Grok Bot으로 24/7 마켓 메이킹 데스크 구축하는 방법 (완벽 가이드)

Grok Bot으로 24/7 마켓 메이킹 데스크 구축하기

잠자는 동안에도 모든 거래에서 알파를 창출하는 24/7 마켓 메이킹 데스크를 Grok Bot으로 구축하는 방법을 정확히 알려드리겠습니다.

바로 본론으로 들어가죠.

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저는 Roan입니다. 시스템 설계, HFT 스타일 실행, 그리고 퀀트 트레이딩 시스템을 개발하는 백엔드 개발자입니다. 제 작업은 예측 시장이 부하 상황에서 실제로 어떻게 작동하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 제안, 의미 있는 협업, 파트너십에 대한 DM은 항상 열려 있습니다.

오늘부터 시작하는 한 가지.

Grok Bot에서 자신만의 마켓 메이킹 셋업을 구축 중이라면, 현재 셋업을 DM으로 보내주시거나 이 글 아래에 댓글을 남겨주세요.

선착순 10개 셋업만 받습니다. 각각을 직접 살펴보고, 현재 상태와 양방향 호가를 24/7 제공하면서도 치여버리지 않는 봇 사이의 차이를 보여드리겠습니다. 빠르게 움직이세요.

지난 2주 동안 제가 구축해온 Grok Bot 내러티브에 새로운 레이어가 추가되었습니다.

이전 모든 글은 테이커 측면을 다뤘습니다. 알파를 찾는 리서치 데스크. 거래 순위를 매기는 시그널 엔진. 주문을 실행하는 실행 레이어. 모두 방향성이었습니다. 모두 스프레드를 넘나드는 거래였죠.

마켓 메이킹은 그 반대편에 있는 거래입니다.

포지션에 진입하기 위해 스프레드를 지불하는 대신, 다른 사람이 진입할 때 스프레드를 받습니다. 유동성을 소비하는 대신 제공합니다. 수수료를 내는 대신 메이커 리베이트를 받습니다.월스트리트의 모든 주요 퀀트 펌은 마켓 메이킹 데스크를 운영합니다.

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

이들에게 이는 부업이 아닙니다. Virtu만 해도 작년에 마켓 메이킹 수익으로 10억 달러 이상을 벌었습니다.

이 글을 마치면 다음을 알게 됩니다:

• 모든 기관 마켓 메이커가 사용하는 Avellaneda-Stoikov 모델과 정확한 공식
• 리테일 레이턴시가 실제로 경쟁력 있는 3개 거래소와 경쟁이 불가능한 거래소
• 여러분의 이해를 6개월 앞당겨줄 4개의 연구 논문
• 자연어 대화를 통해 마켓 메이킹 데스크를 운영하는 6개 봇 Grok Bot 아키텍처
• 솔로 빌더가 이전에는 구축할 수 없었던 인프라 레이어를 열어주는 4가지 Kimi K3 기능
• 이번 주말에 첫 번째 작동 봇을 출시하는 정확한 8단계 빌드

시작해볼까요.

파트 1: 마켓 메이킹이란 무엇이며 리테일이 실제로 경쟁하는 곳

마켓 메이킹은 자산에 대해 연속적인 매수호가와 매도호가를 제시하고 그 사이의 스프레드를 포착하는 비즈니스입니다.

$100.00에 매수호가를, $100.02에 매도호가를 제시합니다.

매수자가 매도호가를 체결합니다. 매도자가 매수호가를 체결합니다.

모든 왕복 거래에서 2센트의 스프레드를 얻습니다.

함정은 재고 위험입니다.

호가가 청산되기 전에 가격이 반대로 움직이면 치여버립니다. 가격이 $99.50으로 떨어지기 직전에 누군가 $100.02 매도호가를 체결합니다.

50센트 하락한 자산을 롱 포지션으로 보유하게 됩니다. 2센트 스프레드는 50센트 손실 앞에서 아무 의미가 없습니다.

마켓 메이킹이란 무엇인가

월스트리트의 모든 진지한 데스크는 Avellaneda-Stoikov 모델을 사용하여 이 재고 위험을 가격에 반영합니다.

Marco Avellaneda와 Sasha Stoikov는 2008년 Quantitative Finance 저널에 "지정가 주문장에서의 고빈도 거래" 논문을 발표했습니다. 이는 현대 마켓 메이킹의 기초 텍스트입니다.

지정가 주문장에서의 고빈도 거래

이 모델은 두 가지 출력을 생성합니다.

