Grok Bot पर 24/7 मार्केट मेकिंग डेस्क कैसे बनाएं (संपूर्ण गाइड)

मैं आपको बिल्कुल बताऊंगा कि कैसे Grok Bot पर 24/7 मार्केट मेकिंग डेस्क बनाया जाए जो आपके सोते समय हर ट्रेड से अल्फा कमाए।

चलिए सीधे मुद्दे पर आते हैं।

इसे बुकमार्क कर लें -

मैं रोन हूं, एक बैकएंड डेवलपर जो सिस्टम डिज़ाइन, HFT-स्टाइल एक्ज़ीक्यूशन और क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग सिस्टम पर काम करता हूं। मेरा काम इस बात पर केंद्रित है कि प्रेडिक्शन मार्केट लोड के तहत वास्तव में कैसे व्यवहार करते हैं। किसी भी सुझाव, विचारशील सहयोग, साझेदारी के लिए DMs खुले हैं।

एक चीज़ जो मैं आज से शुरू कर रहा हूं।

यदि आप Grok Bot पर अपना खुद का मार्केट मेकिंग सेटअप बना रहे हैं, तो मुझे अपना वर्तमान सेटअप DM करें या इस लेख के नीचे जवाब दें।

केवल पहले 10 सेटअप। मैं व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक की समीक्षा करूंगा और आपको दिखाऊंगा कि आपके पास क्या है और एक ऐसे बॉट के बीच क्या अंतर है जो 24/7 बिना पिछड़े बुक के दोनों तरफ कोट करता है। तेज़ी से आगे बढ़ें।

Grok Bot की कहानी जो मैं पिछले दो हफ्तों से बना रहा हूं, उसे अब एक नई परत मिल गई है।

पिछले हर लेख में टेकर साइड को कवर किया गया था। वह रिसर्च डेस्क जो अल्फा ढूंढती है। वह सिग्नल इंजन जो ट्रेडों को रैंक करता है। वह एक्ज़ीक्यूशन लेयर जो ऑर्डर फायर करती है। सब डायरेक्शनल। सब स्प्रेड को क्रॉस करना।

मार्केट मेकिंग उस ट्रेड का विपरीत पक्ष है।

पोजीशन में प्रवेश करने के लिए स्प्रेड का भुगतान करने के बजाय, जब दूसरे अपनी पोजीशन में प्रवेश करते हैं तो आपको स्प्रेड मिलता है। लिक्विडिटी का उपभोग करने के बजाय, आप इसे प्रदान करते हैं। फीस का भुगतान करने के बजाय, आप वेन्यू से मेकर रिबेट कमाते हैं। वॉल स्ट्रीट का हर बड़ा क्वांट फर्म मार्केट मेकिंग डेस्क चलाता है।

Jane Street. Citadel Securities. Virtu. Jump Trading. DRW. Susquehanna.

यह उनके लिए कोई साइड बिज़नेस नहीं है। अकेले Virtu ने पिछले साल मार्केट मेकिंग से 1 बिलियन डॉलर से अधिक कमाए।

इस लेख के अंत तक आपको पता चल जाएगा:

• Avellaneda-Stoikov मॉडल जो हर संस्थागत मार्केट मेकर उपयोग करता है, सटीक फ़ॉर्मूले के साथ।
• वे तीन वेन्यू जहां रिटेल लेटेंसी वास्तव में प्रतिस्पर्धा करती है और जहां रिटेल नहीं कर सकता।
• वे चार रिसर्च पेपर जो आपकी समझ को छह महीने तक तेज कर देंगे।
• वह छह-बॉट Grok Bot आर्किटेक्चर जो प्राकृतिक बातचीत के माध्यम से मार्केट मेकिंग डेस्क चलाता है।
• वे चार Kimi K3 क्षमताएं जो इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर को अनलॉक करती हैं जिसे कोई अकेला बिल्डर पहले नहीं बना सकता था।
• वह सटीक 8-चरणीय बिल्ड जो इस सप्ताह के अंत में आपका पहला काम करने वाला बॉट शिप करने के लिए है।

चलिए शुरू करते हैं।

भाग 1: मार्केट मेकिंग क्या है और रिटेल वास्तव में कहां प्रतिस्पर्धा करता है

मार्केट मेकिंग एक एसेट पर लगातार बिड और आस्क प्राइस कोट करने और उनके बीच स्प्रेड को कैप्चर करने का व्यवसाय है।

आप $100.00 पर बिड और $100.02 पर आस्क पोस्ट करते हैं।

एक खरीदार आपका आस्क हिट करता है। एक विक्रेता आपका बिड हिट करता है।

आप हर राउंड ट्रिप पर दो सेंट का स्प्रेड कमाते हैं।

पकड़ इन्वेंट्री जोखिम है।

यदि आपका कोट क्लियर होने से पहले कीमत आपके विपरीत चली जाती है, तो आप पिछड़ जाते हैं। कोई आपके $100.02 आस्क को तब हिट करता है जब कीमत $99.50 तक गिरने वाली होती है।

अब आपके पास एक ऐसा एसेट है जो 50 सेंट गिर गया। आपका दो सेंट का स्प्रेड 50 सेंट के नुकसान के सामने शोर मात्र था।

