues that in finance, the mechanism is often the product — the rules that determine how value, risk and incentives are distributed.
But even the best-designed mechanism still needs distribution. If the people distributing it don’t see the value, they won’t sell it — and the product may never reach its end users.
So the design principle is two-sided:
1) A mechanism that works for users
2) An incentive structure that works for distribution
“This is the lifelong challenge for everyone building in crypto.”
From The Convergence: Bhutan by YZi Labs.
