วิธีสร้างโต๊ะทำตลาด (Market Making) ตลอด 24 ชั่วโมงบน Grok Bot (คู่มือฉบับสมบูรณ์)

ฉันจะอธิบายวิธีการสร้างโต๊ะทำตลาด (Market Making) ที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันบน Grok Bot ที่จะสร้างผลตอบแทน (Alpha) ให้คุณจากทุกการเทรดในขณะที่คุณนอนหลับ

มาเริ่มกันเลย

บุ๊กมาร์กไว้นะ -

ฉันชื่อ Roan เป็นนักพัฒนาแบ็คเอนด์ที่ทำงานด้านการออกแบบระบบ, การดำเนินการแบบ HFT, และระบบเทรดดิ้งเชิงปริมาณ ผลงานของฉันเน้นไปที่พฤติกรรมของตลาดพยากรณ์ (Prediction Markets) ภายใต้ภาระงานจริง สำหรับข้อเสนอแนะ ความร่วมมือ หรือพาร์ทเนอร์ชิพ เปิดรับข้อความส่วนตัว (DM) เสมอ

นี่คือสิ่งที่ฉันเริ่มตั้งแต่วันนี้

ถ้าคุณกำลังสร้างระบบทำตลาด (Market Making) ของคุณเองบน Grok Bot ส่งข้อความหา我吧 พร้อมบอกเซ็ตอัปปัจจุบันของคุณ หรือตอบกลับใต้บทความนี้

เฉพาะ 10 คนแรกเท่านั้น ฉันจะตรวจสอบแต่ละเซ็ตอัปด้วยตัวเอง และชี้ให้เห็นช่องว่างระหว่างสิ่งที่คุณมี กับบอทที่สามารถเสนอราคาซื้อและขายได้ทั้งสองฝั่งของ Order Book ตลอด 24/7 โดยไม่โดนทับ รีบหน่อย

เนื้อเรื่องที่ฉันกำลังสร้างเกี่ยวกับ Grok Bot ในช่วงสองสัปดาห์ที่ผ่านมา เพิ่งจะมีเลเยอร์ใหม่เพิ่มเข้ามา

ทุกบทความก่อนหน้านี้ครอบคลุมฝั่ง Taker (ผู้รับสภาพคล่อง) ฝั่ง Research Desk ที่ค้นหา Alpha ฝั่ง Signal Engine ที่จัดอันดับการเทรด ฝั่ง Execution Layer ที่ส่งคำสั่งซื้อขาย ทั้งหมดเป็นแบบ Directional (เทรดตามทิศทาง) ทั้งหมดต้องจ่าย Spread (ส่วนต่างราคา) เพื่อเข้า Position

Market Making (การทำตลาด) คือฝั่งตรงข้ามของการเทรดนั้น

แทนที่จะจ่าย Spread เพื่อเข้า Position คุณจะได้รับ Spread เมื่อคนอื่นเข้า Position ของพวกเขา แทนที่จะใช้สภาพคล่อง (Consume Liquidity) คุณกลับเป็นผู้จัดหาสภาพคล่อง (Provide Liquidity) แทนที่จะจ่ายค่าธรรมเนียม คุณจะได้รับส่วนลดค่าธรรมเนียมสำหรับผู้เพิ่มสภาพคล่อง (Maker Rebates) จากเว็บเทรดบริษัทควอนท์ชั้นนำทุกแห่งบนวอลล์สตรีทต่างก็มี โต๊ะทำตลาด (Market Making Desk)

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

นี่ไม่ใช่ธุรกิจเสริมสำหรับพวกเขา Virtu เพียงแห่งเดียวมีรายได้จากการทำตลาดมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ในปีที่แล้ว

เมื่ออ่านบทความนี้จบ คุณจะรู้:

• โมเดล Avellaneda-Stoikov ที่นักทำตลาดสถาบันทุกคนใช้ พร้อมสูตรที่แน่นอน
• เว็บเทรดสามแห่งที่นักเทรดรายย่อยสามารถแข่งขันด้าน Latency ได้จริง และที่ที่ทำไม่ได้
• งานวิจัยสี่ชิ้นที่จะช่วยให้คุณเข้าใจเร็วขึ้นหกเดือน
• สถาปัตยกรรม Grok Bot หกตัวที่ขับเคลื่อนโต๊ะทำตลาดผ่านการสนทนาธรรมชาติ
• ความสามารถสี่ประการของ Kimi K3 ที่ปลดล็อกเลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานที่ผู้สร้างคนเดียวไม่สามารถสร้างได้มาก่อน
• ขั้นตอนการสร้าง 8 ขั้นตอนที่แน่นอนเพื่อให้บอทตัวแรกของคุณทำงานได้ภายในสุดสัปดาห์นี้

มาเริ่มกันเลย

ส่วนที่ 1: การทำตลาดคืออะไร & ที่นักเทรดรายย่อยสามารถแข่งขันได้จริง

การทำตลาดคือธุรกิจการเสนอราคาซื้อ (Bid) และราคาขาย (Ask) อย่างต่อเนื่องสำหรับสินทรัพย์หนึ่งๆ และเก็บเกี่ยวส่วนต่าง (Spread) ระหว่างราคาทั้งสอง

คุณเสนอราคาซื้อที่ $100.00 และราคาขายที่ $100.02

ผู้ซื้อกดซื้อที่ราคาขายของคุณ ผู้ขายกดขายที่ราคาซื้อของคุณ

คุณได้รับส่วนต่างสองเซ็นต์ในทุกๆ รอบการซื้อขาย (Round Trip)

ข้อเสียคือความเสี่ยงด้านสินค้าคงคลัง (Inventory Risk)

ถ้าราคาเคลื่อนไหวสวนทางคุณก่อนที่คำสั่งของคุณจะถูกดำเนินการ คุณจะโดนทับ มีคนกดซื้อที่ราคาขาย $100.02 ของคุณ ก่อนที่ราคาจะร่วงลงไปที่ $99.50

