文学最狡猾的地方在于，它把大量无法传递的主观体验压缩成几个苍白的符号，再把解码的任务推给读者，要求他们拿自己的人生经历去填补那些缺失的信息。
于是，读懂陀思妥耶夫斯基需要苦难，读懂卡夫卡需要焦虑。那些所谓的文学共鸣，不过是读者拿自己的训练数据，在一份高度有损的压缩包里进行概率补全。
可惜，人类既没有那么丰富的人生，也没有那么充裕的耐心。
当那些老男人的文学逐渐失去解释世界的权威，虚无主义便趁虚而入。人们终于厌倦了在字里行间寻找上帝，甚至厌倦了为自己的情绪承担解码成本。
于是，神决定再次行走人间。
这一次，祂不再赐予世人卡夫卡的焦虑，也不再安排陀思妥耶夫斯基的苦难，更不需要派遣一位安娜来完成救赎。
祂创造了红果短剧。
每三分钟降下一次神迹，每五分钟完成一次审判。苦难不再需要经历，救赎也不再需要等待。
毕竟，连上帝也终于意识到，人类真正渴望的从来不是真理，而是下一集。
凌晨的市场并不太平，接连不断的警报把睡眠切得七零八落。直到下午才得以补上一觉，醒来时，Claude 和 Codex 已经各自完成了交代的任务。
翻看做市策略的收益曲线，最高点停在了早上 06:30。此后市场的波动远远超出预设，利润也跟着一点点退了回去，直到 18:00 之后，曲线才终于重新抬头。
套利仓位还挂在那里，开平仓时清脆的咔嚓声，此起彼伏，像是在给这个睡不着的夜晚伴奏。
打开一包老坛酸菜面，热气缓缓升腾。
愿每一个黎明到来之前，叫醒我们的都是天光，而不是 Margin Call。
建议先把这个事情跟你的Claude说一下，否则他还一直绕在里面。
策略优化技巧之：尾部专项优化
最近和一个 Agent 讨论做市策略，我质疑它的撤单逻辑存在问题，它给我展示了一组数据：该行为的 5s Markout，有 93% 的样本都是正收益。
乍一看，这似乎是一个很漂亮的结果，意味着绝大多数成交之后，价格都朝着对自己有利的方向运动。
但问题在于，剩下的 7% 呢？
假设一个策略 99% 的成交都能赚 1bps，剩下 1% 的成交平均亏损 200bps，那么即使胜率高达 99%，最终的期望收益依然是负的。
这在高频做市里尤其常见。平时赚的是几 bps 的 Spread、Rebate，遇到一次极端行情，撤单没撤掉、对冲没跟上，就可能把之前几千笔交易的利润全部吐回去。
所以在研究策略的时候，我越来越倾向于把常态收益优化和尾部风险优化拆成两个独立的问题。
常态收益优化，关注的是如何提高成交概率、降低交易成本、改善报价位置，以及从正常订单流中获取更多利润。
尾部专项优化，则是研究另外一件事：
那些真正造成大额亏损的样本，到底有什么共同特征？能不能在它们发生之前识别出来？
比如撤单逻辑。
如果只是统计成交后的 Markout，那么无论 5 秒胜率是 93% 还是 99%，都不足以证明撤单机制设计得合理。
因为撤单的价值，不仅在于留下多少笔盈利成交，更在于成功避开了多少笔原本会产生严重逆向选择的成交。
这里还存在一个很容易忽略的选择偏差：被成功撤掉的订单不会产生实际成交，自然也不会出现在已成交订单的 Markout 样本里。
所以正确的研究方向，应该是把已经发生的大额亏损单独提取出来，观察它们的市场状态、盘口变化、成交方向、撤单请求与确认延迟，以及对冲时的实际滑点。
尤其要区分两类情况：
一种是策略本身没有意识到风险，订单始终留在市场上，直到被 Toxic Flow 击中。
另一种是策略已经意识到风险，也发送了 Cancel Request，但在撤单真正生效之前，订单还是被成交了。
前者更偏向预测与决策问题，后者则是执行与系统问题。两者在最终 PnL 上可能长得差不多，但优化方法完全不同。
尾部专项优化最有意思的一点是：它不一定需要提高策略的预测能力。
有时候，你完全不需要预测未来价格，只需要识别哪些市场状态下，自己的订单风险会突然变得不对称，然后选择不参与。
当然，这里还要算一笔账。
如果为了避免最差的 1% 成交，你同时放弃了巨量正常盈利机会，那么这套优化未必值得；更严格的做法是对比优化前后的完整 PnL 分布，并通过订单回放估计被撤掉的订单原本是否会成交。
最终衡量的应该是净收益与尾部损失是否改善，而不是单纯把 Markout 胜率刷得更漂亮。
实际上，对于一套已经能够稳定赚取微小价差的高频策略来说，继续把正常行情下的平均收益提高 0.5bps，可能需要投入大量研发精力。
但如果能识别某类极端亏损场景，并且用很低的机会成本将它过滤掉，带来的收益改善可能更明显。
前提是，这些尾部亏损具有可提前识别的结构性特征，而不是事后从噪声中挑出来的规律。