मार्केट मेकिंग क्या है

वॉल स्ट्रीट पर हर गंभीर डेस्क इस इन्वेंट्री जोखिम को Avellaneda-Stoikov मॉडल का उपयोग करके मूल्य निर्धारित करता है।

Marco Avellaneda और Sasha Stoikov ने 2008 में क्वांटिटेटिव फाइनेंस में पेपर "हाई फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग इन अ लिमिट ऑर्डर बुक" प्रकाशित किया। यह आधुनिक मार्केट मेकिंग का मूलभूत पाठ है।

हाई फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग इन अ लिमिट ऑर्डर बुक

मॉडल दो आउटपुट उत्पन्न करता है।

रिज़र्वेशन प्राइस:

r = s - q · γ · σ² · (T - t)

जहां s मिड प्राइस है, q आपकी वर्तमान इन्वेंट्री है, γ आपका जोखिम से बचाव पैरामीटर है, σ अस्थिरता है और T माइनस t आपका समय क्षितिज है।

यह वह कीमत है जिस पर आप वर्तमान इन्वेंट्री रखने और नया ट्रेड लेने के बीच उदासीन हैं। जब आप लॉन्ग होते हैं, तो यह मिड से नीचे होता है। जब आप शॉर्ट होते हैं, तो यह ऊपर होता है।

इष्टतम आधा-स्प्रेड:

δ = γ · σ² · (T - t) + (2/γ) · ln(1 + γ/κ)

जहां κ हाल की ट्रेडिंग गतिविधि से अनुमानित ऑर्डर आगमन दर पैरामीटर है।

यह रिज़र्वेशन प्राइस से वह दूरी है जिस पर आप अपना बिड और आस्क कोट करते हैं। जब अस्थिरता बढ़ती है तो यह चौड़ा होता है। जब ऑर्डर फ्लो धीमा होता है तो यह चौड़ा होता है। जब वेन्यू अधिक सक्रिय होता है तो यह संकरा होता है।

हर संस्थागत मार्केट मेकर इस मॉडल को विविधताओं के साथ चलाता है।

गणित सार्वजनिक है। इसे कई वेन्यू पर लगातार चलाने के लिए आवश्यक इंफ्रास्ट्रक्चर ने ही खाई बनाई है।

जहां रिटेल प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकता।

शीर्ष-स्तरीय US इक्विटी बंद हैं। SPY, QQQ, IWM, और वॉल्यूम के हिसाब से शीर्ष 500 नामों पर NYSE और Nasdaq में कोलोकेशन वाले मार्केट मेकर्स का दबदबा है।

उनके कोट माइक्रोसेकंड में एक्सचेंज तक पहुंचते हैं। आपके कोट उपभोक्ता ब्रोकर APIs के माध्यम से 20 से 100 मिलीसेकंड में एक्सचेंज तक पहुंचते हैं। हर सार्थक मूव पर आपको पिक किया जाएगा।

SPY पर ऐसा करने का प्रयास न करें। शीर्ष US इक्विटी पर ऐसा करने का प्रयास न करें। प्रमुख FX क्रॉस पर ऐसा करने का प्रयास न करें। US ट्रेजरी ऑन-द-रन पर ऐसा करने का प्रयास न करें। सब-मिलीसेकंड वेन्यू केवल संस्थागत हैं।

जहां रिटेल वास्तव में प्रतिस्पर्धा करता है।

तीन वेन्यू रिटेल लेटेंसी को पुरस्कृत करते हैं और वास्तविक स्प्रेड अर्थशास्त्र का भुगतान करते हैं।

परपेचुअल DEXs:

Hyperliquid और dYdX ऑर्डर-बुक ट्रेडिंग, कम लेटेंसी, मेकर प्रोत्साहन और प्रोग्रामेटिक APIs प्रदान करते हैं, जो उन्हें रिटेल मार्केट मेकिंग के लिए सबसे मजबूत वेन्यू बनाते हैं।

प्रेडिक्शन मार्केट:

Polymarket व्यापक स्प्रेड और सेकंड-लेवल लेटेंसी प्रदान करता है, जिससे रिटेल बॉट कम प्रतिस्पर्धा के साथ सार्थक लाभ कैप्चर कर सकते हैं।

Uniswap V3/V4:

केंद्रित लिक्विडिटी आपको मूल्य श्रेणियों के भीतर निष्क्रिय रूप से लिक्विडिटी प्रदान करने और लगातार कोटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर चलाए बिना शुल्क अर्जित करने देती है।

भाग 2: Grok Bot इंटरफ़ेस लेयर

Grok Bot xAI का स्वायत्त एजेंट प्लेटफ़ॉर्म है। आपके द्वारा बनाया गया प्रत्येक नामित बॉट एक साझा क्लाउड कंप्यूटर साझा करता है।

ब्राउज़र। फ़ाइल सिस्टम। टर्मिनल। यह सब क्लाउड VM पर रहता है, आपके लैपटॉप पर नहीं।

आप एक बॉट को मैसेज करते हैं जैसे आप Slack पर किसी सहकर्मी को मैसेज करते हैं। बॉट कार्य उठाता है। अपने कंप्यूटर का उपयोग करके इसे पूरा करता है। पूरा होने पर रिपोर्ट करता है।

