如何利用 Grok Bot 构建 24/7 全天候做市交易台（完整指南）

我将详细拆解如何在 Grok Bot 上搭建一个 24/7 做市台，让你在睡梦中也能从每笔交易中获取超额收益。

我们直接进入正题。

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我是 Roan，一名专注于系统设计、高频交易风格执行和量化交易系统的后端开发者。我的工作重点是研究预测市场在高负载下的实际表现。如有任何建议、深度合作或合作伙伴关系，欢迎私信联系。

从今天开始，我要做一件事。

如果你正在 Grok Bot 上搭建自己的做市系统，请私信我你的当前配置，或在这篇文章下回复。

仅限前 10 个配置。我会逐一分析每个配置，并向你展示你现有的方案与一个能 24/7 在订单簿双边报价且不被击穿的机器人之间的差距。动作要快。

过去两周我一直在构建的 Grok Bot 叙事体系，现在又增加了一个新维度。

之前的每篇文章都覆盖了吃单方。 寻找 Alpha 的研究台。对交易进行排名的信号引擎。执行订单的撮合层。全都是方向性的。全都是跨越价差的。

做市则是交易的另一面。

你不再需要支付价差来建立头寸，而是在他人建立头寸时赚取价差。你不再消耗流动性，而是提供流动性。你不再支付手续费，而是从交易平台赚取做市商返佣。华尔街的每一家大型量化公司都设有 做市台。

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

这对他们来说不是副业。仅 Virtu 一家去年就通过做市业务赚取了超过 10 亿美元的收入。

读完这篇文章，你将了解到：

• 每家机构做市商都在使用的 Avellaneda-Stoikov 模型，包含精确公式。
• 三个散户延迟真正具有竞争力的交易平台，以及散户无法参与的平台。
• 四篇能让你加速理解六个月的研究论文。
• 通过自然对话运行做市台的六机器人 Grok Bot 架构。
• 四项 Kimi K3 能力，它们解锁了此前单人开发者无法触及的基础设施层。
• 本周末即可部署第一个可用机器人的精确 8 步构建指南。

让我们开始吧。

第一部分：什么是做市，以及散户真正具有竞争力的领域

做市是一项业务：对某个资产持续报出买入价和卖出价，并赚取它们之间的价差。

你挂出 100.00 美元的买入价和 100.02 美元的卖出价。

一个买家吃掉了你的卖出价。一个卖家吃掉了你的买入价。

每完成一个来回，你赚取 2 美分的价差。

关键在于库存风险。

如果在你的报价被成交之前，价格朝不利方向变动，你就会被击穿。有人在你的 100.02 美元卖出价成交后，价格立刻跌至 99.50 美元。

你现在持有一个下跌了 50 美分的资产。你赚到的 2 美分价差，在 50 美分的亏损面前微不足道。

什么是做市

华尔街的每个严肃做市台都使用 Avellaneda-Stoikov 模型来为这种库存风险定价。

Marco Avellaneda 和 Sasha Stoikov 于 2008 年在《量化金融》期刊上发表了论文《限价订单簿中的高频交易》。这是现代做市的基础文献。

限价订单簿中的高频交易

该模型产生两个输出。

保留价格：

r = s - q · γ · σ² · (T - t)