예약 가격:

r = s - q · γ · σ² · (T - t)

여기서 s는 중간 가격, q는 현재 재고, γ는 위험 회피 파라미터, σ는 변동성, T - t는 시간 지평입니다.

이는 현재 재고를 보유하는 것과 새로운 거래를 하는 것 사이에 무차별한 가격입니다. 롱 포지션일 때는 중간 가격 아래에 있고, 숏 포지션일 때는 위에 있습니다.

최적 절반 스프레드:

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

여기서 κ는 최근 거래 활동에서 추정된 주문 도착률 파라미터입니다.

이는 호가를 제시하는 예약 가격으로부터의 거리입니다. 변동성이 상승하면 넓어집니다. 주문 흐름이 느려지면 넓어집니다. 거래소가 더 활발해지면 좁아집니다.

모든 기관 마켓 메이커는 이 모델을 변형하여 실행합니다.

수학은 공개되어 있습니다. 여러 거래소에서 이를 지속적으로 실행할 수 있는 인프라가 해자를 만들었습니다.

리테일이 경쟁할 수 없는 곳.

최상위 미국 주식은 잠겨 있습니다. SPY, QQQ, IWM, 그리고 거래량 기준 상위 500개 종목은 NYSE와 Nasdaq에 코로케이션을 가진 마켓 메이커들이 지배하고 있습니다.

그들의 호가는 마이크로초 단위로 거래소에 도달합니다. 여러분의 호가는 소비자 브로커 API를 통해 20~100밀리초 만에 거래소에 도달합니다. 모든 의미 있는 움직임에서 당할 것입니다.

SPY에서 시도하지 마세요. 최상위 미국 주식에서 시도하지 마세요. 주요 FX 크로스에서 시도하지 마세요. 미국 국채 온더런에서 시도하지 마세요. 서브밀리초 거래소는 기관 전용입니다.

리테일이 실제로 경쟁하는 곳.

세 가지 거래소가 리테일 레이턴시에 보상하고 실제 스프레드 경제성을 제공합니다.

무기한 DEX:

Hyperliquid와 dYdX는 주문장 거래, 낮은 레이턴시, 메이커 인센티브 및 프로그래매틱 API를 제공하여 리테일 마켓 메이킹에 가장 강력한 거래소입니다.

예측 시장:

Polymarket은 넓은 스프레드와 초 단위 레이턴시를 제공하여 리테일 봇이 경쟁이 덜한 상태에서 의미 있는 이점을 포착할 수 있게 합니다.

Uniswap V3/V4:

집중 유동성은 가격 범위 내에서 수동적으로 유동성을 제공하고, 지속적인 호가 인프라를 운영하지 않고도 수수료를 벌 수 있게 합니다.

파트 2: Grok Bot 인터페이스 레이어

Grok Bot은 xAI의 자율 에이전트 플랫폼입니다. 여러분이 만드는 모든 이름이 있는 봇은 하나의 영구 클라우드 컴퓨터를 공유합니다.

브라우저. 파일시스템. 터미널. 이 모든 것이 노트북이 아닌 클라우드 VM에 있습니다.

Slack에서 동료에게 메시지를 보내듯 봇에 메시지를 보냅니다. 봇이 작업을 받아 컴퓨터를 사용해 완료하고 완료되면 보고합니다.

마켓 메이킹 데스크를 위한 6개 봇

마켓 메이킹 데스크를 위해 6개의 이름이 있는 봇을 배포합니다.

호가 봇.

Avellaneda-Stoikov를 사용하여 예약 가격과 최적 스프레드를 계산합니다.

공유 작업 공간에서 현재 중간 가격, 현재 재고, 현재 변동성 추정치, 현재 주문 도착률을 읽습니다.

매초 현재 매수 및 매도 호가를 공유 호가 파일에 출력합니다.

재고 봇.

모든 활성 거래소의 포지션을 추적합니다.

호가 봇에 대한 재고 입력을 실시간으로 조정합니다.

재고가 목표 대역을 벗어나면 위험 봇에 알림을 보냅니다.

위험 봇.

하드 킬 스위치를 적용합니다. 이 봇은 협상 권한이 없습니다.

할당된 자본의 5% 이상 손실 시 모든 거래소에서 즉시 호가 철회.

하드 대역 밖의 재고는 거래소 API를 통해 방향성 헤지 주문 실행.

임계값 이상의 변동성 급등은 정의된 기간 동안 호가 확대 또는 전체 호가 철회.

