3. 库存模型设计：库存状态机、库存阈值设定、库存再平衡触发条件

做市的核心，说白了就是管理库存。你赚的是买卖价差，但手里拿着的资产价格会波动。库存管理不好，赚的那点价差，一次行情波动就全吐回去了。

我个人习惯把库存管理看作一个「三件套」：状态机告诉你当前库存处于什么阶段，阈值告诉你什么时候该紧张，再平衡触发条件告诉你具体该怎么做。这三者缺一不可。

3.1 库存状态机：从舒适到危险的四个阶段

我刚开始做做市的时候，库存管理就是盯着一个数字看——库存量。后来发现这远远不够。库存量本身没有意义，你得知道它相对于你的做市能力处于什么水平。

所以我设计了一个四阶段状态机：

状态	名称	含义	行为
S0	舒适区	库存量在目标范围内	正常做市，不做特殊处理
S1	警戒区	库存偏离目标，但可控	调整报价偏移，引导成交方向
S2	危险区	库存严重偏离	启动对冲，减少做市规模
S3	极限区	库存接近风控上限	暂停做市，强制平仓

状态之间的转换不是随意的。我设定了明确的阈值边界，并且每个状态都有对应的退出条件。举个例子，从S0进入S1，可能是库存偏离目标值超过20%；但从S1回到S0，需要库存回到偏离10%以内。这叫「迟滞设计」，防止状态频繁抖动。

3.2 库存阈值设定：不是拍脑袋算出来的

阈值怎么定？很多人直接拍一个百分比，比如「库存不能超过总资金的10%」。这种做法太粗糙了。

我建议从三个维度来算：

• 流动性维度：你做的这个品种，市场深度怎么样？如果市场深度只有100个BTC，你库存设200个BTC，遇到行情根本跑不掉。我一般取过去24小时平均深度的1/3作为库存上限。
• 波动率维度：波动率越高，库存风险越大。我用ATR（平均真实波幅）来调整阈值。波动率翻倍，库存上限减半。这个逻辑很直观——行情越颠簸，你越要轻仓。
• 资金维度：这是底线。库存占用的保证金不能超过总资金的某个比例。我个人习惯是30%，超过这个数，不管什么情况都要减仓。

这三个维度取最小值，就是你的库存上限。举个例子：

# 伪代码示例
def calc_inventory_limit(market_depth, atr, total_capital):
    limit_by_depth = market_depth * 0.33
    limit_by_volatility = base_limit * (base_atr / atr)
    limit_by_capital = total_capital * 0.3
    return min(limit_by_depth, limit_by_volatility, limit_by_capital)

3.3 库存再平衡触发条件：什么时候动手？

状态机告诉你「该做什么」，再平衡触发条件告诉你「什么时候做」。这两者配合起来，才能形成完整的库存管理闭环。

我设计了三种触发模式：

1. 阈值触发：库存量超过预设阈值，立即触发再平衡。这是最基础的触发方式。比如库存偏离目标值超过50%，直接启动对冲。
2. 时间触发：每隔固定时间检查一次库存状态。我一般设5分钟为一个检查周期。为什么要有时间触发？因为有些品种流动性差，阈值触发可能等不到合适的成交机会，时间触发能保证你至少会去尝试。
3. 事件触发：市场出现重大变化时触发。比如价格突破某个关键位，或者波动率突然飙升。这种触发方式需要结合行情监控模块。

三种触发模式是「或」的关系——任何一个条件满足，都会触发再平衡逻辑。

3.4 再平衡的具体执行策略

触发再平衡之后，具体怎么操作？我总结了三种策略：

• 激进策略：直接市价单平掉多余库存。优点是快，缺点是滑点大。适合极限区使用。
• 温和策略：调整报价偏移，让做市策略自然消化库存。比如你库存多了，就把卖报价调低一点，买报价调高一点，这样更容易卖出，更难买入。适合警戒区使用。
• 对冲策略：用相关品种做对冲。比如你BTC库存多了，可以做空BTC期货来对冲。这种策略适合不想直接平仓的情况。

我个人习惯是：警戒区用温和策略，危险区用对冲策略，极限区用激进策略。这个优先级不能乱。

3.5 库存模型的核心逻辑图

下面这张图展示了整个库存模型的工作流程：

这张图把整个流程串起来了。从市场数据输入开始，经过阈值计算、状态判断、触发条件检查，最后到执行策略。每一步都是环环相扣的。