मार्केट मेकिंग डेस्क के लिए 6 बॉट

मार्केट मेकिंग डेस्क के लिए आप छह नामित बॉट तैनात करते हैं

कोटिंग बॉट।

Avellaneda-Stoikov का उपयोग करके रिज़र्वेशन प्राइस और इष्टतम स्प्रेड की गणना करता है।

साझा वर्कस्पेस से वर्तमान मिड प्राइस, वर्तमान इन्वेंट्री, वर्तमान अस्थिरता अनुमान और वर्तमान ऑर्डर आगमन दर पढ़ता है।

हर सेकंड एक साझा कोट फ़ाइल में वर्तमान बिड और आस्क कोट आउटपुट करता है।

इन्वेंट्री बॉट।

सभी सक्रिय वेन्यू पर पोजीशन को ट्रैक करता है।

रीयल टाइम में कोटिंग बॉट को इन्वेंट्री इनपुट को समायोजित करता है।

जब इन्वेंट्री लक्ष्य बैंड से बाहर चली जाती है, तो रिस्क बॉट को अलर्ट भेजता है।

रिस्क बॉट।

हार्ड किल स्विच लागू करता है। इस बॉट के पास कोई बातचीत का अधिकार नहीं है।

आवंटित पूंजी के 5% से ऊपर ड्रॉडाउन सभी वेन्यू पर तत्काल कोट वापसी को ट्रिगर करता है।

हार्ड बैंड के बाहर इन्वेंट्री वेन्यू API के माध्यम से डायरेक्शनल हेज ऑर्डर को ट्रिगर करती है।

सीमा से ऊपर अस्थिरता स्पाइक एक परिभाषित विंडो के लिए कोट चौड़ीकरण या पूर्ण कोट वापसी को ट्रिगर करता है।

रीकंसिलिएशन बॉट।

प्रत्येक भरे गए ऑर्डर को अपेक्षित फिल से मिलाता है।

API त्रुटियों, छूटे हुए कैंसिल, फैंटम फिल, वेन्यू-साइड विसंगतियों को पकड़ता है।

हर 30 सेकंड में वेन्यू की रिपोर्ट की गई पोजीशन और आंतरिक पोजीशन बुक के खिलाफ चलता है।

माइक्रोस्ट्रक्चर बॉट।

प्रत्येक सक्रिय वेन्यू पर ऑर्डर बुक डेप्थ, प्रतिस्पर्धी मार्केट मेकर कोट और स्प्रेड डायनेमिक्स देखता है।

जब कोई प्रतिस्पर्धी MM स्प्रेड चौड़ा करता है, तो कोटिंग बॉट को चौड़ीकरण पर विचार करने के लिए सचेत करता है।

जब बुक डेप्थ गिरती है, तो इन्वेंट्री जोखिम वृद्धि का संकेत देता है।

मैक्रो फ़िल्टर बॉट।

उन मैक्रो घटनाओं पर नज़र रखता है जो स्प्रेड को चौड़ा करती हैं।

Fed गवर्नर खातों, Trump Truth Social, मैक्रो डेटा रिलीज़ खातों के लिए Grok Bot के मूल X एकीकरण का उपयोग करता है।

जब कोई महत्वपूर्ण घटना होती है, तो कोटिंग बॉट को एक परिभाषित विंडो के लिए कोट चौड़ा या वापस लेने का निर्देश देता है।

छह बॉट। प्रत्येक प्राकृतिक-भाषा बातचीत का जवाब देता है। प्रत्येक की एक विशिष्ट भूमिका होती है। प्रत्येक Grok Bot क्लाउड कंप्यूटर पर साझा वर्कस्पेस में लिखता है।

आप रिस्क बॉट को सादे अंग्रेजी में मैसेज करते हैं:

"दैनिक ड्रॉडाउन सीमा आवंटित पूंजी के 5% पर सेट करें। अधिकतम इन्वेंट्री 50 कॉन्ट्रैक्ट पर सेट करें। यदि 30-सेकंड रियलाइज़्ड वोल रोलिंग अनुमान से 3x अधिक है तो कोट को सामान्य से 3x चौड़ा करें।"

रिस्क बॉट अपने प्रवर्तन नियमों को अपडेट करता है। अगला कोट चक्र नई सीमाओं का उपयोग करता है।

आप मैक्रो फ़िल्टर बॉट को मैसेज करते हैं:

"Powell के X खाते, Trump के Truth Social, और BLS रिलीज़ फ़ीड पर नज़र रखें। यदि कोई महत्वपूर्ण पोस्ट फायर होती है, तो कोटिंग बॉट को 15 मिनट के लिए कोट वापस लेने के लिए कहें।"

मैक्रो फ़िल्टर बॉट निगरानी दिनचर्या तैनात करता है।

यह प्राकृतिक भाषा कॉकपिट है। हर परिचालन परिवर्तन बातचीत के माध्यम से होता है। कोई कॉन्फ़िग फ़ाइल नहीं। कोई पुनः तैनाती नहीं। कोई संदर्भ हानि नहीं।

अब यहां वह जगह है जहां छह-बॉट डेस्क अपनी पहली वास्तविक इंफ्रास्ट्रक्चर बाधा से टकराता है।