정산 봇.

모든 체결 주문을 예상 체결과 매칭합니다.

API 오류, 누락된 취소, 유령 체결, 거래소 측 불일치를 포착합니다.

30초마다 거래소의 보고된 포지션과 내부 포지션 장부를 확인합니다.

미시구조 봇.

각 활성 거래소의 주문장 깊이, 경쟁 마켓 메이커 호가, 스프레드 역학을 관찰합니다.

경쟁 MM이 스프레드를 넓히면 호가 봇에 확대 고려 알림.

주문장 깊이가 떨어지면 재고 위험 상승 신호.

매크로 필터 봇.

스프레드를 넓히는 매크로 이벤트를 관찰합니다.

Grok Bot의 네이티브 X 통합을 사용하여 연준 총재 계정, Trump Truth Social, 매크로 데이터 발표 계정을 모니터링합니다.

중요 이벤트 발생 시 호가 봇에 정의된 기간 동안 호가 확대 또는 철회 지시.

6개 봇. 각각 자연어 대화에 응답합니다. 각각 특정 역할이 있습니다. 각각 Grok Bot 클라우드 컴퓨터의 공유 작업 공간에 기록합니다.

위험 봇에 평범한 영어로 메시지를 보냅니다:

"일일 손실 한도를 할당된 자본의 5%로 설정해. 최대 재고를 50계약으로 설정해. 30초 실현 변동성이 롤링 추정치의 3배를 초과하면 호가를 정상의 3배로 확대해."

위험 봇이 집행 규칙을 업데이트합니다. 다음 호가 주기부터 새로운 한도가 적용됩니다.

매크로 필터 봇에 메시지를 보냅니다:

"Powell의 X 계정, Trump의 Truth Social, BLS 발표 피드를 관찰해. 중요한 게시물이 올라오면 호가 봇에 15분 동안 호가 철회를 지시해."

매크로 필터 봇이 모니터링 루틴을 배포합니다.

이것이 자연어 조종석입니다. 모든 운영 변경은 대화를 통해 이루어집니다. 설정 파일이 없습니다. 재배포가 없습니다. 컨텍스트 손실이 없습니다.

이제 6개 봇 데스크가 첫 번째 실제 인프라 제약에 부딪히는 지점입니다.

파트 3: Kimi K3 인프라 레이어

저는 지난 1년 동안 개인 마켓 메이킹 데스크를 운영하려고 시도해왔습니다.

모든 시도는 같은 세 가지 벽에 부딪혔습니다.

여러 거래소에 걸친 지속적인 주문장 모니터링이 첫 번째로 무너졌습니다.

소비자 AI 모델로는 Hyperliquid, dYdX, Polymarket을 동시에 커버할 수 있는 충분한 병렬 모니터링 스트림을 생성할 수 없었습니다.

Avellaneda-Stoikov Python 구현이 두 번째 벽이었습니다.

수학은 간단하지만 코드가 지속적으로 실행되고, 스스로 반복하며, 시장 상황이 변함에 따라 진화해야 합니다. 전통적인 노트북 내 모델 설정은 코드가 트레이딩 세션 간 상태를 유지할 수 없어 실패했습니다.

라이브 대시보드가 세 번째 벽이었습니다.

모든 진지한 마켓 메이커는 호가, 체결, 재고, 경쟁 MM 행동의 라이브 시각화를 봅니다. 이를 구축하려면 프론트엔드 엔지니어를 고용해야 했습니다.

그런데 지난달, 세 가지 벽을 한 번에 무너뜨리는 도구를 찾았습니다.

Moonshot AI의 [Kimi K3](https://www.kimi.com/).

Kimi K3는 에이전트당 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가진 2.8조 파라미터 전문가 혼합 모델입니다. 두 가지 변형으로 제공됩니다. 채팅 및 단일 에이전트 작업용 K3 Max. 대규모 병렬 처리 및 장기 에이전트 코딩용 K3 Swarm Max.

K3 Swarm Max는 Grok Bot 데스크 아래에서 마켓 메이킹 인프라를 실행합니다.

Moonshot AI의 Kimi K3

네 가지 특정 기능이 이를 가능하게 합니다.

기능 1: 장기 에이전트 코딩.

Kimi K3는 며칠 동안 실행되는 세션 간에 코딩 컨텍스트를 유지합니다.

Avellaneda-Stoikov Python 구현은 하나의 영구 코드베이스에 있습니다.

