Grok Bot で 24 時間 365 日稼働するマーケットメイクデスクを構築する方法（完全ガイド）

マーケットメイキングデスクの構築方法：Grok Bot と Kimi K3 で 24 時間 365 日稼働するシステム

Grok Bot 上で 24 時間 365 日稼働するマーケットメイキングデスクを構築し、寝ている間もすべてのトレードからアルファを生み出す方法を詳しく解説します。

さっそく本題に入りましょう。

ブックマーク推奨 -

私は Roan と申します。システム設計、HFT スタイルの実行、定量取引システムに取り組むバックエンド開発者です。私の仕事は、予測市場が負荷下で実際にどのように動作するかに焦点を当てています。ご提案、思慮深いコラボレーション、パートナーシップについては、DM をお待ちしています。

今日から始めることの一つ。

もしあなたが Grok Bot 上で独自のマーケットメイキングセットアップを構築しているなら、現在のセットアップを DM するか、この記事の下に返信してください。

最初の 10 セットアップのみ対象とします。私は一つひとつを実際に確認し、あなたの現在の状況と、24 時間 365 日板の両側にクォートを出し続け、やられないボットとの間のギャップをお見せします。迅速に行動してください。

ここ 2 週間かけて構築してきた Grok Bot のナラティブに、新たなレイヤーが加わりました。

これまでの記事はすべてテイカー側をカバーしていました。 アルファを見つけるリサーチデスク。トレードをランク付けするシグナルエンジン。注文を発射する実行レイヤー。すべて方向性トレード。すべてスプレッドをまたぐ取引です。

マーケットメイキングはその反対側の取引です。

ポジションに入るためにスプレッドを支払う代わりに、他の人がポジションに入るときにスプレッドを受け取ります。流動性を消費する代わりに、流動性を提供します。手数料を支払う代わりに、取引所からメーカーリベートを獲得します。ウォール街の主要な定量ファームはすべてマーケットメイキングデスクを運営しています。

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

彼らにとってこれは副業ではありません。Virtu だけでも昨年、マーケットメイキング収益で 10 億ドル以上を稼ぎました。

この記事を読み終えるまでに、あなたは以下を理解できるようになります：

• すべての機関投資家向けマーケットメイカーが使用する Avellaneda-Stoikov モデルとその正確な計算式
• リテールのレイテンシーが実際に競争力を持つ 3 つの取引所と、リテールでは太刀打ちできない取引所
• 理解を 6 ヶ月加速させる 4 つの研究論文
• 自然な会話を通じてマーケットメイキングデスクを運用する 6 つのボットからなる Grok Bot アーキテクチャ
• 個人ビルダーでは以前は構築できなかったインフラストラクチャレイヤーを解放する 4 つの Kimi K3 機能
• 今週末に最初の実用的なボットをリリースするための正確な 8 ステップ構築手順

それでは本題に入りましょう。

パート 1：マーケットメイキングとは何か & リテールが実際に競争できる場所

マーケットメイキングとは、資産に対して継続的にビッド価格とアスク価格を提示し、そのスプレッドを獲得するビジネスです。

あなたは $100.00 でビッド、$100.02 でアスクを提示します。

買い手があなたのアスクをヒットします。売り手があなたのビッドをヒットします。

往復の取引ごとに 2 セントのスプレッドを獲得します。

問題は在庫リスクです。

クォートが約定する前に価格が逆行すると、やられてしまいます。価格が $99.50 に下落する直前に、誰かがあなたの $100.02 のアスクをヒットします。

あなたは 50 セント下落した資産をロングで保有していることになります。2 セントのスプレッドは、50 セントの損失に対してノイズに過ぎませんでした。

マーケットメイキングとは何か

ウォール街の真剣なデスクはすべて、この在庫リスクを Avellaneda-Stoikov モデルを使用して価格設定しています。

Marco Avellaneda と Sasha Stoikov は、2008 年に Quantitative Finance 誌に論文「High Frequency Trading in a Limit Order Book」を発表しました。これは現代のマーケットメイキングの基礎となるテキストです。