ตอนนี้คุณกำลังถือ Long สินทรัพย์ที่ร่วงลงไป 50 เซ็นต์ ส่วนต่างสองเซ็นต์ที่คุณได้นั้นแทบจะไม่มีความหมายอะไรเลยเมื่อเทียบกับการขาดทุน 50 เซ็นต์

การทำตลาดคืออะไร

โต๊ะทำตลาดที่จริงจังทุกแห่งบนวอลล์สตรีทใช้โมเดล Avellaneda-Stoikov ในการประเมินราคาความเสี่ยงด้านสินค้าคงคลังนี้

Marco Avellaneda และ Sasha Stoikov ตีพิมพ์บทความเรื่อง "High Frequency Trading in a Limit Order Book" ในวารสาร Quantitative Finance ในปี 2008 เป็นตำราพื้นฐานสำหรับการทำตลาดสมัยใหม่

High Frequency Trading in a Limit Order Book

โมเดลนี้ให้ผลลัพธ์สองอย่าง

ราคาสงวน (Reservation Price):

r = s - q · γ · σ² · (T - t)

โดยที่ s คือราคากลาง (Mid Price), q คือสินค้าคงคลังปัจจุบันของคุณ, γ คือพารามิเตอร์ความเสี่ยง aversion, σ คือความผันผวน (Volatility) และ T ลบ t คือกรอบเวลาของคุณ

นี่คือราคาที่คุณไม่สนใจว่าจะถือสินค้าคงคลังปัจจุบันหรือจะทำการเทรดใหม่ เมื่อคุณกำลังถือ Long ราคานี้จะอยู่ต่ำกว่าราคากลาง เมื่อคุณกำลังถือ Short ราคานี้จะอยู่สูงกว่า

ครึ่งสเปรดที่เหมาะสมที่สุด (Optimal Half-Spread):

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

โดยที่ κ คือพารามิเตอร์อัตราการมาถึงของคำสั่งซื้อขาย (Order Arrival Rate) ซึ่งประมาณจากกิจกรรมการเทรดล่าสุด

นี่คือระยะห่างจากราคาสงวนที่คุณจะเสนอราคาซื้อและราคาขาย มันจะกว้างขึ้นเมื่อความผันผวนเพิ่มขึ้น มันจะกว้างขึ้นเมื่อปริมาณการซื้อขายช้าลง มันจะแคบลงเมื่อเว็บเทรดมีกิจกรรมมากขึ้น

นักทำตลาดสถาบันทุกรายใช้โมเดลนี้ในรูปแบบที่แตกต่างกันไป

คณิตศาสตร์เป็นสาธารณะ โครงสร้างพื้นฐานที่จะรันมันอย่างต่อเนื่องข้ามหลายเว็บเทรดคือสิ่งที่สร้างคูเมือง (Moat)

ที่นักเทรดรายย่อยไม่สามารถแข่งขันได้

หุ้นสหรัฐฯ ระดับท็อปถูกปิดตาย SPY, QQQ, IWM และ 500 อันดับแรกตามปริมาณการซื้อขายถูกครอบงำโดยนักทำตลาดที่มี Colocation (การวางเซิร์ฟเวอร์ใกล้ตลาดหลักทรัพย์) ที่ NYSE และ Nasdaq

คำสั่งซื้อขายของพวกเขาไปถึงตลาดหลักทรัพย์ในระดับไมโครวินาที คำสั่งซื้อขายของคุณไปถึงตลาดหลักทรัพย์ในระดับ 20 ถึง 100 มิลลิวินาทีผ่าน API โบรกเกอร์สำหรับรายย่อย คุณจะถูกกิน (Picked Off) ทุกครั้งที่มีการเคลื่อนไหวที่มีนัยสำคัญ

อย่าพยายามทำสิ่งนี้กับ SPY อย่าพยายามทำสิ่งนี้กับหุ้นสหรัฐฯ ชั้นนำ อย่าพยายามทำสิ่งนี้กับคู่สกุลเงินหลัก (Major FX Crosses) อย่าพยายามทำสิ่งนี้กับ US Treasury On-the-Runs เว็บเทรดที่ใช้เวลาในระดับต่ำกว่ามิลลิวินาทีนั้นสงวนไว้สำหรับสถาบันเท่านั้น

ที่นักเทรดรายย่อยสามารถแข่งขันได้จริง

เว็บเทรดสามแห่งให้รางวัลกับ Latency ของนักเทรดรายย่อยและจ่าย Spread Economics ที่แท้จริง

Perpetual DEXs:

Hyperliquid และ dYdX มีการเทรดแบบ Order Book, Latency ต่ำ, สิ่งจูงใจสำหรับ Maker (ผู้เพิ่มสภาพคล่อง) และ API สำหรับการเขียนโปรแกรม ทำให้พวกมันเป็นเว็บเทรดที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับการทำตลาดของรายย่อย

ตลาดพยากรณ์ (Prediction Markets):

Polymarket มี Spread ที่กว้างและ Latency ระดับวินาที ทำให้นักเทรดบอทรายย่อยสามารถจับส่วนต่างที่มีความหมายได้โดยมีการแข่งขันน้อยกว่า

Uniswap V3/V4:

สภาพคล่องแบบรวมศูนย์ (Concentrated Liquidity) ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มสภาพคล่องแบบ Passive ภายในช่วงราคาที่กำหนดและรับค่าธรรมเนียม โดยไม่ต้องรันโครงสร้างพื้นฐานการเสนอราคาอย่างต่อเนื่อง

ส่วนที่ 2: เลเยอร์อินเทอร์เฟซของ Grok Bot

Grok Bot คือแพลตฟอร์มเอเจนต์อัตโนมัติของ xAI บอทที่มีชื่อทุกตัวที่คุณสร้างขึ้นจะใช้คอมพิวเตอร์คลาวด์ถาวรร่วมกัน