其中 s 是中间价，q 是你当前的库存，γ 是你的风险厌恶参数，σ 是波动率，T 减 t 是你的时间范围。

这是你对持有当前库存和进行新交易无差异的价格。当你持有多头时，它低于中间价。当你持有空头时，它高于中间价。

最优半价差：

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

其中 κ 是根据近期交易活动估算的订单到达率参数。

这是你报出买入价和卖出价时与保留价格之间的距离。当波动率上升时，它会扩大。当订单流放缓时，它会扩大。当交易平台更活跃时，它会缩小。

每家机构做市商都在运行这个模型的变体。

数学公式是公开的。但能够在多个交易平台上持续运行它的基础设施，才是护城河所在。

散户无法竞争的领域。

顶级美国股票市场已被锁定。SPY、QQQ、IWM 以及成交量排名前 500 的股票，都被在纽交所和纳斯达克拥有托管服务的做市商所主导。

他们的报价在微秒内到达交易所。你的报价通过消费者券商 API 需要 20 到 100 毫秒才能到达。在每一次有意义的波动中，你都会被狙击。

不要在 SPY 上尝试。不要在顶级美国股票上尝试。不要在外汇主要货币对上尝试。不要在美国国债活跃券上尝试。亚毫秒级交易平台仅限机构使用。

散户真正具有竞争力的领域。

三个交易平台奖励散户的延迟，并提供真实的价差收益。

永续合约 DEX：

Hyperliquid 和 dYdX 提供订单簿交易、低延迟、做市商激励和可编程 API，使其成为散户做市最强大的平台。

预测市场：

Polymarket 提供宽价差和秒级延迟，使散户机器人能够在竞争较少的情况下捕捉有意义的优势。

Uniswap V3/V4：

集中流动性让你可以在特定价格范围内被动提供流动性并赚取费用，而无需运行持续报价的基础设施。

第二部分：Grok Bot 交互层

Grok Bot 是 xAI 的自主智能体平台。你创建的每个命名机器人都共享一个持久的云计算机。

浏览器。文件系统。终端。所有这些都运行在云虚拟机上，而不是你的笔记本电脑上。

你向机器人发送消息，就像在 Slack 上给同事发消息一样。机器人接收任务，使用它的计算机完成任务，完成后向你报告。

做市台的 6 个机器人

对于做市台，你需要部署六个命名机器人。

报价机器人。

使用 Avellaneda-Stoikov 模型计算保留价格和最优价差。

从共享工作区读取当前中间价、当前库存、当前波动率估计值和当前订单到达率。

每秒将当前的买入价和卖出价报价输出到共享报价文件。

库存机器人。

跟踪所有活跃交易平台上的头寸。

实时调整输入给报价机器人的库存数据。

当库存偏离目标区间时，向风险机器人发送警报。

风险机器人。

强制执行硬性终止开关。该机器人没有协商权限。

回撤超过分配资本的 5% 时，立即触发所有交易平台的报价撤回。

库存超出硬性区间时，通过交易平台 API 下达定向对冲订单。

波动率飙升超过阈值时，触发报价扩大或在指定窗口内完全撤回报价。

对账机器人。

将每个已成交订单与预期成交进行匹配。

捕捉 API 错误、未取消的订单、幽灵成交、交易平台端差异。

每 30 秒运行一次，与交易平台报告的头寸和内部头寸账簿进行核对。

微观结构机器人。

观察每个活跃交易平台上的订单簿深度、竞争做市商报价和价差动态。

当竞争做市商扩大价差时，提醒报价机器人考虑扩大价差。

当订单簿深度下降时，发出库存风险上升信号。

宏观过滤机器人。

关注可能导致价差扩大的宏观事件。

利用 Grok Bot 原生的 X 集成功能，关注美联储理事账户、特朗普 Truth Social、宏观数据发布账户。

当重大事件发生时，指示报价机器人在指定窗口内扩大或撤回报价。

六个机器人。每个都通过自然语言对话进行响应。每个都有特定的角色。每个都向 Grok Bot 云计算机上的共享工作区写入数据。

你可以用简单的英语向风险机器人发送消息：

"将每日回撤限额设置为分配资本的 5%。将最大库存设置为 50 份合约。如果 30 秒实现波动率超过滚动估计值的 3 倍，则将报价扩大至正常水平的 3 倍。"

风险机器人更新其执行规则。下一个报价周期将使用新的限额。

你可以向宏观过滤机器人发送消息：

"关注鲍威尔的 X 账户、特朗普的 Truth Social 以及美国劳工统计局发布信息。如果任何重大帖子发布，告诉报价机器人在 15 分钟内撤回报价。"

宏观过滤机器人部署监控程序。

这就是自然语言驾驶舱。每一次操作变更都通过对话完成。无需配置文件。无需重新部署。无需上下文丢失。

现在，六机器人做市台遇到了第一个真正的基础设施瓶颈。

第三部分：Kimi K3 基础设施层

过去一年，我一直在尝试运行一个个人做市台。

每次尝试都撞上了同样的三堵墙。

首先崩溃的是跨多个交易平台的持续订单簿监控。

没有任何消费级 AI 模型能够同时生成足够的并行监控流，来覆盖 Hyperliquid、dYdX 和 Polymarket。

第二堵墙是 Avellaneda-Stoikov 的 Python 实现。

数学公式很简单，但代码需要持续运行、自我迭代，并随着市场条件的变化而演进。传统的笔记本式模型设置之所以失败，是因为代码无法在交易会话之间保持状态。

第三堵墙是实时仪表盘。

每个严肃的做市商都会观看报价、成交、库存和竞争做市商行为的实时可视化。构建这个需要雇佣前端工程师。

然后上个月，我找到了一个同时推倒这三堵墙的工具。

Moonshot AI 的 [Kimi K3](https://www.kimi.com/)。

Kimi K3 是一个拥有 2.8 万亿参数的混合专家模型，每个智能体拥有 100 万个 token 的上下文窗口。它提供两种变体：K3 Max 用于聊天和单智能体任务；K3 Swarm Max 用于大规模并行处理以及长周期智能体编码。