Kimi K3는 시장 상황이 변함에 따라 코드를 반복적으로 개선합니다.

Hyperliquid에서 오후 2시에서 4시 ET 사이에 스프레드가 당해지고 있다는 것을 발견합니다. Kimi K3에 메시지를 보냅니다:

"Hyperliquid의 오후 2-4시 ET 윈도우에서 변동성 추정기가 실현 변동성을 과소평가하고 있어. 더 최근 틱 데이터에 가중치를 두도록 추정기를 조정해줘."

Kimi K3가 코드를 수정합니다. 다음 호가 주기부터 업데이트된 모델이 사용됩니다. 재배포가 없습니다. 컨텍스트 손실이 없습니다.

이것이 일회성 빌드를 복합 루프로 바꾸는 기능입니다.

기능 2: 300개의 병렬 하위 에이전트.

K3 Swarm Max는 하나의 코디네이터에서 최대 300개의 하위 에이전트를 생성합니다.

다중 거래소 마켓 메이킹의 경우 이는 다음을 의미합니다:

• 60개 하위 에이전트가 60개 쌍의 Hyperliquid 주문장을 동시에 모니터링
• 40개 하위 에이전트가 dYdX 모니터링
• 40개 하위 에이전트가 활성 시장의 Polymarket 모니터링
• 60개 하위 에이전트가 Uniswap V3 집중 유동성 풀 모니터링
• 40개 하위 에이전트가 매크로 데이터 발표 모니터링
• 60개 하위 에이전트가 CEO 및 중앙은행 X 계정에서 스프레드 영향 이벤트 모니터링

모두 집계 미시구조 상태를 보유한 하나의 코디네이터로 피드됩니다.

기능 3: 에이전트당 100만 토큰 컨텍스트.

모든 에이전트는 최대 100만 토큰을 보유합니다.

마켓 메이킹의 경우 코디네이터는 모든 주문장 스냅샷, 모든 체결, 모든 재고 변경, 전체 거래일의 모든 매크로 알림을 보유합니다.

Avellaneda-Stoikov 모델은 전체 과거 컨텍스트로 실행됩니다. 변동성 추정치는 완전한 주문 흐름에서 나옵니다. 청크 샘플이 아닙니다. 손실 요약이 아닙니다.

기능 4: 대시보드를 위한 네이티브 코드 생성.

마켓 메이킹 대시보드는 이전에 프론트엔드 엔지니어를 고용해야 했습니다.

Kimi K3는 요청 시 프로덕션 React를 작성합니다.

평범한 영어로 대시보드를 설명합니다. 몇 분 안에 완전한 작동 코드베이스를 생성합니다.

라이브 호가 시각화. 재고 히트맵. 체결 내역. 스프레드 역학 차트. 경쟁 MM 존재 표시기. 킬 스위치 상태.

모든 패널이 라이브로 렌더링됩니다. 모든 시각화가 매초 업데이트됩니다. 모든 차트가 공유 작업 공간에서 데이터를 가져옵니다.

이 네 가지 기능이 함께 "소비자 AI 제품"과 "프로덕션 마켓 메이킹 데스크" 사이의 격차를 해소합니다.

Kimi K3는 호가 엔진, 다중 거래소 모니터링, 대시보드, 반복적 코드 개선을 모두 한 사람이 노트북에서 출시할 수 있게 만드는 것입니다.

Kimi K3가 대체하지 않는 한 가지는 운영 대화를 위한 자연어 인터페이스입니다. 스프레드를 넓힐 때마다 Python 쿼리를 작성하고 싶지 않을 것입니다. 그것이 바로 Grok Bot이 제공하는 것입니다.

전체 스택: Grok Bot이 조종석입니다. Kimi K3가 엔진입니다.

파트 4: 정확한 8단계 빌드 가이드

이번 주말에 첫 번째 작동 마켓 메이킹 봇을 출시하는 정확한 방법입니다.

1단계: Grok Bot 설정.

grok.com에서 SuperGrok Heavy에 가입하세요.

Grok Bot 데스크톱 앱을 다운로드하세요.

작업 공간 폴더 구조를 만드세요:

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

2단계: Kimi Work 설치.

kimi.com에서 Kimi Work 데스크톱 앱을 다운로드하세요.

Apple silicon Mac 및 Windows에서 사용 가능합니다.

Moonshot 계정으로 로그인하세요. 설정에서 K3 Swarm Max를 활성화하세요.

장기 코딩 세션 모드를 활성화하세요.