भाग 3: Kimi K3 इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर

मैं पिछले एक साल से एक व्यक्तिगत मार्केट मेकिंग डेस्क चलाने की कोशिश कर रहा हूं।

हर प्रयास एक ही तीन दीवारों से टकराया।

कई वेन्यू पर लगातार ऑर्डर बुक निगरानी पहले टूट गई।

कोई उपभोक्ता AI मॉडल वास्तव में Hyperliquid, dYdX और Polymarket को एक ही सेकंड में कवर करने के लिए पर्याप्त समानांतर निगरानी स्ट्रीम उत्पन्न नहीं कर सका।

Avellaneda-Stoikov Python कार्यान्वयन दूसरी दीवार थी।

गणित सीधा है लेकिन कोड को लगातार चलने, खुद पर पुनरावृति करने और बाजार की स्थितियों के बदलने पर विकसित होने की आवश्यकता है। पारंपरिक मॉडल-इन-अ-नोटबुक सेटअप विफल हो गए क्योंकि कोड ट्रेडिंग सत्रों में स्थिति बनाए नहीं रख सका।

लाइव डैशबोर्ड तीसरी दीवार थी।

हर गंभीर मार्केट मेकर कोट, फिल, इन्वेंट्री और प्रतिस्पर्धी MM व्यवहार का लाइव विज़ुअलाइज़ेशन देखता है। इसे बनाने के लिए एक फ्रंटएंड इंजीनियर को काम पर रखना आवश्यक था।

फिर पिछले महीने मुझे वह टूल मिला जिसने एक साथ तीनों दीवारों को तोड़ दिया।

Kimi K3 Moonshot AI द्वारा।

Kimi K3 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर का मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है जिसमें प्रति एजेंट एक मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है। यह दो वेरिएंट में आता है। चैट और सिंगल-एजेंट कार्यों के लिए K3 Max। बड़े पैमाने पर समानांतर प्रोसेसिंग प्लस लॉन्ग-होराइज़न एजेंटिक कोडिंग के लिए K3 Swarm Max।

K3 Swarm Max आपके Grok Bot डेस्क के नीचे मार्केट मेकिंग इंफ्रास्ट्रक्चर चलाता है।

Moonshot AI द्वारा Kimi K3

चार विशिष्ट क्षमताएं इसे काम करने योग्य बनाती हैं।

क्षमता 1: लॉन्ग-होराइज़न एजेंटिक कोडिंग।

Kimi K3 उन सत्रों में कोडिंग संदर्भ बनाए रखता है जो दिनों तक चलते हैं।

Avellaneda-Stoikov Python कार्यान्वयन एक स्थायी कोडबेस में रहता है।

बाजार की स्थितियां बदलने पर Kimi K3 पुनरावृत्त रूप से कोड में सुधार करता है।

आप देखते हैं कि Hyperliquid पर दोपहर 2 बजे से शाम 4 बजे ET विंडो में आपके स्प्रेड पिक किए जा रहे हैं। आप Kimi K3 को मैसेज करते हैं:

"Hyperliquid पर 2-4pm ET विंडो में अस्थिरता अनुमानक रियलाइज़्ड वोल को कम आंक रहा है। अधिक हाल के टिक डेटा को भार देने के लिए अनुमानक को समायोजित करें।"

Kimi K3 कोड को संशोधित करता है। अगला कोट चक्र अपडेटेड मॉडल का उपयोग करता है। कोई पुनः तैनाती नहीं। कोई संदर्भ हानि नहीं।

यह वह क्षमता है जो एक बार के बिल्ड को एक कंपाउंड लूप में बदल देती है।

क्षमता 2: तीन सौ समानांतर उप-एजेंट।

K3 Swarm Max एक समन्वयक पर 300 उप-एजेंट तक उत्पन्न करता है।

मल्टी-वेन्यू मार्केट मेकिंग के लिए इसका मतलब है:

• एक साथ 60 जोड़ियों में Hyperliquid ऑर्डर बुक की निगरानी करने वाले 60 उप-एजेंट
• dYdX पर 40 उप-एजेंट
• सक्रिय बाजारों में Polymarket पर 40 उप-एजेंट
• Uniswap V3 केंद्रित लिक्विडिटी पूल पर 60 उप-एजेंट
• मैक्रो डेटा रिलीज़ देखने वाले 40 उप-एजेंट
• स्प्रेड-प्रभावित करने वाली घटनाओं के लिए CEO और केंद्रीय बैंक X खाते देखने वाले 60 उप-एजेंट

सभी एक समन्वयक को फीड करते हैं जो समग्र माइक्रोस्ट्रक्चर स्थिति रखता है।

क्षमता 3: प्रति एजेंट एक मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट।

हर एजेंट एक मिलियन टोकन तक रखता है।

मार्केट मेकिंग के लिए इसका मतलब है कि समन्वयक एक पूर्ण ट्रेडिंग दिवस से हर ऑर्डर बुक स्नैपशॉट, हर फिल, हर इन्वेंट्री परिवर्तन, हर मैक्रो अलर्ट रखता है।

