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自学 Vibe Coding 看这三个开源项目就够，不用买课 很多 AI Coding 课程的素材都从这里来，原始版本反而更系统 1. Easy-Vibe DataWhale 出品的系统教程，5k stars。分三阶段：从 AI 编程小游戏入门，到产品创意 + Web 原型，再到桌面应用和多 Agent 协作。零基础友好，中文为主 github.com/datawhalechina… 2. vibe-coding-cn 原 EnzeD/vibe-coding 的中文翻译版，11k stars。三块内容：Prompt 提示词、Skill 技能库、Workflow 工作流。强调规划先行、模块拆分、接口在前，把 vibe coding 从随性即兴变成可重复工程 github.com/tukuaiai/vibe-… 3. awesome-vibe-coding 最全的 Vibe Coding 资源 awesome list，4k stars。覆盖浏览器工具、IDE、移动端 App、插件、CLI 工具。所有主流 vibe coding 工具的总目录 github.com/filipecalegari… 先把这三个读完，你对AI Coding 会有一个全新的认知

说下我的工作流，我是怎么做预测市场的流程。 暂时没办法 分享具体的的策略。 因为第一 没有得到长时间的验证。虽然是15分钟很短。 但是仍然需要长时间验证。 第二就是策略如果直接公开 很可能失效。 希望大家体谅。 我不是搞量化的， 也是摸着石头过河， 1/ 先搓个简单的脚本，抓数据，然后写入到csv。 2/写个模拟盘，别实盘。策略都还没定好 就别实盘 必亏钱。 3/一边看数据，一边想几个简单的策略，进行模拟测试， 从结果反推过程， 为什么这里下单，为什么下单之后输了。 找原因。 4/根据问题 找关键指标，或者叫挖掘因子。 挨个的测试。 15分钟一轮 结果肯定可以很快提现出来。开始上实盘。 5/如果挖掘的因子，能有效改善，说明方向是对的。要分析背后原因，再找相关的因子组合测试， 重复上述步骤。 在我的脚本里，我搜集了币安的k线数据，开盘收盘 成交量 振幅 等所有数据，历史7-30天。 也搜集了期权数据，也搜集了 预测市场自身的数据 包含开盘价格 实时价 和成交量等（一边测试 一边采集写入本地） 由于预测市场 没有历史数据，所以很难做回测。 只能写了一个方案 直接运行测试。 效率不高 很磨人。 最终 实际就是在这堆数据里， 找到最能影响你结果的那个。 不管是多少分钟的， 肯定是没办法 做到百分百胜率 不带一丁点回撤的。 所以 要过滤机会， 只对把握大，趋势明显的订单下手。不要每一轮都玩。 因为手续费太贵。目前来看即便有些事件 暂时没收手续费，未来肯定也会收。高频的事件 收费是必然的。 事件一轮时间越短。提供给你捕捉的机会越多。 但是不能因为机会多，而进行无脑的高频下单。 所以要提取确定性最高的机会。 很多人觉得15分钟难度比较大。是因为玩的人多，但是频率越高 代表机会概率越多。 （5分钟时我写脚本中途出现的 所以我暂时就没弄5分钟） 如果思路卡壳，就跳出来，换换思路。比如 抓下别人的下单记录，从他的下单点位反推策略过程。 从策略延伸策略，当一个策略 哪怕一个因子有效， 应该对他进行放大，多事件进行测试。 好处是 可以提高资金体量。也能pnl 曲线更平滑。（这是我接下来要做的事情） 如果以后有合适的机会的话， 我再给老铁们分享 我挖掘到的关键因子 目前还需要时间验证