클라우드 동기화를 통해 Kimi Work의 작업 공간이 Grok Bot 작업 공간과 동기화되도록 구성하세요.

3단계: Kimi K3가 Avellaneda-Stoikov 호가 엔진을 구축하게 하세요.

Kimi Work를 열고 직접 메시지를 보내세요:

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 K3가 완전한 프로덕션 Python 구현을 생성합니다.

수학이 정확합니다. 거래소 어댑터가 작동합니다. 킬 스위치가 적용됩니다.

4단계: Kimi K3가 라이브 대시보드를 구축하게 하세요.

Kimi K3에 메시지를 보내세요:

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 K3가 한 번에 완전한 React 애플리케이션을 생성합니다.

대시보드 폴더에서 npm install && npm run dev를 실행하세요.

라이브 대시보드가 localhost:3000에 있습니다.

5단계: Kimi K3 다중 거래소 모니터링 스웜 배포.

Kimi Work에서 "venue-monitor"라는 루틴을 만드세요.

일정: 거래소 운영 시간 동안 연속. Perp DEX는 24/7 운영. Polymarket은 24/7 운영.

루틴이 병렬 하위 에이전트를 생성하도록 구성하세요:

• 60개 Hyperliquid 하위 에이전트 (거래 쌍당 하나)
• 40개 dYdX 하위 에이전트
• 40개 활성 시장의 Polymarket 하위 에이전트
• 60개 Uniswap V3 풀 모니터
• 40개 매크로 데이터 발표 모니터
• 60개 스프레드 영향 이벤트용 X 계정 모니터

각 하위 에이전트는 할당된 주문장 깊이, 최상위 호가, 최근 거래 테이프를 관찰합니다.

하위 에이전트가 중요한 미시구조 변화를 감지하면 /workspace/microstructure/live.json에 기록합니다.

호가 엔진은 매초 이 파일을 읽고 그에 따라 모델 입력을 조정합니다.

6단계: 6개 Grok Bot 인터페이스 봇 배포.

Grok Bot 사이드바에서 "새 봇"을 6번 클릭하세요.

호가 봇, 재고 봇, 위험 봇, 정산 봇, 미시구조 봇, 매크로 필터 봇을 만드세요.

각 봇에 기능에 맞는 역할 설명을 붙여넣으세요.

위험 봇 예시:

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.

나머지 5개 봇에 대해 반복하세요.

7단계: 워크플로우 연결.

호가 엔진(Kimi K3에서 실행)은 /workspace/microstructure/live.json에서 시장 상태를 읽고 /workspace/quotes/current.json에 호가를 기록합니다.

Grok Bot 호가 봇은 현재 호가 파일을 읽고 거래소 API로 호가를 라우팅합니다.

위험 봇은 10초마다 포지션을 폴링하고 킬 스위치를 적용합니다.

대시보드는 모든 공유 파일을 읽고 라이브 상태를 렌더링합니다.

매크로 필터 봇은 Grok Bot의 네이티브 X 통합을 사용하여 연준 총재 계정과 Trump Truth Social을 관찰합니다.

8단계: 먼저 Polymarket에서 테스트한 후 확장.

첫 번째 테스트는 Polymarket으로 시작하세요.

스프레드가 200~500베이시스 포인트인 얇은 시장 하나를 선택하세요.

작은 할당 자본($200~$500)을 설정하세요. 위험 봇 최대 손실을 할당의 10%($20~$50 최대 손실)로 설정하세요.

호가 봇에 메시지를 보내세요:

"Polymarket 시장 [선거 라인 X]에 호가를 시작해. 할당 자본 $500 사용. 최대 재고 100계약. 재고가 50을 초과하면 스프레드 확대."

대시보드를 관찰하세요. 체결을 관찰하세요. 재고가 0 주변에서 진동하는 것을 관찰하세요.

24시간 후, Kimi K3에 메시지를 보내세요:

"지난 24시간의 체결을 분석해줘. 체결 분포, 평균 보유 시간, 실현 스프레드 포착, 그리고 내가 당해진 패턴을 보여줘. 하나의 특정 모델 조정을 제안해줘."

Kimi K3가 코드, 체결, 시장 상태 내역을 분석합니다. 조정을 제안합니다. 승인합니다. Kimi K3가 Avellaneda-Stoikov 구현을 수정합니다. 다음 주기부터 업데이트된 모델이 사용됩니다.

이것이 복합 루프입니다. 24시간마다 모델이 더 정교해집니다.