เบราว์เซอร์ ระบบไฟล์ เทอร์มินัล ทั้งหมดอยู่บน VM คลาวด์ ไม่ใช่บนแล็ปท็อปของคุณ

คุณส่งข้อความถึงบอทเหมือนกับที่คุณส่งข้อความถึงเพื่อนร่วมงานบน Slack บอทจะรับงาน ใช้คอมพิวเตอร์ของมันเพื่อทำงานให้เสร็จ และรายงานกลับเมื่อเสร็จสิ้น

6 บอทสำหรับโต๊ะทำตลาด

สำหรับโต๊ะทำตลาด คุณจะปรับใช้บอทที่มีชื่อหกตัว

บอทเสนอราคา (Quoting Bot)

คำนวณราคาสงวนและสเปรดที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้ Avellaneda-Stoikov

อ่านราคากลางปัจจุบัน สินค้าคงคลังปัจจุบัน ค่าประมาณความผันผวนปัจจุบัน และอัตราการมาถึงของคำสั่งซื้อขายปัจจุบันจากพื้นที่ทำงานที่ใช้ร่วมกัน

ส่งออกราคาเสนอซื้อและเสนอขายปัจจุบันไปยังไฟล์คำพูดที่ใช้ร่วมกันทุกวินาที

บอทสินค้าคงคลัง (Inventory Bot)

ติดตามสถานะ (Position) ในทุกเว็บเทรดที่ใช้งานอยู่

ปรับอินพุตสินค้าคงคลังให้กับบอทเสนอราคาแบบเรียลไทม์

เมื่อสินค้าคงคลังเคลื่อนออกนอกแถบเป้าหมาย จะส่งสัญญาณเตือนไปยังบอทความเสี่ยง (Risk Bot)

บอทความเสี่ยง (Risk Bot)

บังคับใช้สวิตช์หยุดการทำงานฉุกเฉิน (Kill Switch) บอทนี้ไม่มีอำนาจในการเจรจาต่อรอง

การขาดทุนสูงสุด (Drawdown) เกิน 5% ของเงินทุนที่จัดสรรไว้ จะทำให้ดึงคำสั่งเสนอราคาทั้งหมดออกจากทุกเว็บเทรดทันที

สินค้าคงคลังอยู่นอกแถบแข็ง (Hard Band) จะส่งคำสั่งป้องกันความเสี่ยงแบบมีทิศทาง (Directional Hedge Orders) ผ่าน API ของเว็บเทรด

ความผันผวนที่พุ่งสูงเกินเกณฑ์จะทำให้สเปรดกว้างขึ้นหรือดึงคำสั่งเสนอราคาทั้งหมดออกในช่วงเวลาที่กำหนด

บอทกระทบยอด (Reconciliation Bot)

จับคู่ทุกคำสั่งซื้อขายที่ถูกดำเนินการ (Filled Order) กับคำสั่งซื้อขายที่คาดว่าจะถูกดำเนินการ (Expected Fill)

ตรวจจับข้อผิดพลาดของ API, คำสั่งยกเลิกที่พลาด, คำสั่งซื้อขายที่ถูกดำเนินการแต่ไม่มีอยู่จริง (Phantom Fill), ความคลาดเคลื่อนฝั่งเว็บเทรด

ทำงานทุก 30 วินาที โดยเปรียบเทียบกับสถานะที่รายงานโดยเว็บเทรดและสมุดบัญชีสถานะภายใน

บอทโครงสร้างจุลภาค (Microstructure Bot)

เฝ้าดูความลึกของ Order Book, คำเสนอราคาของนักทำตลาดคู่แข่ง, และพลวัตของ Spread ในแต่ละเว็บเทรดที่ใช้งานอยู่

เมื่อนักทำตลาดคู่แข่งขยาย Spread จะแจ้งเตือนบอทเสนอราคาให้พิจารณาขยาย Spread

เมื่อความลึกของ Order Book ลดลง จะส่งสัญญาณว่าความเสี่ยงด้านสินค้าคงคลังเพิ่มขึ้น

บอทตัวกรองมหภาค (Macro Filter Bot)

เฝ้าดูเหตุการณ์มหภาคที่ทำให้ Spread กว้างขึ้น

ใช้การผสานรวม X ดั้งเดิมของ Grok Bot สำหรับบัญชีผู้ว่าการ Fed, Trump Truth Social, บัญชีที่เผยแพร่ข้อมูลมหภาค

เมื่อมีเหตุการณ์สำคัญเกิดขึ้น จะสั่งให้บอทเสนอราคาขยายหรือดึงคำเสนอราคาออกในช่วงเวลาที่กำหนด

หกบอท แต่ละตัวตอบสนองต่อการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติ แต่ละตัวมีบทบาทเฉพาะ แต่ละตัวเขียนไปยังพื้นที่ทำงานที่ใช้ร่วมกันบนคอมพิวเตอร์คลาวด์ของ Grok Bot

คุณส่งข้อความถึงบอทความเสี่ยงเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา:

"ตั้งค่าขีดจำกัดการขาดทุนรายวันเป็น 5% ของเงินทุนที่จัดสรรไว้ ตั้งค่าสินค้าคงคลังสูงสุดเป็น 50 สัญญา ขยายสเปรดเป็น 3 เท่าของปกติหากความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงใน 30 วินาที เกิน 3 เท่าของค่าประมาณแบบเลื่อน"

บอทความเสี่ยงจะอัปเดตกฎการบังคับใช้ รอบการเสนอราคาถัดไปจะใช้ขีดจำกัดใหม่

คุณส่งข้อความถึงบอทตัวกรองมหภาค:

"เฝ้าดูบัญชี X ของ Powell, Truth Social ของ Trump, และฟีดการเผยแพร่ของ BLS หากมีโพสต์สำคัญใดๆ เกิดขึ้น ให้บอกบอทเสนอราคาดึงคำเสนอราคาออกเป็นเวลา 15 นาที"

บอทตัวกรองมหภาคจะปรับใช้กิจวัตรการตรวจสอบ

นี่คือห้องนักบินภาษาธรรมชาติ การเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานทุกอย่างเกิดขึ้นผ่านการสนทนา ไม่มีไฟล์คอนฟิก ไม่ต้องปรับใช้ใหม่ ไม่สูญเสียบริบท

และนี่คือจุดที่โต๊ะบอทหกตัวพบกับข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริงครั้งแรก

ส่วนที่ 3: เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน Kimi K3

ฉันพยายามจะรันโต๊ะทำตลาดส่วนตัวมาตลอดทั้งปีที่ผ่านมา

ทุกครั้งที่พยายามก็เจออุปสรรคเดิมสามอย่าง

การตรวจสอบ Order Book อย่างต่อเนื่องข้ามหลายเว็บเทรดพังเป็นอย่างแรก

ไม่มีโมเดล AI สำหรับผู้บริโภคตัวไหนที่สามารถสร้างสตรีมการตรวจสอบแบบขนานได้มากพอที่จะครอบคลุม Hyperliquid, dYdX และ Polymarket ในวินาทีเดียวกันได้จริง

การใช้งาน Python ของ Avellaneda-Stoikov เป็นอุปสรรคที่สอง

คณิตศาสตร์ตรงไปตรงมา แต่โค้ดจำเป็นต้องรันอย่างต่อเนื่อง, ปรับปรุงตัวเอง, และพัฒนาไปตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง การตั้งค่าแบบโมเดลในโน้ตบุ๊กแบบดั้งเดิมใช้ไม่ได้เพราะโค้ดไม่สามารถรักษาสถานะข้ามช่วงการเทรดได้

แดชบอร์ดแบบสดเป็นอุปสรรคที่สาม

นักทำตลาดที่จริงจังทุกคนจะดูการแสดงผลสดของคำเสนอราคา, คำสั่งซื้อขายที่ถูกดำเนินการ, สินค้าคงคลัง, และพฤติกรรมของนักทำตลาดคู่แข่ง การสร้างสิ่งนี้จำเป็นต้องจ้างวิศวกรฟรอนท์เอนด์

แล้วเดือนที่แล้วฉันก็เจอเครื่องมือที่ทำลายอุปสรรคทั้งสามอย่างได้ในคราวเดียว

Kimi K3 โดย Moonshot AI

Kimi K3 คือโมเดล Mixture-of-Experts ขนาด 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ พร้อมบริบท (Context Window) หนึ่งล้านโทเค็นต่อเอเจนต์ มันมีให้เลือกสองรูปแบบ K3 Max สำหรับงานแชทและเอเจนต์เดี่ยว K3 Swarm Max สำหรับการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่บวกกับการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ระยะยาว (Long-Horizon Agentic Coding)

K3 Swarm Max รันโครงสร้างพื้นฐานการทำตลาดภายใต้โต๊ะ Grok Bot ของคุณ

Kimi K3 โดย Moonshot AI

ความสามารถเฉพาะสี่ประการที่ทำให้มันใช้งานได้

ความสามารถที่ 1: การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ระยะยาว

Kimi K3 รักษาบริบทการเขียนโค้ดข้ามเซสชันที่รันเป็นเวลาหลายวัน

การใช้งาน Python ของ Avellaneda-Stoikov อยู่ในฐานโค้ดถาวรแห่งเดียว

Kimi K3 ปรับปรุงโค้ดอย่างต่อเนื่องเมื่อสภาวะตลาดเปลี่ยนแปลง

คุณสังเกตเห็นว่าสเปรดของคุณถูกกินในช่วงเวลา 14.00-16.00 น. ตามเวลา ET บน Hyperliquid คุณส่งข้อความถึง Kimi K3:

"ตัวประมาณค่าความผันผวนกำลังประเมินค่าความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงต่ำเกินไปในช่วงเวลา 14.00-16.00 น. ตามเวลา ET บน Hyperliquid ปรับตัวประมาณค่าให้ถ่วงน้ำหนักข้อมูล Tick ล่าสุดมากขึ้น"

Kimi K3 แก้ไขโค้ด รอบการเสนอราคาถัดไปจะใช้โมเดลที่อัปเดตแล้ว ไม่ต้องปรับใช้ใหม่ ไม่สูญเสียบริบท

นี่คือความสามารถที่เปลี่ยนการสร้างเพียงครั้งเดียวให้เป็นวงจรทบต้น (Compound Loop)

ความสามารถที่ 2: เอเจนต์ย่อยแบบขนานสามร้อยตัว

K3 Swarm Max สามารถสร้างเอเจนต์ย่อยได้มากถึง 300 ตัวบนผู้ประสานงาน (Coordinator) หนึ่งตัว

สำหรับการทำตลาดหลายเว็บเทรด หมายความว่า:

• 60 เอเจนต์ย่อยตรวจสอบ Order Book ของ Hyperliquid ใน 60 คู่พร้อมกัน
• 40 เอเจนต์ย่อยบน dYdX
• 40 เอเจนต์ย่อยบน Polymarket ในตลาดที่ใช้งานอยู่
• 60 เอเจนต์ย่อยบนกลุ่มสภาพคล่องแบบรวมศูนย์ของ Uniswap V3
• 40 เอเจนต์ย่อยเฝ้าดูการเผยแพร่ข้อมูลมหภาค
• 60 เอเจนต์ย่อยเฝ้าดูบัญชี X ของ CEO และธนาคารกลางสำหรับเหตุการณ์ที่ส่งผลต่อ Spread