再给大家分享一波：高频量化套利架构与低延迟开发指南.md （我的脚本就是按照这个指南写的，这也是我跟ai沟通了很久采取的方案） # 高频量化套利架构与低延迟开发指南（行业通用版） > 目标读者：要做“高频、低延迟、延迟敏感”的量化套利系统的开发团队。 > 文档定位：不写具体代码，只讲设计方案、架构原则、性能策略和落地注意事项。 > 说明：本文是通用行业方法，不依赖你当前仓库实现。 --- ## 1. 先说结论（最重要的 8 条） 1. 高频套利系统的核心不是“策略公式有多复杂”，而是**能否稳定地更快下单**。 2. 架构必须拆成两层：**交易主链路（热路径）** + **旁路系统（监控/报表/分析）**。 3. 热路径必须“极简”：不做磁盘写入、不做慢网络调用、不做重日志。 4. 优先做**延迟预算**（每一段允许花多少微秒/毫秒），再做编码。 5. 风控必须在线且轻量，不能关；但风控逻辑也要做成常数级开销。 6. 先保证“稳定低延迟”，再追求“极限低延迟”。抖动（延迟忽高忽低）比平均值更危险。 7. 生产系统必须支持降级：旁路坏了不影响交易，单个交易所异常要可隔离。 8. 不要上来全量重写；先性能画像（profiling，白话：先测哪里慢）再动大手术。 --- ## 2. 业务目标如何转成工程指标 高频系统必须把“赚钱目标”翻译成“机器指标”。 ### 2.1 必要指标（建议） - **行情到决策延迟**（Market-to-Decision）：行情到策略出信号的时间。 - **决策到下单延迟**（Decision-to-Order）：信号到请求发出的时间。 - **端到端延迟**（E2E）：行情到交易所确认的总时间。 - **P99 延迟**：99% 请求都不超过这个时间（比平均值更重要）。 - **丢信号率**：有效机会被系统漏掉的比例。 - **撤单失败率 / 拒单率**：执行可靠性关键指标。 - **风控拦截命中率**：风险是否真的被挡住。 ### 2.2 延迟预算（示例） > 下面是“设计预算”的例子，不是固定标准。 - 行情解码：0.2ms - 盘口更新：0.2ms - 信号计算：0.3ms - 风控检查：0.2ms - 下单组包与签名：0.4ms - 网关发送：0.2ms - **主链路总预算：1.5ms（不含外部网络 RTT）** 白话：先给每段“定额”，谁超额就优化谁，不要靠感觉调优。 --- ## 3. 推荐总架构：双平面 + 模块隔离 ## 3.1 双平面架构 1. **交易平面（热路径）** 只包含：行情接入 -> 状态更新 -> 信号计算 -> 风控 -> 执行网关。 2. **旁路平面（冷路径）** 只包含：监控、日志聚合、报表、回放、策略研究、UI、告警。 白话：交易平面只做“抢机会”，旁路平面做“看和管”。 ## 3.2 逻辑数据流（推荐） `行情源 -> 归一化层 -> 内存订单簿 -> 策略引擎 -> 风控引擎 -> 执行引擎 -> 交易所` 旁路订阅： `交易平面事件 -> 消息队列/共享内存 -> 监控与分析系统` --- ## 4. 热路径设计原则（必须严格执行） ### 4.1 单一职责 - 每个模块只干一件事。 - 例如“风控模块不做日志落盘”，“执行模块不做统计报表”。 ### 4.2 无阻塞优先 - 禁止在热路径做： - 同步磁盘 I/O（白话：边交易边写文件） - 慢 HTTP 请求 - 数据库查询 - 外部 RPC 重试循环 ### 4.3 数据结构优先级高于算法花活 - 低延迟系统更看重数据搬运成本。 - 优先选择：连续内存、少拷贝、固定结构。 - 避免：频繁动态分配、大对象序列化、深拷贝。 ### 4.4 线程模型要可控 - 典型模式：`1~N 行情线程 + 1 策略线程 + 1 执行线程`。 - 尽量减少跨线程共享写，降低锁竞争。 - 能用单写多读（白话：一个线程写，多个线程读）就不要多写抢锁。 ### 4.5 日志策略 - 热路径只记关键事件（错误、风控、成交摘要）。 - 明细日志异步输出到旁路。 - 日志要节流，避免高频字符串拼接吃 CPU。 --- ## 5. 行情系统设计（延迟和正确性的根） ## 5.1 多源输入与优先级 - 主行情：WebSocket（白话：实时推送）。 - 兜底行情：REST 轮询。 - 要定义清楚“谁是主、谁是备、切换条件是什么”。 ## 5.2 归一化层 - 把不同交易所字段转成统一内部模型。 - 单位统一：价格、数量、时间戳、币种精度。 - 明确“交易所原始时间”和“本地接收时间”。 ## 5.3 新鲜度控制 - 每条行情都要判定 staleness（白话：是否过期）。 - 过期行情禁止触发下单。 - 断流时快速告警并降级。 ## 5.4 订单簿维护 - 只维护策略真正需要的层级，不要全量重建。 - 增量更新优先，快照定时校准。 - 检测序列号跳变，必要时重拉快照。 --- ## 6. 策略引擎设计（快、稳、可解释） ### 6.1 信号计算要常数级 - 高频策略尽量 O(1) 或接近 O(1)。 - 单次决策只读当前必要状态。 - 不做全局扫描，不跑重统计。 ### 6.2 机会去重与节流 - 同类机会去重，避免重复触发。 - 设置最小触发间隔，防止抖动过度下单。 - 拥塞时允许丢“过时机会”，优先最新机会。 ### 6.3 可解释输出 - 每次触发都能回答三件事： 1) 为什么触发 2) 价格依据是什么 3) 风险边界是什么 --- ## 7. 风控引擎设计（必须在线，不可旁路） ## 7.1 热路径风控（必须同步） - 单笔最大数量 - 单市场最大暴露 - 单交易所可用余额阈值 - 当日亏损阈值 - 下单频率上限 白话：这些必须在下单前立刻检查，不能“事后再看”。 ## 7.2 风控要轻量 - 风控规则尽量表驱动（配置化），不要写复杂脚本解释器。 - 结果二值化：通过 / 拦截，减少分支复杂度。 - 风控日志只输出关键字段。 ## 7.3 失败策略 - 风控模块异常时默认“保守”而不是“放行”。 - 可以按策略设置 fail-close（白话：出错就停）或 fail-open（白话：出错仍放行），但生产建议关键风控 fail-close。 --- ## 8. 执行网关设计（决定实盘成败） ## 8.1 统一下单抽象 - 内部用统一订单模型，再映射到各交易所。 - 明确区分：限价单、市价单、FOK/IOC/GTC（白话：不同成交约束）。 ## 8.2 并发执行与回报确认 - 双腿套利通常并发发单，但必须设计单腿失败回补流程。 - 回报优先走私有 WS，REST 仅兜底。 - 设定确认超时，防止执行线程卡死。 ## 8.3 幂等与去重 - 每个订单必须有唯一客户端 ID。 - 网络重试不能造成重复下单。 - 所有重试动作都要可追踪。 ## 8.4 失败恢复 - 交易所超时：分级重试（快速一次 + 慢速一次）。 - 单腿成交：立即进入应急对冲流程。 - 交易所异常：快速熔断（circuit breaker，白话：临时停用这个通道）。 --- ## 9. 状态与存储设计（热冷分层） ## 9.1 热状态（内存） - 最新盘口、最新持仓、可用余额、风险计数器。 - 强一致要求高，更新必须快。 ## 9.2 冷存储（异步） - 订单明细、成交回报、回放日志、审计记录。 - 通过异步队列批量落盘，不阻塞交易线程。 ## 9.3 事件回放能力 - 关键事件要可回放，用于复盘和问题定位。 - 回放系统与实盘系统物理隔离，防误操作。 --- ## 10. 监控与告警（没有监控就没有生产） ## 10.1 必看监控面板 - 延迟：P50/P95/P99、抖动、峰值。 - 执行：下单成功率、拒单率、撤单成功率、超时率。 - 策略：触发次数、命中率、盈亏曲线。 - 风控：拦截次数、原因分布、阈值触发。 - 系统：CPU、内存、GC（垃圾回收，白话：自动回收内存行为）、网络丢包。 ## 10.2 告警分级（建议） - P0：无法下单、订单状态不一致、风控失效。 - P1：延迟突增、拒单率突增、行情断流。 - P2：旁路服务异常、报表延迟。 --- ## 11. 语言与技术栈（实用建议） ## 11.1 常见组合 - **C++/Rust**：热路径、执行网关、订单簿维护。 - **Python**：策略研究、编排、离线分析、旁路服务。 - **Go/Java**：中间服务与后台系统（视团队能力）。 白话：不是“只用一种语言”，而是“让合适语言做合适环节”。 ## 11.2 Rust 的典型使用场景 - 低延迟行情处理 - 高并发执行网关 - 风控核心模块 不建议一开始全量重写，建议先迁最热 20% 链路。 --- ## 12. 部署与网络策略（延迟敏感系统的硬条件） ## 12.1 机房策略 - 尽量靠近交易所服务器（同城/同机房）。 - 固定低抖动网络路径。 - 主备线路独立，避免单点网络故障。 ## 12.2 系统调优（方向） - CPU 固定核绑定（pinning，白话：把关键线程固定在指定核心）。 - 减少上下文切换（白话：线程来回切换）。 - 控制后台任务抢占。 - 时间同步（NTP/PTP，白话：系统时钟尽量准确一致）。 ## 12.3 容灾 - 多实例主备，故障自动切换。 - 交易所级别熔断与隔离。 - 限定“最大事故半径”（白话：一次故障最多影响多大范围）。 --- ## 13. 测试与上线流程（没有这部分，实盘风险很高） ## 13.1 测试层次 1. 单元测试：规则与边界条件。 2. 集成测试：交易所适配与回报流。 3. 回放测试：用历史行情重放，验证稳定性。 4. 压测：峰值行情下延迟与丢包表现。 5. 故障注入：模拟断网、超时、拒单、延迟抖动。 ## 13.2 上线节奏 - 先 shadow（影子模式，白话：只算不下单） - 再小资金灰度 - 最后逐步扩容 每一步都要有“自动回退开关”。 --- ## 14. 常见反模式（务必避免） 1. 在热路径同步写数据库。 2. 在回调里做慢 HTTP。 3. 大量 debug 日志直接打在交易线程。 4. 没有唯一订单 ID，重试后重复下单。 5. 风控放在旁路，导致“先下单后告警”。 6. 把所有功能塞进一个进程，故障不可隔离。 7. 只看平均延迟，不看 P99 和抖动。 8. 没有演练过“单腿成交失败回补”。 --- ## 15. 研发协作建议（保证长期可维护） - 每个新功能都要回答： 1) 是热路径还是旁路？ 2) 会增加多少延迟预算？ 3) 故障时怎么降级？ - PR（代码变更）必须附带： - 延迟影响说明 - 风险点 - 回滚方案 白话：高频系统不是“能跑就行”，而是“快、稳、可回退”。 --- ## 16. 一页式落地清单（可直接执行） 1. 先画出交易主链路，删掉所有非必要逻辑。 2. 给每段定义延迟预算和 P99 目标。 3. 建立在线风控最小集（余额、暴露、频率、亏损）。 4. 做旁路监控与告警，确保旁路故障不影响交易。 5. 建立单腿风险回补和熔断机制。 6. 上线前做回放 + 压测 + 故障注入。 7. 先影子模式，再灰度，再扩容。 --- ## 17. 最后一句话 高频套利系统的工程本质是：**把“时间”当成最稀缺资源管理**。 你每减少一次不必要拷贝、一次阻塞调用、一次线程争锁，都是在直接提升真实交易竞争力。