Avellaneda-Stoikov मॉडल पूर्ण ऐतिहासिक संदर्भ के साथ चलता है। अस्थिरता अनुमान पूर्ण ऑर्डर फ्लो से आते हैं। खंडित नमूनों से नहीं। हानिपूर्ण सारांशों से नहीं।

क्षमता 4: डैशबोर्ड के लिए मूल कोड जनरेशन।

मार्केट मेकिंग डैशबोर्ड के लिए पहले एक फ्रंटएंड इंजीनियर को काम पर रखना आवश्यक था।

Kimi K3 मांग पर प्रोडक्शन React लिखता है।

आप डैशबोर्ड का सादे अंग्रेजी में वर्णन करते हैं। यह मिनटों में पूर्ण काम करने वाला कोडबेस उत्पन्न करता है।

लाइव कोट विज़ुअलाइज़ेशन। इन्वेंट्री हीटमैप। फिल हिस्ट्री। स्प्रेड डायनेमिक्स चार्ट। प्रतिस्पर्धी MM उपस्थिति संकेतक। किल स्विच स्थिति।

हर पैनल लाइव रेंडर होता है। हर विज़ुअलाइज़ेशन हर सेकंड अपडेट होता है। हर चार्ट साझा वर्कस्पेस से पुल करता है।

एक साथ ये चार क्षमताएं "उपभोक्ता AI उत्पाद" और "प्रोडक्शन मार्केट मेकिंग डेस्क" के बीच की खाई को बंद करती हैं।

Kimi K3 वह चीज़ है जो कोटिंग इंजन, मल्टी-वेन्यू मॉनिटरिंग, डैशबोर्ड और पुनरावृत्त कोड सुधार को एक व्यक्ति द्वारा लैपटॉप पर शिप करने योग्य बनाती है।

एक चीज़ जो Kimi K3 प्रतिस्थापित नहीं करता है वह है परिचालन बातचीत के लिए प्राकृतिक-भाषा इंटरफ़ेस। जब भी आप स्प्रेड चौड़ा करते हैं तो आप Python क्वेरी नहीं लिखना चाहते। यह बिल्कुल वही है जो Grok Bot प्रदान करता है।

पूरा स्टैक: Grok Bot कॉकपिट है। Kimi K3 इंजन है।

भाग 4: सटीक 8-चरणीय बिल्ड गाइड

यहां बिल्कुल बताया गया है कि इस सप्ताह के अंत में अपना पहला काम करने वाला मार्केट मेकिंग बॉट कैसे शिप करें।

चरण 1: Grok Bot सेट अप करें।

grok.com पर SuperGrok Heavy के लिए साइन अप करें।

Grok Bot डेस्कटॉप ऐप डाउनलोड करें।

वर्कस्पेस फ़ोल्डर संरचना बनाएं:

1/workspace/quotes/
2/workspace/inventory/
3/workspace/fills/
4/workspace/microstructure/
5/workspace/macro/
6/workspace/dashboard/
7/workspace/config/

चरण 2: Kimi Work इंस्टॉल करें।

kimi.com से Kimi Work डेस्कटॉप ऐप डाउनलोड करें।

Apple silicon Mac और Windows के लिए उपलब्ध।

अपने Moonshot खाते से साइन इन करें। सेटिंग में K3 Swarm Max सक्षम करें।

लॉन्ग-होराइज़न कोडिंग सत्र मोड सक्षम करें।

Kimi Work को क्लाउड सिंक के माध्यम से अपने Grok Bot वर्कस्पेस के साथ अपने वर्कस्पेस को सिंक करने के लिए कॉन्फ़िगर करें।

चरण 3: Kimi K3 से Avellaneda-Stoikov कोटिंग इंजन बनवाएं।

Kimi Work खोलें। इसे सीधे मैसेज करें:

1मेरे लिए Avellaneda-Stoikov मार्केट मेकिंग मॉडल का एक प्रोडक्शन Python कार्यान्वयन बनाएं।
2
3रिज़र्वेशन प्राइस फ़ॉर्मूला: r = s - q * gamma * sigma^2 * (T - t)
4इष्टतम आधा-स्प्रेड फ़ॉर्मूला: delta = gamma * sigma^2 * (T - t) +
5(2/gamma) * ln(1 + gamma/kappa)
6
7इनपुट:
8- वर्तमान मिड प्राइस s (वेन्यू API से)
9- वर्तमान इन्वेंट्री q (पोजीशन फ़ाइल से)
10- अस्थिरता अनुमान sigma (रिटर्न का रोलिंग 60-सेकंड विंडो)
11- समय क्षितिज T (डिफ़ॉल्ट 3600 सेकंड ट्रेलिंग विंडो)
12- जोखिम से बचाव पैरामीटर gamma (डिफ़ॉल्ट 0.1)
13- ऑर्डर आगमन दर पैरामीटर kappa (हाल की फिल से अनुमानित)
14
15हर 1 सेकंड में /workspace/quotes/current.json को लिखे गए आउटपुट:
16- reservation_price
17- half_spread
18- bid_quote = reservation_price - half_spread
19- ask_quote = reservation_price + half_spread
20
21शामिल करें:
22- किल स्विच जांच: यदि /workspace/config/kill-switch.txt में "STOP" है,
23  तो सभी कोट वापस लें और बाहर निकलें
24- अस्थिरता स्पाइक सुरक्षा: यदि पिछले 30 सेकंड में रियलाइज़्ड वोल
25  रोलिंग अनुमान से 3x अधिक है, तो अगले 60 सेकंड के लिए स्प्रेड को 2x चौड़ा करें
26- इन्वेंट्री बैंड प्रवर्तन: यदि abs(q) कॉन्फ़िग में max_inventory से अधिक है,
27  तो इन्वेंट्री कम करने के लिए कोट को तिरछा करें
28
29Hyperliquid Python SDK और Polymarket CLOB API के लिए वेन्यू-विशिष्ट एडेप्टर बनाएं। /workspace/engines/quoting-engine/ में सेव करें।