8단계 빌드

Polymarket이 일주일 동안 깔끔하게 작동하면 Hyperliquid를 추가하세요. 그다음 dYdX. 그다음 Uniswap V3.

요약

마켓 메이킹은 연속적인 매수호가와 매도호가를 제시하고 재고 위험을 관리하면서 스프레드를 포착하는 비즈니스입니다.

모든 기관 데스크는 Avellaneda-Stoikov 모델을 실행합니다.

수학은 공개되어 있습니다. 이를 지속적으로 실행할 수 있는 인프라가 해자를 만들었습니다.

그 해자는 리테일 레이턴시가 실제로 경쟁하는 세 가지 특정 거래소(Hyperliquid, Polymarket, Uniswap V3/V4 집중 유동성)에서 방금 무너졌습니다.

완전한 스택:

6개의 이름이 있는 봇(호가, 재고, 위험, 정산, 미시구조, 매크로 필터)을 갖춘 자연어 조종석으로서의 Grok Bot.

Avellaneda-Stoikov Python 구현을 실행하고, 거래소 전반에 300개의 병렬 하위 에이전트를 생성하고, 100만 토큰의 미시구조 컨텍스트를 보유하고, 자연어 코드를 통해 라이브 대시보드를 생성하고, 장기 에이전트 코딩 세션을 통해 코드베이스를 반복적으로 개선하는 인프라 엔진으로서의 Kimi K3 Swarm Max.

두 도구가 함께 여러 거래소에서 지속적으로 호가를 제시하고, 시장 상황이 변함에 따라 모델을 적응시키며, 운영자 개입 없이 하드 리스크 한도를 적용하는 마켓 메이킹 운영을 제공합니다.

이것이 대체하는 것에 대한 정직한 범위.

호가 엔진, 다중 거래소 모니터링 레이어, 라이브 대시보드, 재고 관리, 위험 적용, 리테일 접근 가능 거래소(Hyperliquid, dYdX, Polymarket, Uniswap V3/V4 집중 유동성)에서의 마켓 메이킹을 위한 매크로 필터.

이것이 대체하지 않는 것에 대한 정직한 범위.

SPY, QQQ, IWM 및 거래량 기준 상위 500개 종목에 대한 최상위 미국 주식 마켓 메이킹(코로케이션, 직접 거래소 피드, 서브밀리초 실행 필요).

은행 마켓 메이커가 지배하는 주요 FX 마켓 메이킹.

프라이머리 딜러 전용인 미국 국채 온더런 마켓 메이킹.

어디에서나 서브밀리초 HFT 마켓 메이킹.

규모의 마진 파이낸싱을 위한 기관 프라임 브로커리지 관계.

이것을 명확히 하는 것이 중요합니다.

이것은 Jane Street 킬러가 아닙니다. 리테일 레이턴시가 실제로 경쟁하고 스프레드 경제성이 실제로 존재하는 세 가지 특정 거래소를 위한 실제 마켓 메이킹 운영입니다.

구축하고 싶다면 grok.com에서 SuperGrok Heavy에 가입하고 kimi.com에서 Kimi Work를 설치하세요.

그런 다음 셋업을 DM으로 보내주세요. 처음 20개 구성을 직접 살펴보겠습니다.

이전 글에서는 리서치 데스크, 그래프 엔지니어링 알파 모델, AI 에이전트 스웜, 루프 엔지니어링 실행 시스템, 1인 AI 헤지펀드, 24/7 뉴스 트레이딩 엔진, 개인 Bloomberg 터미널을 분석했습니다.

모든 글이 이전 글을 기반으로 구축됩니다.

이것은 당신의 펀드를 방향성 테이커에서 지속적인 유동성 공급자로 전환시키는 마켓 메이킹 레이어를 추가함으로써 루프를 완성합니다.

이것을 가장 먼저 구축하는 트레이더들은 유동성만을 취하는 트레이더들에 비해 향후 10년간 스프레드 경제학을 복리로 누리게 될 것입니다.

그러니 함께 고민해볼 질문이 있습니다.

당신은 여전히 모든 스프레드를 넘나들며 모든 진입과 청산에서 마켓 메이커에게 수수료를 지불하는 트레이더입니까, 아니면 장부의 양쪽에 24시간 365일 호가를 제시하고 리베이트를 받는 봇을 구축한 설계자입니까?

틀린 답은 없습니다. 하지만 매우 의미심장한 답은 있습니다.