ทั้งหมดป้อนเข้าสู่ผู้ประสานงานหนึ่งตัวที่เก็บสถานะโครงสร้างจุลภาคโดยรวม

ความสามารถที่ 3: บริบทหนึ่งล้านโทเค็นต่อเอเจนต์

ทุกเอเจนต์เก็บข้อมูลได้มากถึงหนึ่งล้านโทเค็น

สำหรับการทำตลาด หมายความว่าผู้ประสานงานเก็บภาพรวม Order Book ทุกภาพ, ทุกคำสั่งซื้อขายที่ถูกดำเนินการ, การเปลี่ยนแปลงสินค้าคงคลังทุกครั้ง, การแจ้งเตือนเหตุการณ์มหภาคทุกครั้งจากวันเทรดเต็มวัน

โมเดล Avellaneda-Stoikov รันด้วยบริบททางประวัติศาสตร์ที่สมบูรณ์ ค่าประมาณความผันผวนมาจากกระแสคำสั่งซื้อขายที่สมบูรณ์ ไม่ใช่ตัวอย่างแบบแบ่งส่วน ไม่ใช่สรุปแบบสูญเสียข้อมูล

ความสามารถที่ 4: การสร้างโค้ดดั้งเดิมสำหรับแดชบอร์ด

แดชบอร์ดการทำตลาดเคยต้องจ้างวิศวกรฟรอนท์เอนด์

Kimi K3 เขียน React สำหรับการผลิตได้ตามความต้องการ

คุณอธิบายแดชบอร์ดเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา มันจะสร้างฐานโค้ดที่ทำงานได้สมบูรณ์ภายในไม่กี่นาที

การแสดงผลราคาเสนอสด, แผนที่ความร้อนสินค้าคงคลัง, ประวัติการซื้อขาย, แผนภูมิพลวัตของ Spread, ตัวบ่งชี้การมีอยู่ของนักทำตลาดคู่แข่ง, สถานะสวิตช์หยุดการทำงาน

ทุกแผงแสดงผลสด ทุกการแสดงผลอัปเดตทุกวินาที ทุกแผนภูมิดึงข้อมูลจากพื้นที่ทำงานที่ใช้ร่วมกัน

ความสามารถทั้งสี่นี้ร่วมกันปิดช่องว่างระหว่าง "ผลิตภัณฑ์ AI สำหรับผู้บริโภค" และ "โต๊ะทำตลาดระดับการผลิต"

Kimi K3 คือสิ่งที่ทำให้กลไกการเสนอราคา, การตรวจสอบหลายเว็บเทรด, แดชบอร์ด, และการปรับปรุงโค้ดแบบวนซ้ำนั้นสามารถจัดส่งได้โดยคนคนเดียวบนแล็ปท็อป

สิ่งเดียวที่ Kimi K3 ไม่ได้แทนที่คืออินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติสำหรับการสนทนาในการดำเนินงาน คุณไม่ต้องการเขียนคำสั่ง Python ทุกครั้งที่คุณขยาย Spread นั่นคือสิ่งที่ Grok Bot มอบให้อย่างแท้จริง

สแต็กเต็มรูปแบบ: Grok Bot คือห้องนักบิน Kimi K3 คือเครื่องยนต์

ส่วนที่ 4: คู่มือการสร้าง 8 ขั้นตอนที่แน่นอน

นี่คือวิธีการจัดส่งบอททำตลาดตัวแรกที่ใช้งานได้ของคุณภายในสุดสัปดาห์นี้

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่า Grok Bot

สมัครใช้งาน SuperGrok Heavy ที่ grok.com

ดาวน์โหลดแอปเดสก์ท็อป Grok Bot

สร้างโครงสร้างโฟลเดอร์พื้นที่ทำงาน:

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

ขั้นตอนที่ 2: ติดตั้ง Kimi Work

ดาวน์โหลดแอปเดสก์ท็อป Kimi Work จาก kimi.com

พร้อมใช้งานสำหรับ Apple silicon Mac และ Windows

ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี Moonshot ของคุณ เปิดใช้งาน K3 Swarm Max ในการตั้งค่า

เปิดใช้งานโหมดเซสชันการเขียนโค้ดระยะยาว

กำหนดค่า Kimi Work ให้ซิงค์พื้นที่ทำงานกับพื้นที่ทำงาน Grok Bot ของคุณผ่านการซิงค์คลาวด์

ขั้นตอนที่ 3: ให้ Kimi K3 สร้างกลไกการเสนอราคา Avellaneda-Stoikov

เปิด Kimi Work ส่งข้อความถึงมันโดยตรง:

1สร้างการใช้งาน Python ระดับการผลิตของโมเดลการทำตลาด Avellaneda-Stoikov
2ให้ฉัน
3
4สูตรราคาสงวน: r = s - q * gamma * sigma^2 * (T - t)
5สูตรครึ่งสเปรดที่เหมาะสมที่สุด: delta = gamma * sigma^2 * (T - t) +
6(2/gamma) * ln(1 + gamma/kappa)
7
8อินพุต:
9- ราคากลางปัจจุบัน s (จาก API เว็บเทรด)
10- สินค้าคงคลังปัจจุบัน q (จากไฟล์สถานะ)
11- ค่าประมาณความผันผวน sigma (หน้าต่าง 60 วินาทีแบบเลื่อนของผลตอบแทน)
12- กรอบเวลา T (ค่าเริ่มต้น 3600 วินาที หน้าต่างย้อนหลัง)
13- พารามิเตอร์ความเสี่ยง aversion gamma (ค่าเริ่มต้น 0.1)
14- พารามิเตอร์อัตราการมาถึงของคำสั่งซื้อขาย kappa (ประมาณจากคำสั่งซื้อขายล่าสุดที่ถูกดำเนินการ)
15
16ผลลัพธ์ที่เขียนไปยัง /workspace/quotes/current.json ทุก 1 วินาที:
17- reservation_price
18- half_spread
19- bid_quote = reservation_price - half_spread
20- ask_quote = reservation_price + half_spread
21
22รวมถึง:
23- การตรวจสอบสวิตช์หยุดการทำงาน: ถ้า /workspace/config/kill-switch.txt มีข้อความ "STOP"
24  ให้ดึงคำเสนอราคาทั้งหมดและออก
25- การป้องกันความผันผวนพุ่งสูง: ถ้าความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงใน 30 วินาทีที่ผ่านมาเกิน
26  3 เท่าของค่าประมาณแบบเลื่อน ให้ขยายสเปรดเป็น 2 เท่าใน 60 วินาทีถัดไป
27- การบังคับใช้แถบสินค้าคงคลัง: ถ้า abs(q) เกิน max_inventory ใน config
28   ให้ปรับคำเสนอราคาเพื่อลดสินค้าคงคลัง
29
30สร้างอะแดปเตอร์เฉพาะเว็บเทรดสำหรับ Hyperliquid Python SDK และ Polymarket
31CLOB API บันทึกไปยัง /workspace/engines/quoting-engine/