Kimi K3 पूर्ण प्रोडक्शन Python कार्यान्वयन उत्पन्न करता है।

गणित सही है। वेन्यू एडेप्टर काम करते हैं। किल स्विच लागू होते हैं।

चरण 4: Kimi K3 से लाइव डैशबोर्ड बनवाएं।

Kimi K3 को मैसेज करें:

1मेरे लिए एक लाइव मार्केट मेकिंग डैशबोर्ड एक स्थानीय React एप्लिकेशन के रूप में बनाएं। शामिल करें:
2
3- शीर्ष पट्टी: सक्रिय वेन्यू के लिए वर्तमान मिड प्राइस, रिज़र्वेशन प्राइस, बिड कोट, आस्क कोट। हर 1 सेकंड में अपडेट करें।
4
5- बायां पैनल: पिछले एक घंटे का लाइव इन्वेंट्री चार्ट। लक्ष्य (हरा), चेतावनी (पीला), किल (लाल) दिखाने वाले रंगीन क्षेत्र।
6
7- केंद्र पैनल: ऑर्डर बुक डेप्थ विज़ुअलाइज़ेशन। बाएं आधे पर बिड, दाएं आधे पर आस्क। आपके कोट नारंगी में हाइलाइट किए गए।
8
9- दायां पैनल: पिछले एक घंटे की फिल हिस्ट्री। प्रत्येक फिल टाइमस्टैम्प, साइड, साइज़, प्राइस, चल रहा P&L दिखाती है।
10
11- निचली पट्टी: स्प्रेड हिस्ट्री चार्ट। आपका कोटेड स्प्रेड बनाम मार्केट स्प्रेड बनाम प्रतिस्पर्धी MM सर्वश्रेष्ठ स्प्रेड।
12
13- नारंगी एक्सेंट के साथ डार्क थीम।
14- localhost:3000 पर सर्व करें।
15- हर 1 सेकंड में ऑटो-रिफ्रेश करें।
16
17पूरा प्रोजेक्ट /workspace/dashboard/ में सेव करें।

Kimi K3 एक शॉट में पूर्ण React एप्लिकेशन उत्पन्न करता है।

डैशबोर्ड फ़ोल्डर में npm install && npm run dev चलाएं।

आपका लाइव डैशबोर्ड localhost:3000 पर है।

चरण 5: Kimi K3 मल्टी-वेन्यू मॉनिटरिंग स्वार्म तैनात करें।

Kimi Work में, "venue-monitor" नामक एक रूटीन बनाएं।

शेड्यूल: वेन्यू ट्रेडिंग घंटों के दौरान निरंतर। Perp DEXs 24/7 चलते हैं। Polymarket 24/7 चलता है।

समानांतर उप-एजेंट उत्पन्न करने के लिए रूटीन कॉन्फ़िगर करें:

• 60 Hyperliquid उप-एजेंट (प्रति ट्रेडेड जोड़ी एक)
• 40 dYdX उप-एजेंट
• सक्रिय बाजारों में 40 Polymarket उप-एजेंट
• 60 Uniswap V3 पूल मॉनिटर
• 40 मैक्रो डेटा रिलीज़ मॉनिटर
• स्प्रेड-प्रभावित करने वाली घटनाओं के लिए 60 X खाता मॉनिटर

प्रत्येक उप-एजेंट अपनी निर्दिष्ट बुक डेप्थ, टॉप-ऑफ-बुक कोट और हाल की ट्रेड टेप देखता है।

जब कोई उप-एजेंट भौतिक माइक्रोस्ट्रक्चर परिवर्तन का पता लगाता है, तो यह /workspace/microstructure/live.json पर लिखता है।

कोटिंग इंजन इस फ़ाइल को हर सेकंड पढ़ता है और तदनुसार मॉडल इनपुट को समायोजित करता है।

चरण 6: छह Grok Bot इंटरफ़ेस बॉट तैनात करें।

अपने Grok Bot साइडबार में, छह बार "नया बॉट" पर क्लिक करें।

कोटिंग बॉट, इन्वेंट्री बॉट, रिस्क बॉट, रीकंसिलिएशन बॉट, माइक्रोस्ट्रक्चर बॉट, मैक्रो फ़िल्टर बॉट बनाएं।

प्रत्येक बॉट के लिए, उसके फ़ंक्शन से मेल खाने वाली भूमिका विवरण पेस्ट करें।

रिस्क बॉट के लिए उदाहरण:

1आप एक व्यक्तिगत मार्केट मेकिंग डेस्क के लिए रिस्क बॉट हैं।
2
3हर 10 सेकंड में आप जांचते हैं:
41. सभी वेन्यू पर पोजीशन के लिए /workspace/inventory/current.json
52. आज के संचयी P&L के लिए /workspace/fills/YYYYMMDD.json
63. अस्थिरता स्थिति के लिए /workspace/microstructure/live.json
7
8ट्रिगर शर्तें:
9- आवंटित पूंजी के 5% से ऊपर दैनिक ड्रॉडाउन:
10  /workspace/config/kill-switch.txt पर "STOP" लिखें। ऑपरेटर को पिंग करें।
11- हार्ड बैंड के बाहर इन्वेंट्री (सामान्य पोजीशन आकार का 3x):
12  वेन्यू API के माध्यम से हेज ऑर्डर रूट करें। ऑपरेटर को पिंग करें।
13- रियलाइज़्ड अस्थिरता रोलिंग अनुमान से 5x ऊपर:
14  कोटिंग बॉट को स्प्रेड को 3x चौड़ा करने का निर्देश दें।
15- पिछले 60 सेकंड में कोई भी वेन्यू API त्रुटि दर 5% से ऊपर:
16  त्रुटि दर सामान्य होने तक उस वेन्यू पर कोट वापस लें।
17
18आपके पास कोई बातचीत का अधिकार नहीं है। नियम कठोर नियम हैं। उन्हें लागू करें।

अन्य पांच बॉट के लिए दोहराएं।

चरण 7: वर्कफ़्लो को एक साथ वायर करें।

आपका कोटिंग इंजन (Kimi K3 पर चल रहा है) /workspace/microstructure/live.json से बाजार की स्थिति पढ़ता है और /workspace/quotes/current.json पर कोट लिखता है।

आपका Grok Bot कोटिंग बॉट वर्तमान कोट फ़ाइल पढ़ता है और वेन्यू APIs को कोट रूट करता है।

आपका रिस्क बॉट हर 10 सेकंड में पोजीशन का पोल करता है और किल स्विच लागू करता है।

आपका डैशबोर्ड सभी साझा फ़ाइलों को पढ़ता है और लाइव स्थिति रेंडर करता है।

आपका मैक्रो फ़िल्टर बॉट Fed गवर्नर खातों और Trump Truth Social देखने के लिए Grok Bot के मूल X एकीकरण का उपयोग करता है।

चरण 8: पहले Polymarket पर परीक्षण करें, फिर स्केल करें।

पहले परीक्षण के लिए Polymarket से शुरू करें।

200 से 500 आधार अंक स्प्रेड वाला एक पतला बाजार चुनें।

छोटी आवंटित पूंजी ($200 से $500) सेट करें। रिस्क बॉट अधिकतम ड्रॉडाउन आवंटित का 10% ($20 से $50 अधिकतम हानि) सेट करें।

अपने कोटिंग बॉट को मैसेज करें:

"Polymarket मार्केट [इलेक्शन लाइन X] के लिए कोटिंग शुरू करें। $500 आवंटित पूंजी का उपयोग करें। अधिकतम इन्वेंट्री 100 कॉन्ट्रैक्ट। यदि इन्वेंट्री 50 से अधिक हो जाती है तो स्प्रेड चौड़ा करें।"

डैशबोर्ड देखें। फिल देखें। इन्वेंट्री को शून्य के आसपास दोलन करते देखें।

24 घंटे के बाद, Kimi K3 को मैसेज करें:

"पिछले 24 घंटों की फिल का विश्लेषण करें। मुझे फिल वितरण, औसत होल्डिंग समय, रियलाइज़्ड स्प्रेड कैप्चर और कोई भी पैटर्न दिखाएं जहां मुझे पिक किया गया। एक विशिष्ट मॉडल समायोजन का प्रस्ताव दें।"

Kimi K3 कोड, फिल, बाजार स्थिति इतिहास का विश्लेषण करता है। एक समायोजन का प्रस्ताव करता है। आप अनुमोदन करते हैं। Kimi K3 Avellaneda-Stoikov कार्यान्वयन को संशोधित करता है। अगला चक्र अपडेटेड मॉडल का उपयोग करता है।

यह कंपाउंड लूप है। हर 24 घंटे में मॉडल तेज होता जाता है।

8-चरणीय बिल्ड

एक बार Polymarket एक सप्ताह तक साफ चलता है, तो Hyperliquid जोड़ें। फिर dYdX। फिर Uniswap V3।

सारांश

मार्केट मेकिंग लगातार बिड और आस्क प्राइस कोट करने और इन्वेंट्री जोखिम का प्रबंधन करते हुए स्प्रेड को कैप्चर करने का व्यवसाय है।

हर संस्थागत डेस्क Avellaneda-Stoikov मॉडल चलाता है।

गणित सार्वजनिक है। इसे लगातार चलाने के लिए आवश्यक इंफ्रास्ट्रक्चर ने खाई बनाई।

वह खाई अभी तीन विशिष्ट वेन्यू के लिए ढह गई है जहां रिटेल लेटेंसी वास्तव में प्रतिस्पर्धा करती है: Hyperliquid, Polymarket, और Uniswap V3/V4 केंद्रित लिक्विडिटी।