K3 Swarm Max 在你的 Grok Bot 做市台之下运行做市基础设施。

Moonshot AI 的 Kimi K3

四项特定能力使其得以实现。

能力 1：长周期智能体编码。

Kimi K3 在跨天运行的会话中保持编码上下文。

Avellaneda-Stoikov 的 Python 实现存在于一个持久的代码库中。

Kimi K3 随着市场条件的变化迭代改进代码。

你注意到你的价差在东部时间下午 2 点到 4 点窗口内在 Hyperliquid 上被狙击。你向 Kimi K3 发送消息：

"波动率估计器低估了 Hyperliquid 在东部时间下午 2-4 点窗口内的实现波动率。调整估计器，使其更重视近期 tick 数据。"

Kimi K3 修改代码。下一个报价周期使用更新后的模型。无需重新部署。无需上下文丢失。

这项能力将一次性构建变成了一个复合循环。

能力 2：三百个并行子智能体。

K3 Swarm Max 在一个协调器下最多可生成 300 个子智能体。

对于多平台做市，这意味着：

• 60 个子智能体同时监控 60 个交易对的 Hyperliquid 订单簿
• 40 个子智能体监控 dYdX
• 40 个子智能体监控 Polymarket 上的活跃市场
• 60 个子智能体监控 Uniswap V3 集中流动性池
• 40 个子智能体监控宏观数据发布
• 60 个子智能体监控 CEO 和央行 X 账户，寻找影响价差的事件