Kimi K3 สร้างการใช้งาน Python ระดับการผลิตที่สมบูรณ์

คณิตศาสตร์ถูกต้อง อะแดปเตอร์เว็บเทรดทำงานได้ สวิตช์หยุดการทำงานบังคับใช้

ขั้นตอนที่ 4: ให้ Kimi K3 สร้างแดชบอร์ดแบบสด

ส่งข้อความถึง Kimi K3:

1สร้างแดชบอร์ดการทำตลาดแบบสดให้ฉันเป็นแอปพลิเคชัน React ในเครื่อง
2รวมถึง:
3
4- แถบบนสุด: ราคากลางปัจจุบัน, ราคาสงวน, ราคาเสนอซื้อ, ราคาเสนอขาย
5  สำหรับเว็บเทรดที่ใช้งานอยู่ อัปเดตทุก 1 วินาที
6
7- แผงซ้าย: แผนภูมิสินค้าคงคลังแบบสดในช่วงชั่วโมงที่ผ่านมา โซนสี
8  แสดงเป้าหมาย (สีเขียว), คำเตือน (สีเหลือง), หยุดการทำงาน (สีแดง)
9
10- แผงกลาง: การแสดงภาพความลึกของ Order Book ฝั่งซื้อครึ่งซ้าย
11  ฝั่งขายครึ่งซ้าย คำเสนอราคาของคุณเน้นด้วยสีส้ม
12
13- แผงขวา: ประวัติการซื้อขายที่ถูกดำเนินการในช่วงชั่วโมงที่ผ่านมา แต่ละรายการแสดง
14  ประทับเวลา, ฝั่ง, ขนาด, ราคา, กำไร/ขาดทุนสะสม
15
16- แถบล่าง: แผนภูมิประวัติ Spread Spread ที่คุณเสนอเทียบกับ Spread ตลาด
17  เทียบกับ Spread ที่ดีที่สุดของนักทำตลาดคู่แข่ง
18
19- ธีมสีเข้มพร้อมสีส้มเน้น
20- ให้บริการบน localhost:3000
21- รีเฟรชอัตโนมัติทุก 1 วินาที
22
23บันทึกโปรเจกต์ที่สมบูรณ์ไปยัง /workspace/dashboard/

Kimi K3 สร้างแอปพลิเคชัน React ที่สมบูรณ์ในครั้งเดียว

รัน npm install && npm run dev ในโฟลเดอร์แดชบอร์ด

แดชบอร์ดสดของคุณอยู่ที่ localhost:3000

ขั้นตอนที่ 5: ปรับใช้ฝูงบินตรวจสอบหลายเว็บเทรดของ Kimi K3

ใน Kimi Work สร้างกิจวัตรชื่อ "venue-monitor"

กำหนดเวลา: ต่อเนื่องในช่วงเวลาเทรดของเว็บเทรด Perp DEXs รัน 24/7 Polymarket รัน 24/7

กำหนดค่ากิจวัตรให้สร้างเอเจนต์ย่อยแบบขนาน:

• 60 เอเจนต์ย่อย Hyperliquid (หนึ่งตัวต่อคู่ที่เทรด)
• 40 เอเจนต์ย่อย dYdX
• 40 เอเจนต์ย่อย Polymarket ในตลาดที่ใช้งานอยู่
• 60 ตัวตรวจสอบกลุ่มสภาพคล่อง Uniswap V3
• 40 ตัวตรวจสอบการเผยแพร่ข้อมูลมหภาค
• 60 ตัวตรวจสอบบัญชี X สำหรับเหตุการณ์ที่ส่งผลต่อ Spread

แต่ละเอเจนต์ย่อยเฝ้าดูความลึกของ Order Book ที่ได้รับมอบหมาย, คำเสนอราคาที่ดีที่สุด (Top-of-Book), และเทปการซื้อขายล่าสุด

เมื่อเอเจนต์ย่อยใดตรวจพบการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างจุลภาคที่มีนัยสำคัญ มันจะเขียนไปยัง /workspace/microstructure/live.json

กลไกการเสนอราคาจะอ่านไฟล์นี้ทุกวินาทีและปรับอินพุตของโมเดลตามนั้น

ขั้นตอนที่ 6: ปรับใช้บอทอินเทอร์เฟซ Grok Bot หกตัว

ในแถบด้านข้าง Grok Bot ของคุณ คลิก "New Bot" หกครั้ง

สร้างบอทเสนอราคา, บอทสินค้าคงคลัง, บอทความเสี่ยง, บอทกระทบยอด, บอทโครงสร้างจุลภาค, บอทตัวกรองมหภาค