पूरा स्टैक:

Grok Bot छह नामित बॉट (कोटिंग, इन्वेंट्री, रिस्क, रीकंसिलिएशन, माइक्रोस्ट्रक्चर, मैक्रो फ़िल्टर) के साथ प्राकृतिक-भाषा कॉकपिट के रूप में।

Kimi K3 Swarm Max इंफ्रास्ट्रक्चर इंजन के रूप में जो Avellaneda-Stoikov Python कार्यान्वयन चलाता है, वेन्यू में 300 समानांतर उप-एजेंट उत्पन्न करता है, माइक्रोस्ट्रक्चर संदर्भ के एक मिलियन टोकन रखता है, प्राकृतिक-भाषा कोड के माध्यम से लाइव डैशबोर्ड उत्पन्न करता है, और लॉन्ग-होराइज़न एजेंटिक कोडिंग सत्रों के माध्यम से पुनरावृत्त रूप से कोडबेस में सुधार करता है।

एक साथ दो उपकरण एक मार्केट मेकिंग ऑपरेशन प्रदान करते हैं जो कई वेन्यू पर लगातार कोट करता है, बाजार की स्थितियों के बदलने पर अपने मॉडल को अनुकूलित करता है, और ऑपरेटर हस्तक्षेप के बिना कठोर जोखिम सीमाएं लागू करता है।

यह क्या प्रतिस्थापित करता है, इस पर ईमानदार दायरा।

कोटिंग इंजन, मल्टी-वेन्यू मॉनिटरिंग लेयर, लाइव डैशबोर्ड, इन्वेंट्री प्रबंधन, जोखिम प्रवर्तन, और रिटेल-सुलभ वेन्यू (Hyperliquid, dYdX, Polymarket, Uniswap V3/V4 केंद्रित लिक्विडिटी) पर मार्केट मेकिंग के लिए मैक्रो फ़िल्टर।

यह क्या प्रतिस्थापित नहीं करता है, इस पर ईमानदार दायरा।

SPY, QQQ, IWM, और वॉल्यूम के हिसाब से शीर्ष 500 नामों पर शीर्ष-स्तरीय US इक्विटी मार्केट मेकिंग, जिसके लिए कोलोकेशन, प्रत्यक्ष एक्सचेंज फीड और सब-मिलीसेकंड एक्ज़ीक्यूशन की आवश्यकता होती है।

प्रमुख FX मार्केट मेकिंग, जिस पर बैंक मार्केट मेकर्स का दबदबा है।

US ट्रेजरी ऑन-द-रन मार्केट मेकिंग, जो केवल प्राइमरी डीलर है।

कहीं भी सब-मिलीसेकंड HFT मार्केट मेकिंग।

आकार में मार्जिन फाइनेंसिंग के लिए संस्थागत प्राइम ब्रोकरेज संबंध।

इस बारे में स्पष्ट होना मायने रखता है।

यह Jane Street हत्यारा नहीं है। यह तीन विशिष्ट वेन्यू के लिए एक वास्तविक मार्केट मेकिंग ऑपरेशन है जहां रिटेल लेटेंसी वास्तव में प्रतिस्पर्धा करती है और जहां स्प्रेड अर्थशास्त्र वास्तव में मौजूद है।

यदि आप इसे बनाना चाहते हैं, तो grok.com पर SuperGrok Heavy के लिए साइन अप करें और kimi.com पर Kimi Work इंस्टॉल करें।

फिर मुझे अपना सेटअप DM करें। मैं व्यक्तिगत रूप से पहले 20 कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करूंगा।

अपने पिछले लेखों में मैंने रिसर्च डेस्क, ग्राफ इंजीनियरिंग अल्फा मॉडल, AI एजेंटों का झुंड, लूप इंजीनियरिंग एक्ज़ीक्यूशन सिस्टम, एक-व्यक्ति AI हेज फंड, 24/7 न्यूज़ ट्रेडिंग इंजन और व्यक्तिगत ब्लूमबर्ग टर्मिनल को तोड़कर समझाया था।

हर लेख पिछले पर आधारित है।

यह एक ऐसा तरीका है जो बाजार निर्माण (मार्केट मेकिंग) परत जोड़कर चक्र को पूरा करता है, जो आपके फंड को एक दिशात्मक लेने वाले से एक सतत तरलता प्रदाता में बदल देता है।

जो व्यापारी इसे पहले बनाएंगे, वे अगले दशक तक केवल तरलता लेने वाले व्यापारियों के मुकाबले स्प्रेड अर्थव्यवस्था का लाभ उठाएंगे।

तो यहाँ एक सवाल है जिस पर विचार करना है।

क्या आप वह व्यापारी हैं जो अब भी हर स्प्रेड को पार करते हैं और हर प्रवेश और निकास पर बाजार निर्माताओं को भुगतान करते हैं, या आप वह आर्किटेक्ट हैं जिसने एक ऐसा बॉट बनाया है जो 24/7 बुक के दोनों पक्षों पर कोटेशन देता है और इसके बदले रिबेट प्राप्त करता है?

कोई गलत उत्तर नहीं है। लेकिन बहुत ही खुलासा करने वाले उत्तर हैं।