High Frequency Trading in a Limit Order Book

このモデルは 2 つの出力を生成します。

リザベーションプライス（留保価格）：

r = s - q · γ · σ² · (T - t)

ここで、s はミッドプライス、q は現在の在庫、γ はリスク回避パラメータ、σ はボラティリティ、T - t は時間軸です。

これは、現在の在庫を保有し続けることと新しいトレードを行うことに対して無差別になる価格です。ロングの場合はミッドを下回り、ショートの場合はミッドを上回ります。

最適ハーフスプレッド：

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

ここで、κ は最近の取引活動から推定される注文到着率パラメータです。

これは、ビッドとアスクを提示するリザベーションプライスからの距離です。ボラティリティが上昇すると広がります。注文フローが鈍化すると広がります。取引所の活動が活発になると狭まります。

すべての機関投資家向けマーケットメイカーは、バリエーションを加えてこのモデルを実行しています。

計算式は公開されています。複数の取引所でこれを継続的に実行するためのインフラストラクチャこそが、参入障壁を生み出してきました。

リテールが競争できない場所。

トップティアの米国株式はロックされています。SPY、QQQ、IWM、および出来高上位 500 銘柄は、NYSE と Nasdaq にコロケーションを持つマーケットメイカーによって支配されています。

彼らのクォートはマイクロ秒で取引所に到達します。あなたのクォートは、消費者向けブローカー API を通じて 20 から 100 ミリ秒で取引所に到達します。重要な値動きのたびにやられてしまうでしょう。

SPY でこれを試みないでください。トップ米国株式で試みないでください。主要な FX クロスで試みないでください。米国債オンザランで試みないでください。サブミリ秒の取引所は機関投資家専用です。

リテールが実際に競争できる場所。

3 つの取引所がリテールのレイテンシーに報い、実際のスプレッドエコノミクスを提供します。

パーペチュアル DEX：

Hyperliquid と dYdX は、オーダーブック取引、低レイテンシー、メーカーインセンティブ、プログラム可能な API を提供しており、リテールマーケットメイキングに最適な取引所です。