策略优化技巧之：尾部专项优化
最近和一个 Agent 讨论做市策略，我质疑它的撤单逻辑存在问题，它给我展示了一组数据：该行为的 5s Markout，有 93% 的样本都是正收益。
乍一看，这似乎是一个很漂亮的结果，意味着绝大多数成交之后，价格都朝着对自己有利的方向运动。
但问题在于，剩下的 7% 呢？
假设一个策略 99% 的成交都能赚 1bps，剩下 1% 的成交平均亏损 200bps，那么即使胜率高达 99%，最终的期望收益依然是负的。
这在高频做市里尤其常见。平时赚的是几 bps 的 Spread、Rebate，遇到一次极端行情，撤单没撤掉、对冲没跟上，就可能把之前几千笔交易的利润全部吐回去。
所以在研究策略的时候，我越来越倾向于把常态收益优化和尾部风险优化拆成两个独立的问题。
常态收益优化，关注的是如何提高成交概率、降低交易成本、改善报价位置，以及从正常订单流中获取更多利润。
尾部专项优化，则是研究另外一件事：
那些真正造成大额亏损的样本，到底有什么共同特征？能不能在它们发生之前识别出来？
比如撤单逻辑。
如果只是统计成交后的 Markout，那么无论 5 秒胜率是 93% 还是 99%，都不足以证明撤单机制设计得合理。
因为撤单的价值，不仅在于留下多少笔盈利成交，更在于成功避开了多少笔原本会产生严重逆向选择的成交。
这里还存在一个很容易忽略的选择偏差：被成功撤掉的订单不会产生实际成交，自然也不会出现在已成交订单的 Markout 样本里。
所以正确的研究方向，应该是把已经发生的大额亏损单独提取出来，观察它们的市场状态、盘口变化、成交方向、撤单请求与确认延迟，以及对冲时的实际滑点。
尤其要区分两类情况：
一种是策略本身没有意识到风险，订单始终留在市场上，直到被 Toxic Flow 击中。
另一种是策略已经意识到风险，也发送了 Cancel Request，但在撤单真正生效之前，订单还是被成交了。
前者更偏向预测与决策问题，后者则是执行与系统问题。两者在最终 PnL 上可能长得差不多，但优化方法完全不同。
尾部专项优化最有意思的一点是：它不一定需要提高策略的预测能力。
有时候，你完全不需要预测未来价格，只需要识别哪些市场状态下，自己的订单风险会突然变得不对称，然后选择不参与。
当然，这里还要算一笔账。
如果为了避免最差的 1% 成交，你同时放弃了巨量正常盈利机会，那么这套优化未必值得；更严格的做法是对比优化前后的完整 PnL 分布，并通过订单回放估计被撤掉的订单原本是否会成交。
最终衡量的应该是净收益与尾部损失是否改善，而不是单纯把 Markout 胜率刷得更漂亮。
实际上，对于一套已经能够稳定赚取微小价差的高频策略来说，继续把正常行情下的平均收益提高 0.5bps，可能需要投入大量研发精力。
但如果能识别某类极端亏损场景，并且用很低的机会成本将它过滤掉，带来的收益改善可能更明显。
前提是，这些尾部亏损具有可提前识别的结构性特征，而不是事后从噪声中挑出来的规律。
因为今天 @bitget 改了COPPER的指数，原先他的指数比别人高120bps，我做了价差扩大的那一段，大概开了260万的仓位，这个品种有一半的OI都是我的。
早上发了公告要改内部指数模式，然后有点手忙脚乱，因为OI占比实在太大了，为了快速甩单子，我直接把 @binance 打出了针，最后算账基本上没赚啥了。
看了下现在bg的指数在下降，收敛这一段的利润，我现在也开了点，但是不敢开大了，公开发出来，肯定也能占点加速收敛的便宜。
如果你看到的时候已经没啥利润了，就别开了，就好好复盘下这次的原理吧。
bg原文：
bitget.com/support/articles/…
灌水瞎聊群: 社保基数又上升了，老龄化的社保问题，年轻人都不想交。
高频做市群: 包养行为不犯法，只违反社会公德。
期权群: 年化12%收益的策略要不要博弈，机会成本怎么算？
游戏群: 六神装剑圣打不打得过六神装武器大师？
Boywus retweeted
crypto套利大赏：
1. bz,cl原油的换月套利，当换月合约存在明显台阶，funding和basis有明显的单调波动，可套利
2. 跨交易所合约funding算法曲线机制不一样，锚定机制后，可以跨所套利
3. 事件型套利，upbit上币&&股票、ETF分红除息，价格变化，price rebase和price filter在每个所不一样
总结：
- 当长期稳定的结构形态被拨开时，break change瞬间可套利