所有这些都输入到一个持有聚合微观结构状态的协调器中。

能力 3：每个智能体 100 万个 token 的上下文。

每个智能体最多可持有 100 万个 token。

对于做市而言，这意味着协调器持有整个交易日的每份订单簿快照、每笔成交、每次库存变化、每条宏观警报。

Avellaneda-Stoikov 模型在完整的历史上下文中运行。波动率估计来自完整的订单流。而不是分块样本。不是有损摘要。

能力 4：仪表盘的原生代码生成。

做市仪表盘过去需要雇佣前端工程师。

Kimi K3 按需生成生产级 React 代码。

你用简单的英语描述仪表盘。它在几分钟内生成完整的工作代码库。

实时报价可视化。库存热力图。成交历史。价差动态图表。竞争做市商存在指示器。终止开关状态。

每个面板都实时渲染。每个可视化每秒更新。每个图表都从共享工作区拉取数据。

这四项能力共同弥合了"消费级 AI 产品"和"生产级做市台"之间的差距。

Kimi K3 使得报价引擎、多平台监控、仪表盘和迭代代码改进都能由一个人在一台笔记本电脑上完成交付。

Kimi K3 无法替代的是用于操作对话的自然语言界面。你不想每次扩大价差时都编写 Python 查询。这正是 Grok Bot 所提供的。

完整的技术栈：Grok Bot 是驾驶舱。Kimi K3 是引擎。

第四部分：精确的 8 步构建指南

以下是在本周末交付第一个可用做市机器人的精确步骤。

第 1 步：设置 Grok Bot。

在 grok.com 注册 SuperGrok Heavy。

下载 Grok Bot 桌面应用。

创建工作区文件夹结构：

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

第 2 步：安装 Kimi Work。

从 kimi.com 下载 Kimi Work 桌面应用。

适用于 Apple silicon Mac 和 Windows。

使用你的 Moonshot 账户登录。在设置中启用 K3 Swarm Max。

启用长周期编码会话模式。

配置 Kimi Work，使其工作区通过云同步与你的 Grok Bot 工作区同步。

第 3 步：让 Kimi K3 构建 Avellaneda-Stoikov 报价引擎。

打开 Kimi Work。直接向它发送消息：

1为我构建一个 Avellaneda-Stoikov 做市模型的生产级 Python 实现。
2
3保留价格公式：r = s - q * gamma * sigma^2 * (T - t)
4最优半价差公式：delta = gamma * sigma^2 * (T - t) +
5(2/gamma) * ln(1 + gamma/kappa)
6
7输入：
8- 当前中间价 s（来自交易平台 API）
9- 当前库存 q（来自头寸文件）
10- 波动率估计值 sigma（60 秒滚动窗口的收益率）
11- 时间范围 T（默认 3600 秒滚动窗口）
12- 风险厌恶参数 gamma（默认 0.1）
13- 订单到达率参数 kappa（根据近期成交估算）
14
15每秒输出到 /workspace/quotes/current.json：
16- reservation_price
17- half_spread
18- bid_quote = reservation_price - half_spread
19- ask_quote = reservation_price + half_spread
20
21包含：
22- 终止开关检查：如果 /workspace/config/kill-switch.txt 包含 "STOP"，
23  则撤回所有报价并退出
24- 波动率飙升保护：如果过去 30 秒的实现波动率超过滚动估计值的 3 倍，
25  则在接下来 60 秒内将价差扩大 2 倍
26- 库存区间执行：如果 abs(q) 超过配置中的 max_inventory，
27  则倾斜报价以减少库存
28
29为 Hyperliquid Python SDK 和 Polymarket CLOB API 构建特定于平台的适配器。保存到 /workspace/engines/quoting-engine/。

Kimi K3 生成完整的生产级 Python 实现。

数学公式正确。平台适配器可用。终止开关强制执行。

第 4 步：让 Kimi K3 构建实时仪表盘。

向 Kimi K3 发送消息：

1为我构建一个实时做市仪表盘，作为本地 React 应用。包含：
2
3- 顶部条：当前中间价、保留价格、买入报价、卖出报价
4  针对活跃平台。每秒更新一次。
5
6- 左侧面板：过去一小时的实时库存图表。彩色区域显示
7  目标（绿色）、警告（黄色）、终止（红色）。
8
9- 中央面板：订单簿深度可视化。左侧为买入价，
10  右侧为卖出价。你的报价以橙色高亮显示。
11
12- 右侧面板：过去一小时的成交历史。每笔成交显示
13  时间戳、方向、数量、价格、累计盈亏。
14
15- 底部条：价差历史图表。你的报价价差 vs 市场价差
16  vs 竞争做市商最优价差。
17
18- 深色主题配橙色点缀。
19- 在 localhost:3000 上提供服务。
20- 每秒自动刷新。
21
22将完整项目保存到 /workspace/dashboard/。

Kimi K3 一次性生成完整的 React 应用。

在仪表盘文件夹中运行 npm install && npm run dev。

你的实时仪表盘在 localhost:3000 上运行。

第 5 步：部署 Kimi K3 多平台监控集群。

在 Kimi Work 中，创建一个名为 "venue-monitor" 的例行任务。

调度：在平台交易时间内持续运行。永续合约 DEX 24/7 运行。Polymarket 24/7 运行。

配置该例行任务以生成并行子智能体：

• 60 个 Hyperliquid 子智能体（每个交易对一个）
• 40 个 dYdX 子智能体
• 40 个 Polymarket 子智能体，覆盖活跃市场
• 60 个 Uniswap V3 池监控器
• 40 个宏观数据发布监控器
• 60 个 X 账户监控器，用于影响价差的事件

每个子智能体监控其分配的订单簿深度、订单簿顶部报价和近期交易记录。

当任何子智能体检测到重大微观结构变化时，它会写入 /workspace/microstructure/live.json。

报价引擎每秒读取此文件，并相应调整模型输入。

第 6 步：部署六个 Grok Bot 界面机器人。

在你的 Grok Bot 侧边栏中，点击"新建机器人"六次。

创建报价机器人、库存机器人、风险机器人、对账机器人、微观结构机器人、宏观过滤机器人。

对于每个机器人，粘贴与其功能匹配的角色描述。

以风险机器人为例：

1你是个人做市台的风险机器人。
2
3每 10 秒检查一次：
41. /workspace/inventory/current.json 获取所有平台的头寸
52. /workspace/fills/YYYYMMDD.json 获取今日累计盈亏
63. /workspace/microstructure/live.json 获取波动率状态
7
8触发条件：
9- 每日回撤超过分配资本的 5%：
10  将 "STOP" 写入 /workspace/config/kill-switch.txt。通知操作员。
11- 库存超出硬性区间（正常头寸规模的 3 倍）：
12  通过交易平台 API 下达对冲订单。通知操作员。
13- 实现波动率超过滚动估计值的 5 倍：
14  指示报价机器人将价差扩大 3 倍。
15- 任何交易平台 API 错误率在过去 60 秒内超过 5%：
16  撤回该平台的报价，直到错误率恢复正常。
17
18你没有协商权限。规则是硬性规则。强制执行它们。

为其他五个机器人重复此步骤。

第 7 步：将工作流连接起来。

你的报价引擎（在 Kimi K3 上运行）从 /workspace/microstructure/live.json 读取市场状态，并将报价写入 /workspace/quotes/current.json。