予測市場：

Polymarket は広いスプレッドと秒単位のレイテンシーを提供し、リテールボットが競争の少ない環境で意味のあるエッジを獲得することを可能にします。

Uniswap V3/V4：

集中流動性により、価格範囲内で受動的に流動性を提供し、継続的なクォートインフラを実行せずに手数料を獲得できます。

パート 2：Grok Bot インターフェースレイヤー

Grok Bot は xAI の自律エージェントプラットフォームです。作成する名前付きボットはすべて、1 つの永続的なクラウドコンピュータを共有します。

ブラウザ。ファイルシステム。ターミナル。すべてがクラウド VM 上に存在し、あなたのラップトップにはありません。

Slack で同僚にメッセージを送るように、ボットにメッセージを送信します。ボットがタスクを受け取り、そのコンピュータを使って完了し、完了したら報告します。

マーケットメイキングデスクのための 6 つのボット

マーケットメイキングデスクのために、6 つの名前付きボットをデプロイします。

クォーティングボット。

Avellaneda-Stoikov を使用してリザベーションプライスと最適スプレッドを計算します。

共有ワークスペースから現在のミッドプライス、現在の在庫、現在のボラティリティ推定値、現在の注文到着率を読み取ります。

毎秒、現在のビッドとアスクのクォートを共有クォートファイルに出力します。

インベントリーボット。

すべてのアクティブな取引所にわたるポジションを追跡します。

クォーティングボットへの在庫入力をリアルタイムで調整します。

在庫が目標バンドから逸脱した場合、リスクボットにアラートを送信します。

リスクボット。

ハードキルスイッチを実施します。このボットには交渉権限はありません。

割り当て資本の 5% を超えるドローダウンは、すべての取引所で即座にクォートを引き揚げます。

ハードバンド外の在庫は、取引所 API を通じて方向性ヘッジ注文をトリガーします。

しきい値を超えるボラティリティスパイクは、定義された期間、クォートの拡大または完全なクォート引き揚げをトリガーします。

リコンシリエーションボット。

すべての約定注文を期待される約定と照合します。

API エラー、キャンセル漏れ、ファントムフィル、取引所側の不一致を検出します。

30 秒ごとに、取引所の報告ポジションと内部ポジションブックに対して実行されます。

マイクロストラクチャーボット。

各アクティブな取引所のオーダーブックの厚み、競合マーケットメイカーのクォート、スプレッドダイナミクスを監視します。

競合 MM がスプレッドを拡大した場合、クォーティングボットに拡大を検討するようアラートを送信します。

ブックの厚みが低下した場合、在庫リスクの上昇をシグナルします。

マクロフィルターボット。

スプレッドを拡大させるマクロイベントを監視します。

FRB 議長アカウント、Trump Truth Social、マクロデータリリースアカウントに対して、Grok Bot のネイティブ X 統合を使用します。

重要なイベントが発生した場合、クォーティングボットに定義された期間クォートを拡大または引き揚げるよう指示します。

6 つのボット。それぞれが自然言語での会話に応答します。それぞれが特定の役割を持っています。それぞれが Grok Bot クラウドコンピュータ上の共有ワークスペースに書き込みます。

リスクボットに平易な英語でメッセージを送信します：

"毎日のドローダウン制限を割り当て資本の 5% に設定。最大在庫を 50 契約に設定。30 秒の実現ボラティリティがローリング推定値の 3 倍を超えた場合、クォートを通常の 3 倍に拡大。"

リスクボットはその執行ルールを更新します。次のクォートサイクルでは新しい制限が使用されます。

マクロフィルターボットにメッセージを送信します：

"Powell の X アカウント、Trump の Truth Social、BLS リリースフィードを監視。重要な投稿があった場合、クォーティングボットに 15 分間クォートを引き揚げるよう指示。"

マクロフィルターボットは監視ルーチンをデプロイします。

これが自然言語のコックピットです。すべての運用変更は会話を通じて行われます。設定ファイルは不要。再デプロイは不要。コンテキストロスはありません。

さて、ここで 6 ボットデスクが最初の実際のインフラ制約に直面します。

パート 3：Kimi K3 インフラストラクチャレイヤー

私は過去 1 年間、個人のマーケットメイキングデスクを運用しようと試みてきました。

毎回、同じ 3 つの壁にぶつかりました。

複数の取引所にわたる継続的なオーダーブック監視が最初に崩れました。

Hyperliquid、dYdX、Polymarket を同じ秒でカバーするのに十分な並列監視ストリームを生成できるコンシューマー AI モデルはありませんでした。

Avellaneda-Stoikov の Python 実装が 2 つ目の壁でした。

計算式は単純ですが、コードは継続的に実行され、自己反復し、市場環境の変化に応じて進化する必要があります。従来のノートブック内モデルセットアップは、コードが取引セッション間で状態を維持できなかったため、機能しませんでした。

ライブダッシュボードが 3 つ目の壁でした。

真剣なマーケットメイカーは皆、クォート、約定、在庫、競合 MM の行動をライブで可視化するものを見ています。これを構築するにはフロントエンドエンジニアを雇う必要がありました。

そして先月、3 つの壁すべてを同時に打ち破るツールを見つけました。

Kimi K3 by Moonshot AI。

Kimi K3 は、エージェントあたり 100 万トークンのコンテキストウィンドウを持つ 2.8 兆パラメータの mixture-of-experts モデルです。2 つのバリアントで提供されます。チャットとシングルエージェントタスク用の K3 Max。大規模並列処理と長期エージェンティックコーディング用の K3 Swarm Max。

