这能剩下不少时间
最近在做 perp 跨所套利 (Hyperliquid, Lighter, Binance, Entropy).
下面这些冷知识都是我自己实测出来的
1. VPS 放 AWS 东京, AZ 选az4. LightSail的话选默认的A地区就行了. 因为这里离币安服务器最近.
az4 到 Binance 0.3ms, 另外两个区 1.5-1.9ms.
HL 和 Lighter 都走 CloudFront. 换 Lightsail AZ C会比A快1ms..
2. Hyperliquid 行情开 3-4 条连接, 用最先到的消息. (比单条链接快). 具体为啥我也不清楚. 币安数据就没这个问题.
3. HL 撤报价别用 cancel, 用 modify 把单子挪远, 会快一倍..
4. Lighter 免费账户就够了
5. 美股闭市期间. Binance 上的币股变动都是最先的. 领先 Lighter main 50-200ms, Lighter RH 250-350ms, trade.xyz 450-550ms, Entropy ~800ms
6. 美股盘中 Binance 只落后 Nasdaq 50-60ms. 而正常情况在东京收 Nasdaq 行情最快也要 75ms+.
很明显是一些大的做市商有专线, 连接纽约和东京. 比公网链路快很多. 这个咱们散户没办法..
100% agree 策略的核心还是机制分析,速度可能是机制的条件,大部分情况下只是为了攫取更多的收益;
策略的验证阶段还是以 notebook + ai 数据分析为主
如何更快取得 @HyperliquidX 的盤口數據?
在 Hyperliquid 進行跨所套利時,發現部分成交滑點偏高,p90 達 2–8 bp
經查,主因為下單當下所持盤口數據已過時,價格已先行變動,所見仍為數百毫秒前的狀態。伺服器部署於東京,物理距離已盡量縮短,惟官方公共 WebSocket 推送之盤口仍偏慢。以全天生產數據統計:
中位數 236 ms
p90 346 ms
約 2% 之幀超過 1 秒才抵達
後續採用 @Quicknode 的 gRPC 盤口推送
p50:236 ms → 176 ms
p90:346 ms → 211 ms
超過 1 秒之幀:2.05% → 0.02%
費用方面,Build 方案每月 49 美元,包含 8,000 萬 credits。僅訂閱最佳買賣報價、約 20 個幣種,已完全足夠
若追求更快,可自行成為 Hyperliquid validator,直接自鏈上取得數據,惟每月伺服器成本約 1,000 美元
真正的機會來自結構差異——跨所、跨 DEX、資金費率與定價規則之間的不一致。先找出結構,機會方才存在;速度僅是使既有機會執行得更為乾淨
以每月 49 美元換取約 60 ms 的改善,性價比可接受;更高成本則待結構機會更為明確後再行考慮。因此,QuickNode 對我而言是實用工具,而非 alpha 本身。先尋找結構,再談論速度
(但是我仍然尋找當中....)
Labrin retweeted
最近有一些鲸鱼开始通过LTP (亚洲顶级prime broker)来在Boros by Pendle 上做套利,以目前流动性,用1M美元本金(约1400万notional),按照基础VIP费率档大概能有2.4万美元收益。如果有更高的VIP tier,可以达到30%固定年华APR。
🔗:arbitrage.pendle.finance/ltp…
An AI-native operating system should be agentic: the agent no longer has to wrestle with the system for low-level privileges—it can even control hardware drivers directly
The operating system's firewall may well be the agent itself
Users don't need to memorize complicated keyboard shortcuts. All an AI-native OS may really need is a single microphone button: once the machine boots, the user simply talks to it through the mic
🤖 Made with AI
There’s one fundamental point we need to recognize: most people aren’t particularly good at asking the right questions or articulating what they need. More often than not, they don’t even fully understand their own needs in the first place. This is simply human nature, and it applies to the vast majority of us.
To me, the ultimate evolution of AI agents goes far beyond responding to prompts. With secure, permission-based access to our data and context, an agent should be truly proactive. It should understand our needs, anticipate problems, identify opportunities, and reach out to us with solutions—often before we even realize we need help.
The future shouldn’t be about humans encountering problems, struggling to formulate imperfect prompts, and hoping an AI can figure out what they mean.
It should be about AI understanding what matters to us and taking the initiative to help, without waiting to be asked.
Labrin retweeted
非常遗憾Solona 这次活动没能顺利进行,欢迎未来唢啦呐和陈凤霞在上海联合举办活动,各自发挥特长,共同努力,在沉闷的环境中打开一点儿亮色。
没能成行的朋友也欢迎来树图研究院坐坐,和陈凤霞的小伙伴茶话江湖,交流行业发展。Conflux树图研究院是坚守加密上海的一座堡垒,期待能帮助更多同行扎根加密上海,木秀成林!
因为Solana的活动,定了去上海杭州北京的机酒和行程。@solana
上海站遇到了插曲,但不白来。
必须去一趟@Conflux_Network
上海树图区块链研究院
中国唯一【境内拥有科研主体、自主研发、服务一带一路的公链基础设施】。
来看看学习了解他们的合规是怎么做的。
@estherinweb3 感谢接待~




