你的 Grok Bot 报价机器人读取当前报价文件，并将报价路由到交易平台 API。

你的风险机器人每 10 秒轮询头寸，并强制执行终止开关。

你的仪表盘读取所有共享文件并渲染实时状态。

你的宏观过滤机器人利用 Grok Bot 原生的 X 集成功能，关注美联储理事账户和特朗普 Truth Social。

第 8 步：先在 Polymarket 上测试，然后扩展。

首次测试从 Polymarket 开始。

选择一个价差在 200 到 500 个基点之间的冷门市场。

设置较小的分配资本（200 到 500 美元）。将风险机器人的最大回撤设置为分配资本的 10%（最大亏损 20 到 50 美元）。

向你的报价机器人发送消息：

"开始对 Polymarket 市场 [选举线 X] 进行报价。使用 500 美元分配资本。最大库存 100 份合约。如果库存超过 50，则扩大价差。"

观察仪表盘。观察成交。观察库存围绕零波动。

24 小时后，向 Kimi K3 发送消息：

"分析过去 24 小时的成交。向我展示成交分布、平均持有时间、实现的价差捕获，以及任何我被狙击的模式。提出一个具体的模型调整建议。"

Kimi K3 分析代码、成交和市场状态历史。提出调整建议。你批准。Kimi K3 修改 Avellaneda-Stoikov 实现。下一个周期使用更新后的模型。

这就是复合循环。每 24 小时，模型变得更加精准。

8 步构建

一旦 Polymarket 稳定运行一周，添加 Hyperliquid。然后添加 dYdX。然后添加 Uniswap V3。

总结

做市是一项业务：持续报出买入价和卖出价，在管理库存风险的同时赚取价差。

每个机构做市台都运行 Avellaneda-Stoikov 模型。

数学公式是公开的。但能够持续运行它的基础设施才是护城河所在。

这条护城河刚刚在三个特定平台上崩塌，在这些平台上，散户的延迟真正具有竞争力：Hyperliquid、Polymarket 和 Uniswap V3/V4 集中流动性。

完整的技术栈：

Grok Bot 作为自然语言驾驶舱，包含六个命名机器人（报价、库存、风险、对账、微观结构、宏观过滤）。

Kimi K3 Swarm Max 作为基础设施引擎，运行 Avellaneda-Stoikov 的 Python 实现，跨平台生成 300 个并行子智能体，持有 100 万个 token 的微观结构上下文，通过自然语言代码生成实时仪表盘，并通过长周期智能体编码会话迭代改进代码库。

这两个工具共同提供了一个做市操作，能够跨多个平台持续报价，根据市场条件变化调整其模型，并在无需操作员干预的情况下强制执行硬性风险限制。

关于此方案能替代什么的诚实说明。

报价引擎、多平台监控层、实时仪表盘、库存管理、风险执行，以及在散户可访问平台（Hyperliquid、dYdX、Polymarket、Uniswap V3/V4 集中流动性）上进行做市的宏观过滤器。

关于此方案不能替代什么的诚实说明。

顶级美国股票做市（SPY、QQQ、IWM 以及成交量排名前 500 的股票），这需要托管服务、直接交易所数据源和亚毫秒级执行。

主要外汇做市，这由银行做市商主导。

美国国债活跃券做市，这仅限一级交易商。

任何地方的亚毫秒级高频交易做市。

用于大规模保证金融资的机构主经纪商关系。

明确这一点很重要。

这不是一个 Jane Street 的替代品。它是一个针对三个特定平台的真实做市操作，在这些平台上，散户的延迟真正具有竞争力，并且价差收益真实存在。

如果你想构建它，请在 grok.com 注册 SuperGrok Heavy，并在 kimi.com 安装 Kimi Work。

然后私信我你的配置。我将亲自分析前 20 个配置。

在我之前的文章中，我拆解了研究台、图工程 Alpha 模型、AI 智能体集群、循环工程执行系统、单人 AI 对冲基金、24/7 新闻交易引擎和个人彭博终端。

每篇文章都建立在前一篇的基础上。

这一步通过添加做市层来闭环，让你的基金从方向性吃单者转变为持续的流动性提供者。

率先构建这一系统的交易者，将在未来十年内，利用价差经济学的复利效应，碾压那些仅靠吃单的交易者。

所以，请思考这个问题。

你是那个仍然在每次交易中支付价差、在每次进场和出场时向做市商付费的交易者，还是那个构建了机器人、全天候在买卖双方报价并赚取返佣的架构师？

没有错误的答案。但有些答案非常能揭示问题。