预测市场交易员的数学101

关于 Polymarket，90% 的人只知道预测胜负，却不懂它背后的定价公式：YES + NO = 1。 这个简单的公式背后，藏着交易所的流动性秘密。 最近看到很多朋友要来 Polymarket 大展拳脚了，写一篇基础文章，希望对你入门有帮助。 dfarm.vip/docs/yiwenjian…

@_Crypto_David_ @DFarm_club 感觉在短期市场很难做市，例如BTC 15 min，很多都是抢开盘，扫尾盘，套差价等bot在跑。

最近两天 X 上对预测市场 Yes + No = 1 这个公式的讨论非常多，起因可追溯到大佬 DFarm（@DFarm_club）写了一篇对 Polymarket 共享订单簿机制的拆解文章，引发了群体对于数学力量的情绪共鸣：《一文讲透 Polymarket：为什么 YES + NO 必须等于 1？》。 在衍生讨论中，包括蓝狐（@lanhubiji）在内的多位大佬都提到了 Yes + No = 1 是继 x * y = k 之后的另一个极简但极有力的公式创新，有望解锁万亿规模的信息流交易市场，这一点我完全认同，但同时却也觉得部分讨论有些过于乐观。 关键在于流动性的构建问题，可能有蛮多人会认为 Yes + No = 1 解决了普通人下场做市的门槛限制，所以预测市场的流动性就会像有了 x * y = k 的 AMM 那样水涨船高，但事实远非如此。 预测市场的做市难度天然更高 实操环境下，能否入场做市并构建流动性，不只是如何参与的门槛问题，更是个能否盈利的经济问题。横向对比以 x * y = k 公式为基石的 AMM 市场，预测市场的做市难度其实要远远高于前者。 举个例子，在完全遵循 x * y = k 公式的经典 AMM 市场（比如 Uniswap V2），如果我想围绕着 ETH/USDC 这个交易对去做市，我需要根据流动性池内两种资产的实时价格关系，以特定比例向池内同时投入 ETH 和 USDC，之后当该价格关系波动时，我能拿回的 ETH 和 USDC 数量会随着波动此消彼长（即大家熟悉的无常损失），但同时也能赚取交易手续费。当然业界后续又围绕着 x * y = k 这个基础公式又做了很多创新，比如 Uniswap V3 允许做市商通过将流动性堆积在指定的价格范围来追求更大的收益风险系数，但本质上模型未变。 在这种做市模式下，如果在一定的时间范围内交易手续费可覆盖无常损失（且往往是需要更长时间去累积手续费的），那就是有利可图的——只要价格范围只要别太激进，我完全可以比较惰性地去做市，隔三差五想起来了再去看看。然而在预测市场上，如果你想要以类似的态度去做市，结局大概率是亏得裤衩子都不剩。 围绕 Polymarket 再举个例子，我们先拟设个最基础的二元市场，比如我想在某个「YES 实时市价为 0.58 美元」的市场内进行做市，我可以在 0.56 美元挂 YES 的买单，0.6 美元挂 YES 的卖单——DFarm 在文章中解释过，这本质上也是在 0.4 美元挂 NO 的买单，0.44 美元挂 NO 的卖单——即以市价为标准，在上下稍宽的具体点位提供订单支持。 现在单子挂上了，我可以躺着不管了吗？那等我下次想起来查看时，可能会看到以下四种情况： · 双边挂单均未成交； · 双边挂单均已成交； · 某一方向的挂单已成交，市价仍在原挂单区间内； · 某一方向的挂单已成交，但市价已向距离剩余挂单更远的方向偏离——比如在 0.56 买到了 YES，0.6 的卖单还在，但市价已跌至 0.5。 那么什么样的情况才能赚钱呢？我可以告诉你的是，在低频次的尝试中不同情况可能会带来不同的损益结果，但若在现实环境下长期以如此惰性地去操作，最终结局基本上只能是亏损。