สำหรับแต่ละบอท ให้วางคำอธิบายบทบาทที่ตรงกับหน้าที่ของมัน

ตัวอย่างสำหรับบอทความเสี่ยง:

1คุณคือ Risk Bot สำหรับโต๊ะทำตลาดส่วนตัว
2
3ทุก 10 วินาทีคุณจะตรวจสอบ:
41. /workspace/inventory/current.json สำหรับสถานะในทุกเว็บเทรด
52. /workspace/fills/YYYYMMDD.json สำหรับกำไร/ขาดทุนสะสมของวันนี้
63. /workspace/microstructure/live.json สำหรับสถานะความผันผวน
7
8เงื่อนไขการทริกเกอร์:
9- การขาดทุนรายวันเกิน 5% ของเงินทุนที่จัดสรรไว้:
10  เขียน "STOP" ไปยัง /workspace/config/kill-switch.txt แจ้งผู้ปฏิบัติงาน
11- สินค้าคงคลังอยู่นอกแถบแข็ง (3 เท่าของขนาดสถานะปกติ):
12  ส่งคำสั่งป้องกันความเสี่ยงผ่าน API เว็บเทรด แจ้งผู้ปฏิบัติงาน
13- ความผันผวนที่เกิดขึ้นจริงเกิน 5 เท่าของค่าประมาณแบบเลื่อน:
14  สั่งให้บอทเสนอราคาขยายสเปรดเป็น 3 เท่า
15- อัตราข้อผิดพลาด API ของเว็บเทรดใดๆ สูงกว่า 5% ใน 60 วินาทีที่ผ่านมา:
16  ดึงคำเสนอราคาในเว็บเทรดนั้นจนกว่าอัตราข้อผิดพลาดจะกลับสู่ปกติ
17
18คุณไม่มีอำนาจในการเจรจาต่อรอง กฎเป็นกฎตายตัว บังคับใช้มัน

ทำซ้ำสำหรับอีกห้าบอทที่เหลือ

ขั้นตอนที่ 7: เชื่อมต่อเวิร์กโฟลว์เข้าด้วยกัน

กลไกการเสนอราคาของคุณ (รันบน Kimi K3) อ่านสถานะตลาดจาก /workspace/microstructure/live.json และเขียนคำเสนอราคาไปยัง /workspace/quotes/current.json

บอทเสนอราคา Grok Bot ของคุณอ่านไฟล์คำเสนอราคาปัจจุบันและส่งคำเสนอราคาไปยัง API ของเว็บเทรด

บอทความเสี่ยงของคุณตรวจสอบสถานะทุก 10 วินาทีและบังคับใช้สวิตช์หยุดการทำงาน

แดชบอร์ดของคุณอ่านไฟล์ที่ใช้ร่วมกันทั้งหมดและแสดงสถานะแบบสด

บอทตัวกรองมหภาคของคุณใช้การผสานรวม X ดั้งเดิมของ Grok Bot เพื่อเฝ้าดูบัญชีผู้ว่าการ Fed และ Trump Truth Social

ขั้นตอนที่ 8: ทดสอบบน Polymarket ก่อน แล้วค่อยขยาย

เริ่มต้นด้วย Polymarket สำหรับการทดสอบครั้งแรก

เลือกตลาดที่มีสภาพคล่องต่ำหนึ่งแห่งที่มี Spread 200 ถึง 500 Basis Points

ตั้งค่าเงินทุนที่จัดสรรไว้เล็กน้อย ($200 ถึง $500) ตั้งค่าการขาดทุนสูงสุดของบอทความเสี่ยงเป็น 10% ของเงินทุนที่จัดสรรไว้ ($20 ถึง $50 ขาดทุนสูงสุด)

ส่งข้อความถึงบอทเสนอราคาของคุณ:

"เริ่มเสนอราคาในตลาด Polymarket สำหรับ [สายการเลือกตั้ง X] ใช้เงินทุนที่จัดสรรไว้ $500 สินค้าคงคลังสูงสุด 100 สัญญา ขยายสเปรดหากสินค้าคงคลังเกิน 50"

ดูแดชบอร์ด ดูคำสั่งซื้อขายที่ถูกดำเนินการ ดูสินค้าคงคลังที่แกว่งตัวรอบศูนย์

หลังจาก 24 ชั่วโมง ส่งข้อความถึง Kimi K3:

"วิเคราะห์คำสั่งซื้อขายที่ถูกดำเนินการใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา แสดงการกระจายตัวของคำสั่งซื้อขาย, เวลาถือครองเฉลี่ย, การเก็บ Spread ที่เกิดขึ้นจริง, และรูปแบบใดๆ ที่ฉันถูกกิน เสนอการปรับโมเดลเฉพาะหนึ่งอย่าง"

Kimi K3 วิเคราะห์โค้ด, คำสั่งซื้อขายที่ถูกดำเนินการ, ประวัติสถานะตลาด เสนอการปรับเปลี่ยน คุณอนุมัติ Kimi K3 แก้ไขการใช้งาน Avellaneda-Stoikov รอบถัดไปใช้โมเดลที่อัปเดตแล้ว

นี่คือวงจรทบต้น ทุก 24 ชั่วโมงโมเดลจะเฉียบคมขึ้น

การสร้าง 8 ขั้นตอน

เมื่อ Polymarket ทำงานได้อย่างราบรื่นเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์ ให้เพิ่ม Hyperliquid จากนั้น dYdX จากนั้น Uniswap V3

สรุป

การทำตลาดคือธุรกิจการเสนอราคาซื้อและราคาขายอย่างต่อเนื่องและเก็บเกี่ยวส่วนต่างในขณะที่จัดการความเสี่ยงด้านสินค้าคงคลัง

โต๊ะทำตลาดสถาบันทุกรายใช้โมเดล Avellaneda-Stoikov

คณิตศาสตร์เป็นสาธารณะ โครงสร้างพื้นฐานที่จะรันมันอย่างต่อเนื่องคือสิ่งที่สร้างคูเมือง