K3 Swarm Max は、Grok Bot デスクの下でマーケットメイキングインフラストラクチャを実行します。

Moonshot AI による Kimi K3

4 つの具体的な機能がそれを可能にします。

機能 1：長期エージェンティックコーディング。

Kimi K3 は、数日間実行されるセッションにわたってコーディングコンテキストを維持します。

Avellaneda-Stoikov の Python 実装は、1 つの永続的なコードベースに存在します。

Kimi K3 は、市場環境の変化に応じてコードを反復的に改善します。

Hyperliquid で午後 2 時から午後 4 時 ET のウィンドウでスプレッドがやられていることに気づいたとします。Kimi K3 にメッセージを送信します：

"Hyperliquid の午後 2 時から午後 4 時 ET のウィンドウで、ボラティリティ推定器が実現ボラティリティを過小評価しています。より最近のティックデータに重み付けするように推定器を調整してください。"

Kimi K3 はコードを修正します。次のクォートサイクルでは更新されたモデルが使用されます。再デプロイは不要。コンテキストロスはありません。

これこそが、一度きりのビルドを複合ループに変える機能です。

機能 2：300 の並列サブエージェント。

K3 Swarm Max は、1 つのコーディネーター上で最大 300 のサブエージェントを生成します。

マルチ取引所マーケットメイキングの場合、これは以下を意味します：

• 60 のペアを同時に監視する 60 の Hyperliquid オーダーブックサブエージェント
• dYdX 上の 40 のサブエージェント
• アクティブな市場全体の Polymarket 上の 40 のサブエージェント
• Uniswap V3 集中流動性プール上の 60 のサブエージェント
• マクロデータリリースを監視する 40 のサブエージェント
• スプレッドに影響するイベントについて CEO と中央銀行の X アカウントを監視する 60 のサブエージェント

すべてが 1 つのコーディネーターにフィードされ、集約されたマイクロストラクチャー状態を保持します。

機能 3：エージェントあたり 100 万トークンのコンテキスト。

すべてのエージェントは最大 100 万トークンを保持します。

マーケットメイキングの場合、これはコーディネーターがすべてのオーダーブックスナップショット、すべての約定、すべての在庫変更、取引日のすべてのマクロアラートを保持することを意味します。

Avellaneda-Stoikov モデルは、完全な履歴コンテキストで実行されます。ボラティリティ推定値は完全な注文フローから得られます。チャンク化されたサンプルではありません。ロッシーな要約ではありません。

機能 4：ダッシュボードのネイティブコード生成。

マーケットメイキングダッシュボードは、以前はフロントエンドエンジニアを雇う必要がありました。

Kimi K3 はオンデマンドで本番用 React を生成します。

ダッシュボードを平易な英語で説明します。数分で完全な動作コードベースを生成します。

ライブクォート可視化。在庫ヒートマップ。約定履歴。スプレッドダイナミクスチャート。競合 MM 存在インジケーター。キルスイッチステータス。

すべてのパネルがライブでレンダリングされます。すべての可視化が毎秒更新されます。すべてのチャートが共有ワークスペースからデータを取得します。

これらの 4 つの機能が連携して、「コンシューマー AI 製品」と「本番マーケットメイキングデスク」の間のギャップを埋めます。

Kimi K3 こそが、クォーティングエンジン、マルチ取引所監視、ダッシュボード、反復的なコード改善をすべて、1 人がラップトップで出荷可能にするものです。

Kimi K3 が置き換えない唯一のものは、運用上の会話のための自然言語インターフェースです。スプレッドを拡大するたびに Python クエリを書きたいとは思いません。それを提供するのがまさに Grok Bot です。