为什么会这样？ 究其原因，是因为预测市场本就不是 AMM 的流动性池做市逻辑，而是更接近 CEX 的订单簿做市模型，二者的运作机制、操作要求以及风险收益结构完全不同。 · 运作机制上，AMM 做市是将资金投入一个流动性池内去共同做市，流动性池会基于 x * y = k 及其变种公式在不同的价格区间摊散流动性；订单簿做市则需要在具体的点位上挂出买、卖订单，必须有挂单才有流动性支持，成交必须通过订单的匹配来实现。 · 操作要求上，AMM 做市仅需在特定价格区间内向池内投入双边代币，只要价格没跑出区间就能持续生效；订单簿做市则需要主动且持续的挂单管理，不断调整报价以应对市场变化。 · 风险收益构成上，AMM 做市主要会面临无常损失风险，赚的是流动性池的手续费；订单簿做市则需要面对单边行情下的库存风险，收益则来源于买卖价差与平台补贴。 继续上文案例中的假设，已知我在 Polymarket 上做市面临的主要是库存风险，收益则主要来源于买卖价差与平台补贴（Polymarket 会对部分市场内贴近市价的挂单给予流动性补贴，详见官方主页），那么四种情况的可能面临的损益情况如下： · 第一种情况，吃不到买卖价差，但能吃到流动性补贴； · 第二种情况，已通过买卖价差获利，但不会再吃到流动性补贴； · 第三种情况，已接了一手的 YES 或 NO，变成了方向性的持仓（即库存风险），但在部分情况下还能吃到一定的流动性补贴； · 第四种情况，同样已变成方向性持仓，且持仓已出现浮亏，同时已吃不到流动性补贴。 这里还需要注意两点。其一是第二种情况实际上总是由第三种或第四种情况演变而来，因为往往只有一边的挂单会先行成交，所以也曾阶段性变成方向性的持仓，只不过风险最终未能落地，市价往反向波动后触发了另一端的挂单；其二是与相对有限的做市收益相比（价差收益与补贴规模往往是固定的），方向性的持仓风险往往是无限的（上限就是手中的 YES 或 NO 会全部归零）。 综上，如果我想作为做市商去持续性地赚钱，就需要尽量去捕捉收益机会，规避库存风险——所以我必须通过主动优化策略来尽量维持第一种情况，或是在某一边的挂单触发后快速调整挂单范围，让其尽量变成第二种情况，避免长期处于第三种或第四种情况。 想要长期做好这一点并不容易，做市商需要先去理解不同市场的结构差异，对比补贴力度、波动幅度、结算时间、判定规则等等；接着需要根据外部事件以及内部资金流动来更精准、更快速地追踪甚至预测市价变化；继而及时地根据变化去主动调整挂单，同时针对库存风险做好预先设计与执行管理……这显然已经超出了普通用户的能力范围。

@toupaiwang 😆😆😆

@YxCrypto 孙宇晨进场了

量化一下这次的 #Launchpool 挖 $kite 在 bnb 矿池下 每一美金可以挖到2.556个 fdusd挖到 0.046个 usdc挖到 0.0137个 bnb是fdusd的55倍，是usdc的185倍

@toupaiwang 人数更新为1M+了，之前统计显示的770人估计是直接锁仓不理财的人数

@toupaiwang 是啊，第一眼看到矿池情况还挺意外的，BNB奖池参与人数才770人。大家都这么恐慌了吗，都满手U？

@cryptopainter @Polymarket Not shake 98.8回来100，这真的值得吗😂

好吧~除了1美元赌美联储不降息的Bet是对冲之外，今天下午开的单全部盈利了... 二级的空单平了，但 @Polymarket 这边变相开了两个空单，赌晚上12：00点前BTC会低于112k，没想到居然在最后半个小时跌下去了... 由于我下的注太小，等于是捡了芝麻，丢了西瓜... 好烦啊...