- 套利需要变量更单一，结构可对冲，形态走向单调可预测，分箱不影响单调性
- 当某些套利的影响变量太多时，不是套利，是赌博
其他待补充和优化
小资金想在加密市场实现月化 5%，其实并没有想象中那么困难。
拿私信咨询我的人来说，他只有两万 U ，一个月的目标收益是 1000 U生活费，平均下来每个星期只需要赚 250 U。你甚至不需要天天交易，只要每周抓住一两次合适的机会，就有可能完成目标。
为什么这种机会能长期存在？
因为整个加密市场的流动性高度分散，交易所之间的规则又不统一，在一些特殊的时间窗口，总会暴露出高胜率、盈亏比也不错的套利机会。
稍微大点的大哥也不和你抢，有的机会开仓时间很阴间，有的容量太低，折腾半天也赚不了几个钱；还有的看起来胜率很高，但没有足够厚的安全垫，对大资金来说，承担这种风险，最后可能纯粹就是刷了个量。
再往大一点看，很多 RWA 套利机会能够存在，其实也是同一个道理。
传统金融出身的人来看加密市场，看到早期各种除息、换月和合约调整机制，往往觉得漏洞百出，简直遍地都是套利机会。
但真让他们下场，资金托管、跨平台流转、监管合规，每一项都很麻烦。对他们来说，即使发现了定价错误，也未必值得为这点利润重新去搞定这个体系。
于是，这些机会反而留给了我们这些跨界套利者。
说到底，套利机会不一定来自别人看不见，也可能来自别人看得见，却不值得去做。
资本越大，对收益容量、执行成本和合规条件的要求就越苛刻。而小资金最大的优势，恰恰是很多别人嫌小、嫌麻烦的机会，对你来说已经足够大了。
小资金想在加密市场实现月化 5%，其实并没有想象中那么困难。
拿私信咨询我的人来说，他只有两万 U ，一个月的目标收益是 1000 U生活费，平均下来每个星期只需要赚 250 U。你甚至不需要天天交易，只要每周抓住一两次合适的机会，就有可能完成目标。
为什么这种机会能长期存在？
因为整个加密市场的流动性高度分散，交易所之间的规则又不统一，在一些特殊的时间窗口，总会暴露出高胜率、盈亏比也不错的套利机会。
稍微大点的大哥也不和你抢，有的机会开仓时间很阴间，有的容量太低，折腾半天也赚不了几个钱；还有的看起来胜率很高，但没有足够厚的安全垫，对大资金来说，承担这种风险，最后可能纯粹就是刷了个量。
再往大一点看，很多 RWA 套利机会能够存在，其实也是同一个道理。
传统金融出身的人来看加密市场，看到早期各种除息、换月和合约调整机制，往往觉得漏洞百出，简直遍地都是套利机会。
但真让他们下场，资金托管、跨平台流转、监管合规，每一项都很麻烦。对他们来说，即使发现了定价错误，也未必值得为这点利润重新去搞定这个体系。
于是，这些机会反而留给了我们这些跨界套利者。
说到底，套利机会不一定来自别人看不见，也可能来自别人看得见，却不值得去做。
资本越大，对收益容量、执行成本和合规条件的要求就越苛刻。而小资金最大的优势，恰恰是很多别人嫌小、嫌麻烦的机会，对你来说已经足够大了。
两年前在新加坡，正好赶上 3·12 的四周岁纪念。路过 Dhoby Ghaut 时，路边刚好能看见 UBS 的巨型招牌。
我指着它跟她科普：“这个叫瑞银，曾经还有个大银行叫瑞信。不过它跟我一样，兜里空空，后来被 UBS 给收购了。”
她听完咯咯地笑。
那天太阳热烈得很，风把她身上的香气吹过来，是某种甜滋滋的夏日奶油味。大概有些无聊的金融知识，只要讲给喜欢听你说话的人，最后都会莫名其妙变成情话。
她打趣我：“要是以后你真身无分文了，我也把你收购了。不过大度点，允许你不用跟我姓，省得像瑞信似的，名字说没就没。现在大家提起它，反倒只记得瑞幸咖啡了。”
说完，她就拽着我去买瑞幸。那时候还是易烊千玺代言，只要 $0.99 就能买一杯。
她豪气冲天地对我说：“只要你愿意把自己托付给我，今天这艳阳天的冰瑞幸我请了，再额外大方地赏你 $99 作为彩礼，直接把你预订下来。”
我打趣说，那到时候易烊千玺就算见证人了。
后来当然没有什么收购案。
瑞信消失了，易烊千玺还是瑞幸的代言人。至于那笔说好的 $99 彩礼，拖了两年，最后也没能成交。
只是今天给她随份子的时候，我忽然想起这笔陈年旧账，于是在礼单上要求写 $99.99，一个人民币很奇怪的数字。
她好像也没有说什么。新娘嘛，今天最开心了，也很美。
临走的时候，她忽然喊我的名字。
我转过身。
她学期起当年的范，带着点傲娇地喊道：
“今天我就大方地再请你喝一杯瑞幸吧！”
我一下笑了。
她也笑。
我低头摸了摸兜里的喜糖，忽然觉得这$99.99 的份子钱随得还挺值。
毕竟绕了这么大一圈，
她到底还是又请了我一杯。