完全なスタック：Grok Bot がコックピット。Kimi K3 がエンジン。

パート 4：正確な 8 ステップ構築ガイド

今週末に最初の実用的なマーケットメイキングボットをリリースするための正確な手順は次のとおりです。

ステップ 1：Grok Bot をセットアップする。

grok.com で SuperGrok Heavy にサインアップします。

Grok Bot デスクトップアプリをダウンロードします。

ワークスペースフォルダ構造を作成します：

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

ステップ 2：Kimi Work をインストールする。

kimi.com から Kimi Work デスクトップアプリをダウンロードします。

Apple silicon Mac と Windows で利用可能です。

Moonshot アカウントでサインインします。設定で K3 Swarm Max を有効にします。

長期コーディングセッションモードを有効にします。

クラウド同期を通じて、Kimi Work のワークスペースが Grok Bot ワークスペースと同期するように設定します。

ステップ 3：Kimi K3 に Avellaneda-Stoikov クォーティングエンジンを構築させる。

Kimi Work を開きます。直接メッセージを送信します：

1Build me a production Python implementation of the Avellaneda-Stoikov
2market making model.
3
4Reservation price formula: r = s - q * gamma * sigma^2 * (T - t)
5Optimal half-spread formula: delta = gamma * sigma^2 * (T - t) +
6(2/gamma) * ln(1 + gamma/kappa)
7
8Inputs:
9- Current mid price s (from venue API)
10- Current inventory q (from position file)
11- Volatility estimate sigma (rolling 60-second window of returns)
12- Time horizon T (default 3600 seconds trailing window)
13- Risk aversion parameter gamma (default 0.1)
14- Order arrival rate parameter kappa (estimated from recent fills)
15
16Outputs written to /workspace/quotes/current.json every 1 second:
17- reservation_price
18- half_spread
19- bid_quote = reservation_price - half_spread
20- ask_quote = reservation_price + half_spread
21
22Include:
23- Kill switch check: if /workspace/config/kill-switch.txt contains "STOP",
24  pull all quotes and exit
25- Volatility spike protection: if realized vol in last 30 seconds exceeds
26  3x the rolling estimate, widen spreads by 2x for next 60 seconds
27- Inventory band enforcement: if abs(q) exceeds max_inventory in config,
28  skew quotes to reduce inventory
29
30Build venue-specific adapters for Hyperliquid Python SDK and Polymarket
31CLOB API. Save to /workspace/engines/quoting-engine/.

Kimi K3 は完全な本番用 Python 実装を生成します。

計算式は正しいです。取引所アダプターは機能します。キルスイッチは実施されます。

ステップ 4：Kimi K3 にライブダッシュボードを構築させる。

Kimi K3 にメッセージを送信します：

1Build me a live market making dashboard as a local React application.
2Include:
3
4- Top strip: current mid price, reservation price, bid quote, ask quote
5  for the active venue. Update every 1 second.
6
7- Left panel: live inventory chart over the last hour. Colored zones
8  showing target (green), warning (yellow), kill (red).
9
10- Center panel: order book depth visualization. Bids on left half,
11  asks on right half. Your quotes highlighted in orange.
12
13- Right panel: fill history for the last hour. Each fill shows
14  timestamp, side, size, price, running P&L.
15
16- Bottom strip: spread history chart. Your quoted spread vs market
17  spread vs competing MM best spread.
18
19- Dark theme with orange accent.
20- Serve on localhost:3000.
21- Auto-refresh every 1 second.
22
23Save complete project to /workspace/dashboard/.

Kimi K3 は 1 回で完全な React アプリケーションを生成します。

ダッシュボードフォルダで npm install && npm run dev を実行します。

ライブダッシュボードが localhost:3000 で表示されます。

ステップ 5：Kimi K3 マルチ取引所監視スウォームをデプロイする。

Kimi Work で、「venue-monitor」という名前のルーチンを作成します。

スケジュール：取引所の取引時間中は継続的。パーペチュアル DEX は 24 時間 365 日稼働。Polymarket は 24 時間 365 日稼働。

並列サブエージェントを生成するようにルーチンを設定します：

• 60 の Hyperliquid サブエージェント（取引ペアごとに 1 つ）
• 40 の dYdX サブエージェント
• アクティブな市場全体の 40 の Polymarket サブエージェント
• 60 の Uniswap V3 プールモニター
• 40 のマクロデータリリースモニター
• スプレッドに影響するイベント用の 60 の X アカウントモニター