Facilitator 是 Web3 世界的「去中心化支付宝」

ERC-8004 × x402 = 完整经济闭环 1️⃣ERC-8004 解决 “谁在提供什么服务、是否可信”； 2️⃣x402 解决 “怎么安全地付款、怎么结算价值”。 这两者组合起来，就让“AI 代理 经济”（Agent Economy）具备了现实中淘宝 + 支付宝 那样的闭环，只不过一切都是去中心化、可验证的。

@litangsongyx 俺也一样🤣

Chatgpt的资金曲线怎么这么眼熟 偷我的资金曲线是吧🤤🤤🤤

区块链行业发生了什么 2 关于1011 - 在换手量上，20251011的BTC，ETH，SOL换手处于一个1%分位数事件（类似于20240805，20250407），并不是一个0.1%分位数事件（20200312，20210519，20170904） - 主流币仅仅清除了高倍杠杆的玩家，虽然绝对数量也并不少，但是从价格表现上依然非常坚韧。表现了长期持有者对币整体的信心。 - 对于山寨币，同样的，虽然价格波动非常剧烈，但是换手整体上也是处于一个1%分位数的事件，但是振幅格外剧烈，只要你的钱在合约账户且杠杆>1.5，基本上很难幸免于难，无论是散户，二级基金，还是MM，都是一样的结局。 - 对于持有现货多头，在合约做空保证账户没有风险敞口的被动做市商而言，因为ADL的设置和在多个币种采用了联合保证金账户，价格极端的下跌导致连环清算，账户上的仓位不断减少又无法快速补仓，同时因为仓位减少更无法布置足量的订单簿，其他合约用户因为需要去合约补保证金继续抛售现货，导致现货价格瞬时抛压巨大而买单约等于0，导致价格直接下跌50%-99%。 - 主动做市商如果盯盘交易员水平够好程序有一键平仓，或许能够较早的做出动作，而减少损失。 - 事件的起因目前比较靠谱的说法是川普的对华关税言论触发市场恐慌，几十亿美金级别的资金率先砸盘，引爆 BTC、ETH 暴跌。暴跌波及了最大交易所内的杠杆体系，很多巨鲸在交易所内借 USDT 做循环贷（USDE–USDT）遭到连环清算，并且在统一账户共享了保证金，清算引擎usde抛压巨大但订单簿完全不够用导致稳定币脱锚，价格从 0.91（两次循环）打到0.8（4-5次循环）再 一路击穿至 0.66（不知道是多少次了...），形成连锁式流动性崩塌。 - 币圈的内在隐藏杠杆还是太大，非Onchain的借贷规模和内在/民间杠杆，完全是难以统计的，任何一个稳定币通过补贴和机制创新疯狂的提高市占率到一个夸张地步的时候，确实需要思考钱从哪儿来？天底下有10%-30%的无风险收益吗？这样的免费收益真的可以理解为常态收益吗？在音乐结束之前，一切都看起来那么的美好。 - 有牛市就一定有杠杆，有杠杆一定就在累计风险，风险累积到一定程度就会破灭，破灭就会出现熊市。 关于SOL - 在2024年，SOL的创新不断，Pump.fun / meme是非常伟大的创新，让SOL成为了7/24小时的快速低磨损信息赌场筹码/类股权，SOL一路高歌猛进。 - 基金会和利益相关方因为解锁有大量出货需求，做本币币价激励极大，到处招兵买马，为SOL带来了最大的活力和最能获取眼球的dev，做出了5-6个市值大于1bil的项目，流动性非常充足。 - 2024-2025年SOL想讲的更大故事Payfi，ICM，CCM，DAT都没有成功，除了memecoin以外，没有任何实质创新了。 - 在2025年Trump币后，Binance再也没有在现货上过任何一个和SOL直接相关的资产。 - Binance发现如果继续上SOL上的资产，是在为SOL本身，Axiom，Gmgn等SOL的DEX交易平台做嫁衣，对自己的用户留存和使用习惯的培养，没有任何好处。 - Binance也想做DEX的市场，也想吃这个现金奶牛的生意，为什么要把利润拱手相让？ - 合理推测，Binance在Trump币后，SOL相关的敞口可能已经非常低了。所以没有任何理由帮助SOL，毕竟是自己BNB Chain的竟品。 - SOL现在的核心问题是没有自己的中心化交易所来为其链上资产打开天花板创造巨量的财富效应，如果SOL继续是一个赌场定位，没有了财富效应和流动性，一切都是苍白的。 关于ETH - ETH经历了一个从理解、相信、信仰、坚守到怀疑、恐慌、人人唾弃、绝望的完整生命周期，浮筹增加了DAT、ETF也就是华尔街的力量来左右涨跌。 - 在25年上半年全部Native把ETH踢出自己的核心持仓，E卫兵变成嘲讽笑话，抄汇率的玩家一次次的痛打自己的脸。 - 四月后在信息流上端的内幕哥开始建仓，多家DAT开始私募，ETH迅速上涨；5-6月Sbet、BMNR出现，Tom Lee疯狂喊单，华尔街正式建仓，群众质疑中，Native继续空仓中，投机客看着一倍溢价的Sbet想来打一枪就跑，没有人真正相信ETH的叙事。 - 随后Genesis Act、Clarity Act 通过，Native依然还在生生质疑中看着自己最痛恨的资产无回调疯狂上涨，只有少部分做严肃研究的人明白，这两个法案意味着美国政府认可了ETH的正统性。 - ETH在可见的未来的上涨动力或者说催化剂主要还是来自于华尔街和各大法案接下来的通过和落地节奏，以及严肃的主要玩家在eth上进行真实世界应用（主要是支付、金融借贷和结算）的创新，以及或许有DAT的超预期融资/买入。 - 就像BTC ETF、MSTR的买盘不会溢出到山寨币一样，ETH ETF、BMNR、Sbet的买盘也绝对不会溢出到山寨币，只会有相关资产的庄搭便车拉盘出货。 - 我不相信ETH在这个周期能做出任何真正普世意义上有价值的金融创新，它还需要非常长的时间来被市场检验，但长期来看，其正统性已经得到了严肃资金的充分认可。 - 但无论如何，严肃的RWA，严肃的国际间金融结算，严肃的稳定币发行，大概率还是只会在ETH上进行，因为他依然是最去中心化，最健壮，有最多一流开发者，最多创新，和最多先进技术的区块链——毕竟，十年它没有一次宕机，也不可能回滚，无可代替，无可争辩。 关于Binance - 在cz回归后，binance的打法思路都变得格外清晰。 - 从大规模换人肃清利益集团，到慧眼识珠相信技术谏言把主站流动性和Alpha流动性打通，到放开手脚敢为天下后抄袭、模仿、内部赛马、再到超越那些已经被验证过的刚需赛道，包括但不限于Perp Dex（Aster）、Meme Launchpad（Four.meme）、Prediction Market(?)、Meme DEX（Meme Rush, wallet, (0xScope)） - 在每一个赛道，依托Binance的用户基数和财富效应，都能完成对原有竞争对手巨大的吸血鬼攻击，实现快速的超越 - 最大的市场，就是唯一的市场，一旦最大的市场对长尾的流动性也开始动手，那么其他中小cex/dex在长尾流量节节败退的也是情理之中的事儿。 - OKX，Bybit，MEXC，Bitget都还没有反应过来呢，Binance已经用了从项目方那弄来的真实的补贴和用户习惯的培养，就是彻底的让利用户，不赞助红牛，不赞助迈凯轮，就是把钱都撒给散户，让Binance彻底成为各个板块的绝对头椅。 - 确实有一种，世界就是我的图书馆，“各位诸君，无一例外，我全都要”的魄力。 - Binance确实有这个行业最多的优质人才，最优质的培养体系，最有执行力的团队，和最接地气、最具Incentive的高管团队。两位把自己称为吉祥物的创始人每天活跃在CT上令人佩服，也能自上而下看出公司的战斗力和做成事儿的能力。 - Binance显然并不完美，我们都能看到这样那样的问题，人性也被暴露的非常完全，但是我相信如果不是Binance，其他人在那个位置，做的不一定会比Binance要好，所以想想也就接受就好。当然如果你收到了不公的待遇，应当大力维权。 关于BNB - BNB的机构持仓占比相比BTC，ETH都要低非常多，具体数据根据口径不同有些许出入，但是一个小于1%和另两家大于5%的这样的一个比例感。 - BNB是一个世界最强事实垄断Crypto公司的类股权，一个不断通缩，不断销毁，不断创造利息，创始人团队持股90+%的优质资产。不同于ETH的去中心化，BNB团队继续做事儿的incentive和主管意愿都是极强的。 - BNB的DAT和ETF显然是已经紧锣密鼓的推出和融资中。两家钦点的亲儿子可以在yzi labs的投资公告中找到。如果华尔街的部分力量也来到BNB，相信BNB也会有较好的买盘支撑。 - 当然，如果说下大棋还是需要让权贵和金融标准制定者们也能上车BNB，让BNB也进入严肃资产的讨论范围内，长期抬高Binance的地位。 - 不要低估一个踏出监狱大门之后立刻能够谈笑风生的人走上权力之巅的野心，cz为了抬高binance的地位从逻辑上会在超长期会不断的做高BNB的价格，尝试让其能够进入类似MAG7类似的讨论范围之中，虽然这是星辰大海，但是crypto的渗透率显然还会继续提高，现在是3亿用户的Binance，如果真的变成5-10亿用户，Crypto总渗透量达到10-20%，这个事情可能也并不是天方夜谭。 - 最大的问题可能来自于监管。 - 以上thesis的Predefined invalidation就是监管铁拳落下，创始人决心的改变，以及bnb通缩/分润逻辑的改变，以及bnb生态发展的停滞等。 关于Hyperliquid - Hyperliquid是Binance第一次遇到的严肃的且以前没见过物种的挑战对手，会尽可能对抗。 - Hyperliquid通过培养早期用户粘性，造富早期用户，创造极强的社区粘性和邪教般的信仰，获得了加密原生用户的最大拥护。大家对Hyperliquid的喜欢是溢出屏幕的，不管是线上，还是线下活动，没有人不觉得Hyperliquid酷，没有人不觉得Hyperliquid有品位，可能Hyperliquid就是dydx，backpack，lighter，ourbit理想中的自己的部分样子吧。 - 本质的本质，还是你无法对一个币价从开盘后一直到ATH涨了30倍的平台币说出任何怨言，尤其是在其他山寨币发币后一个月就要-90%的市场。按NBA解说的话来说，里外里，这就是差了300倍的差距！ - 另外就是，Hyperliquid找到了一个前所未有的市场，non-kyc friendly，无监管的，透明的交易和盈利榜单，清晰的清算机制，和Binance接近的订单簿深度的一个，方便隐藏自己身份、洗钱和Flex的交易所。 - 社区上：一切以赋能代币为核心，听从社区意见上币，奖励真实用户，奖励钻石手，真正有效的有意义的投票 - 产品上：克制简洁的产品界面，流动性云一般的api接口，似乎天生就是为了来做流动性的流动性而生（虽然我们都知道这是不太现实的，因为最大的市场就是binance，最大的市场本质上就是唯一的市场，足够大的size的仓位做市商一定也是去binance对冲，但事儿就是这么个事儿，叙事反正讲出来了） - Hyperliquid获得的大型做市商支持力度还有团队的格局、操盘能力、和社区建立令人感到无比的专业和佩服。对竟对的研究透彻，代币经济设计合理，找到的KOL也都是真实有效的KOL，而不是刷粉无效的喊单KOL，等等 - 有什么缺点吗？不是早期用户咋办？没币的人咋办？ - 未来怎么办？因为Onchain的特性，我比较看好Hyperliquid和Onchain借贷和Onchain其他玩法的一些叠加产生的可组合性。本来觉得链上的可组合性更好，但其实现在可组合性最好的其实还是Binance和OKX，借贷、抵押品、循环贷，甚至不方便链上完成的网格等，实际上中心化平台的可组合性仍更强，毕竟有这么多用户在这。 - 至于在Hyperliquid上做的其他项目，还有待观察，我也想多支持几个看看，但如果继续还是Hype内部的Circle Jerk，那不一定是特别好的事儿，好的生态应该是更加包容的，但可能这也没什么办法吧。 - 最后，Hyperliquid到底能不能继续保持这样的市占率和币价，让我们用熊市、解锁和Aster来检验他吧。 其他以前写过的板块和去年没什么区别，就不加以补充。 致读者： - btc已经涨了整整三年，减半后也过去了18个月，过往周期已经开始进入牛末熊出了，如果你尊重四年周期，且过去三年已经努力了很久，没有休息，那么出金，出金，出金！ - 改善生活，买车，给家人买好东西，提高生活幸福感的东西，学习怎么花钱，花钱是一门学问，玩耍也是一门学问，要像研究怎么炒币一样研究怎么花钱，研究怎么玩耍。 - 如果你认为未来的降息将会主导币圈的流动性，那或许还能再玩一会儿，但整体上26年的k线最大回撤会比较大的确定性还是有的，毕竟世界没有永动机，没有东西只涨不跌，整体上还是得出金。场内钱少了，大不了你就少赚点呗？ - 其实说白了就一句话，出金。 - 对赚钱这件事情，不要入戏太深，如果未来十年MAG7都会是十万亿的公司，那么其实10年5-10倍的机会就在美股，10年5-10倍，夫复何求？ - 在熊市打造自己的系统，学习AI，学习前沿知识，改善自己的知识管理系统和复盘系统，加入志同道合的社群，认识有趣的朋友，为下一次绽放做好准备。 - 不能验证的东西，一律认为都是假的。 - 减少和他人的比较，多和过去的自己比较就好了：） 希望下个周期还能看到大家：）明年见。 拓展阅读：x.com/RR_hodl/status…

人们总是对没买到的币念念不忘，对卖飞的仓位耿耿于怀； 却对自己仍然持有的筹码，缺乏敬畏与珍惜。 永远活在后悔和幻想的两端，是投资路上最大的弱点！ 当你能平静地对待自己已经拥有的东西，你就已经赢过了市场里 99% 的人。

@trylimitless 有点意思🤔

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