คูเมืองนั้นเพิ่งพังทลายลงสำหรับเว็บเทรดเฉพาะสามแห่งที่นักเทรดรายย่อยสามารถแข่งขันด้าน Latency ได้จริง: Hyperliquid, Polymarket และสภาพคล่องแบบรวมศูนย์ของ Uniswap V3/V4

สแต็กที่สมบูรณ์:

Grok Bot เป็นห้องนักบินภาษาธรรมชาติพร้อมบอทที่มีชื่อหกตัว (เสนอราคา, สินค้าคงคลัง, ความเสี่ยง, กระทบยอด, โครงสร้างจุลภาค, ตัวกรองมหภาค)

Kimi K3 Swarm Max เป็นเครื่องยนต์โครงสร้างพื้นฐานที่รันการใช้งาน Python ของ Avellaneda-Stoikov, สร้างเอเจนต์ย่อยแบบขนาน 300 ตัวข้ามเว็บเทรด, เก็บบริบทโครงสร้างจุลภาคหนึ่งล้านโทเค็น, สร้างแดชบอร์ดแบบสดผ่านโค้ดภาษาธรรมชาติ, และปรับปรุงฐานโค้ดอย่างต่อเนื่องผ่านเซสชันการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ระยะยาว

เครื่องมือทั้งสองร่วมกันส่งมอบการดำเนินการทำตลาดที่เสนอราคาอย่างต่อเนื่องข้ามหลายเว็บเทรด, ปรับโมเดลตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง, และบังคับใช้ขีดจำกัดความเสี่ยงที่เข้มงวดโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากผู้ปฏิบัติงาน

ขอบเขตที่ชัดเจนว่าสิ่งนี้แทนที่อะไร

กลไกการเสนอราคา, เลเยอร์การตรวจสอบหลายเว็บเทรด, แดชบอร์ดแบบสด, การจัดการสินค้าคงคลัง, การบังคับใช้ความเสี่ยง, และตัวกรองมหภาคสำหรับการทำตลาดบนเว็บเทรดที่นักเทรดรายย่อยเข้าถึงได้ (Hyperliquid, dYdX, Polymarket, สภาพคล่องแบบรวมศูนย์ของ Uniswap V3/V4)

ขอบเขตที่ชัดเจนว่าสิ่งนี้ไม่ได้แทนที่อะไร

การทำตลาดหุ้นสหรัฐฯ ระดับท็อปบน SPY, QQQ, IWM และ 500 อันดับแรกตามปริมาณการซื้อขาย ซึ่งต้องใช้ Colocation, ฟีดตรงจากตลาดหลักทรัพย์, และการดำเนินการในระดับต่ำกว่ามิลลิวินาที

การทำตลาดสกุลเงินหลัก (Major FX) ซึ่งถูกครอบงำโดยนักทำตลาดของธนาคาร

การทำตลาด US Treasury On-the-Run ซึ่งเป็นสิทธิ์ของ Primary Dealer เท่านั้น

การทำตลาด HFT ในระดับต่ำกว่ามิลลิวินาทีทุกที่

ความสัมพันธ์นายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์สถาบัน (Prime Brokerage) สำหรับการจัดหาเงินทุนมาร์จิ้นในขนาดใหญ่

การชี้แจงให้ชัดเจนเกี่ยวกับเรื่องนี้เป็นสิ่งสำคัญ

นี่ไม่ใช่ Jane Street Killer มันคือการดำเนินการทำตลาดจริงสำหรับเว็บเทรดเฉพาะสามแห่งที่นักเทรดรายย่อยสามารถแข่งขันด้าน Latency ได้จริง และที่ Spread Economics มีอยู่จริง

ถ้าคุณต้องการสร้างมัน สมัครใช้งาน SuperGrok Heavy ที่ grok.com และติดตั้ง Kimi Work ที่ kimi.com

จากนั้นส่งข้อความหา我吧 พร้อมบอกเซ็ตอัปของคุณ ฉันจะตรวจสอบ 20 คอนฟิกูเรชันแรกด้วยตัวเอง

ในบทความก่อนหน้านี้ ฉันได้อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับ Research Desk, โมเดล Alpha ของ Graph Engineering, ฝูงบิน AI Agent, ระบบการดำเนินการ Loop Engineering, กองทุนป้องกันความเสี่ยง AI คนเดียว, กลไกการเทรดข่าว 24/7 และเทอร์มินัล Bloomberg ส่วนตัว

ทุกบทความต่อยอดจากบทความก่อนหน้า

สิ่งนี้ช่วยปิดวงจรด้วยการเพิ่มเลเยอร์การสร้างตลาดที่เปลี่ยนกองทุนของคุณจากผู้รับทิศทางให้กลายเป็นผู้ให้สภาพคล่องอย่างต่อเนื่อง

เทรดเดอร์ที่สร้างสิ่งนี้ได้ก่อน จะสามารถใช้ประโยชน์จากเศรษฐกิจของสเปรดไปอีกทศวรรษหน้า เมื่อเทียบกับเทรดเดอร์ที่รับสภาพคล่องเพียงอย่างเดียว

ดังนั้น นี่คือคำถามที่คุณควรลองคิดดู

คุณคือเทรดเดอร์ที่ยังคงข้ามทุกสเปรดและจ่ายเงินให้ผู้สร้างตลาดทุกครั้งที่เข้าและออก หรือคุณคือสถาปนิกที่สร้างบอทที่เสนอราคาทั้งสองฝั่งของสมุดคำสั่งซื้อขายตลอด 24 ชั่วโมง 7 วัน และได้รับส่วนลดค่าธรรมเนียมแทน?

ไม่มีคำตอบที่ผิด แต่มีคำตอบที่เปิดเผยตัวตนได้มาก