各サブエージェントは、割り当てられたブックの厚み、トップオブブックのクォート、最近の取引テープを監視します。

サブエージェントが重要なマイクロストラクチャーの変化を検出すると、/workspace/microstructure/live.json に書き込みます。

クォーティングエンジンはこのファイルを毎秒読み取り、それに応じてモデル入力を調整します。

ステップ 6：6 つの Grok Bot インターフェースボットをデプロイする。

Grok Bot サイドバーで、「New Bot」を 6 回クリックします。

クォーティングボット、インベントリーボット、リスクボット、リコンシリエーションボット、マイクロストラクチャーボット、マクロフィルターボットを作成します。

各ボットに、その機能に一致する役割説明を貼り付けます。

リスクボットの例：

1You are Risk Bot for a personal market making desk.
2
3Every 10 seconds you check:
41. /workspace/inventory/current.json for position across all venues
52. /workspace/fills/YYYYMMDD.json for cumulative P&L today
63. /workspace/microstructure/live.json for volatility state
7
8Trigger conditions:
9- Daily drawdown above 5% of allocated capital:
10  Write "STOP" to /workspace/config/kill-switch.txt. Ping operator.
11- Inventory outside hard band (3x normal position size):
12  Route hedge order through venue API. Ping operator.
13- Realized volatility above 5x rolling estimate:
14  Instruct Quoting Bot to widen spreads by 3x.
15- Any venue API error rate above 5% in last 60 seconds:
16  Pull quotes on that venue until error rate normalizes.
17
18You have no negotiation authority. Rules are hard rules. Enforce them.

残りの 5 つのボットについても繰り返します。

ステップ 7：ワークフローを連携させる。

クォーティングエンジン（Kimi K3 上で実行）は、/workspace/microstructure/live.json から市場状態を読み取り、クォートを /workspace/quotes/current.json に書き込みます。

Grok Bot クォーティングボットは、現在のクォートファイルを読み取り、クォートを取引所 API にルーティングします。

リスクボットは 10 秒ごとにポジションをポーリングし、キルスイッチを実施します。

ダッシュボードはすべての共有ファイルを読み取り、ライブ状態をレンダリングします。

マクロフィルターボットは、Grok Bot のネイティブ X 統合を使用して、FRB 議長アカウントと Trump Truth Social を監視します。

ステップ 8：最初に Polymarket でテストし、その後スケールする。

最初のテストは Polymarket から始めます。

スプレッドが 200 から 500 ベーシスポイントの薄い市場を 1 つ選びます。

少額の割り当て資本（$200 から $500）を設定します。リスクボットの最大ドローダウンを割り当ての 10%（$20 から $50 の最大損失）に設定します。

クォーティングボットにメッセージを送信します：

"Polymarket の [選挙ライン X] のマーケットでクォートを開始。割り当て資本 $500 を使用。最大在庫 100 契約。在庫が 50 を超えた場合、スプレッドを拡大。"

ダッシュボードを監視します。約定を監視します。在庫がゼロの周りで変動するのを監視します。

24 時間後、Kimi K3 にメッセージを送信します：

"過去 24 時間の約定を分析。約定分布、平均保有時間、実現スプレッドキャプチャ、やられたパターンを見せて。1 つの具体的なモデル調整を提案して。"

Kimi K3 はコード、約定、市場状態履歴を分析します。調整を提案します。あなたが承認します。Kimi K3 は Avellaneda-Stoikov 実装を修正します。次のサイクルでは更新されたモデルが使用されます。

