战绩
收益
+3.0%
夏普
1.91
最大回撤
0.5%
管理规模
$0
创建时间
2026-06-13
使用人次
0
使用池子
0
结算天数
0
回测(确定性模拟器)
参数: ref_window / max_inventory / spread真实 Hyperliquid ETH 1m 历史快照(截至 2026-07-12)——非未来收益承诺。
核心代码
GitHub 源码 ↗"""做市(Market making)—— 库存偏移(inventory-skew)。
思路:以滚动中间价为参考,价格越低于中间价就持有越多库存、越高就减仓——等价于围绕中间价的双边报价
在成交后把库存拉回中性,赚取价差/波动回归。本 demo 为长仓做市(库存 0..max);真实场馆可对称双边。
参数:ref_window(中间价窗口)、max_inventory(库存上限)、spread(价差敏感度)。
"""
from __future__ import annotations
from ..base import StrategyBase
from ..context import StrategyContext
from ..indicators import sma
from ..registry import register
@register("做市")
class MarketMaking(StrategyBase):
description = "围绕中间价的库存偏移做市:越便宜持仓越多、越贵减仓。"
params = {"ref_window": 20, "max_inventory": 6.0, "spread": 0.02}
def __init__(self, ref_window: int = 20, max_inventory: float = 6.0, spread: float = 0.02) -> None:
self.ref_window = int(ref_window)
self.max_inventory = float(max_inventory)
self.spread = float(spread)
async def on_tick(self, ctx: StrategyContext) -> None:
sym = ctx.conn_symbol()
hist = await ctx.history(sym, self.ref_window + 1)
mid = sma(hist, self.ref_window)
if mid is None or mid == 0:
return
dev = (hist[-1] - mid) / mid # >0 richer, <0 cheaper
frac = max(0.0, min(1.0, -dev / self.spread)) # cheaper → larger inventory
target = frac * self.max_inventory
await ctx.target(sym, target, band=self.max_inventory * 0.08)
完整 SDK 与全部策略以 MIT 协议开源,可直接回测、paper 试跑或二次开发。
运行此策略的池子
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