これが複合ループです。24 時間ごとにモデルがシャープになります。

8 ステップ構築

Polymarket が 1 週間問題なく動作したら、Hyperliquid を追加します。次に dYdX。次に Uniswap V3。

まとめ

マーケットメイキングとは、継続的にビッド価格とアスク価格を提示し、在庫リスクを管理しながらスプレッドを獲得するビジネスです。

すべての機関投資家向けデスクは Avellaneda-Stoikov モデルを実行しています。

計算式は公開されています。それを継続的に実行するためのインフラストラクチャが参入障壁を生み出しました。

その参入障壁は、リテールのレイテンシーが実際に競争力を持つ 3 つの特定の取引所（Hyperliquid、Polymarket、Uniswap V3/V4 集中流動性）で崩壊しました。

完全なスタック：

Grok Bot が自然言語コックピットとして、6 つの名前付きボット（クォーティング、インベントリー、リスク、リコンシリエーション、マイクロストラクチャー、マクロフィルター）を備えます。

Kimi K3 Swarm Max がインフラストラクチャエンジンとして、Avellaneda-Stoikov の Python 実装を実行し、取引所全体に 300 の並列サブエージェントを生成し、100 万トークンのマイクロストラクチャーコンテキストを保持し、自然言語コードを通じてライブダッシュボードを生成し、長期エージェンティックコーディングセッションを通じてコードベースを反復的に改善します。

2 つのツールが連携して、複数の取引所で継続的にクォートを出し、市場環境の変化に応じてモデルを適応させ、オペレーターの介入なしにハードリスク制限を実施するマーケットメイキング運用を実現します。

これが置き換えるものの正直な範囲。

クォーティングエンジン、マルチ取引所監視レイヤー、ライブダッシュボード、在庫管理、リスク実施、およびリテールアクセス可能な取引所（Hyperliquid、dYdX、Polymarket、Uniswap V3/V4 集中流動性）でのマーケットメイキングのためのマクロフィルター。

これが置き換えないものの正直な範囲。

SPY、QQQ、IWM、および出来高上位 500 銘柄のトップティア米国株式マーケットメイキング。これらはコロケーション、直接取引所フィード、サブミリ秒の実行を必要とします。

銀行マーケットメイカーが支配する主要 FX マーケットメイキング。

プライマリーディーラーのみの米国債オンザランマーケットメイキング。

どこでもサブミリ秒の HFT マーケットメイキング。

規模のマージン financing のための機関投資家向けプライムブローカー関係。

これを明確にすることが重要です。

これは Jane Street キラーではありません。これは、リテールのレイテンシーが実際に競争力を持ち、スプレッドエコノミクスが実際に存在する 3 つの特定の取引所のための、実際のマーケットメイキング運用です。

構築したい場合は、grok.com で SuperGrok Heavy にサインアップし、kimi.com で Kimi Work をインストールしてください。

その後、あなたのセットアップを DM してください。最初の 20 の設定を個別に確認します。

これまでの記事では、リサーチデスク、グラフエンジニアリングアルファモデル、AI エージェントのスウォーム、ループエンジニアリング実行システム、一人 AI ヘッジファンド、24 時間 365 日のニュース取引エンジン、パーソナル Bloomberg ターミナルについて詳しく解説しました。

すべての記事は前の記事に基づいています。

この仕組みは、マーケットメイキングレイヤーを追加することでループを完結させ、あなたのファンドを方向性テイカーから継続的な流動性プロバイダーへと変貌させます。

これを最初に構築したトレーダーは、流動性を取るだけのトレーダーに対して、今後10年間にわたってスプレッドエコノミクスを複利で享受することになります。

では、ここで考えてみてほしい質問があります。

あなたは、今もなおすべてのスプレッドをまたぎ、エントリーとエグジットのたびにマーケットメイカーに手数料を支払っているトレーダーでしょうか？それとも、板の両サイドに24時間365日クォートを出し、代わりにリベートを受け取るボットを構築した設計者でしょうか？

間違った答えはありません。しかし、非常に示唆に富む答えは存在します。