第二章：做市策略原理
做市策略，说白了就是「低买高卖」的升级版。但这里有个关键区别——你不是在赌方向，而是在赚流动性服务的钱。
我刚开始做做市系统时，以为这玩意儿很简单。不就是挂买单和卖单嘛，谁不会？结果第一周就亏了十几万。嗯，后来我才明白，做市的核心不是「怎么挂单」，而是「怎么管理风险」。
这一章，我们来拆解做市策略的四大支柱：订单簿微观结构、买卖价差与市场深度、存货风险管理、信息不对称模型。这四块搞懂了，做市系统的基本框架就搭起来了。
核心观点：做市商赚的是「流动性溢价」，而不是「方向性收益」。你的对手方不是市场，而是时间。
2.1 订单簿微观结构
订单簿，就是交易所里所有挂单的集合。它分两部分：买单（Bid）和卖单（Ask）。买单从高到低排列，卖单从低到高排列。中间那个空隙，就是价差。
我个人习惯把订单簿想象成一个「战场」。买单是防守方，卖单是进攻方。谁的力量强，价格就往哪边跑。
举个例子，你看一个订单簿：
卖单（Ask）：
价格 1.0020 数量 500
价格 1.0019 数量 300
价格 1.0018 数量 200
------------ 当前价差 ------------
价格 1.0015 数量 100
价格 1.0014 数量 400
价格 1.0013 数量 600
买单（Bid）：这里，最佳卖价是1.0018，最佳买价是1.0015。价差就是0.0003。如果你做市，你的任务就是在1.0015挂买单，在1.0018挂卖单，赚这0.0003的差价。
但问题来了——为什么有人愿意让你赚这个钱？
因为流动性。市场上不是所有人都能等。有人急着买，有人急着卖。你提供「即时成交」的服务，他们付你价差作为报酬。
我在项目中遇到过一种情况：某个小币种的订单簿特别薄，只有几层。这时候做市就变成了「刀尖上跳舞」。你挂的单子稍微大一点，价格就滑得厉害。嗯，这种市场我一般建议避开，除非你有特殊的风险对冲手段。
实战技巧：观察订单簿的「深度分布」。如果买单深度远大于卖单深度，说明下方支撑强，价格可能上涨。反之亦然。这不是预测，而是「流动性信号」。
2.2 买卖价差与市场深度
价差，就是最佳卖价减去最佳买价。它反映了市场的「摩擦成本」。价差越小，市场越有效。
但价差不是固定的。它受几个因素影响：
- 波动性：波动越大，价差越大。因为做市商要补偿风险。
- 流动性：交易量越大，价差越小。因为竞争激烈。
- 信息不对称：如果有人知道内幕消息，价差会扩大。
市场深度，则是指你在某个价格能成交多少量。深度越大，大单对价格的冲击越小。
我建议你用一个简单的公式来评估做市收益：
预期收益 = 价差 × 成交概率 × 成交量 - 风险成本成交概率取决于你的挂单价格。挂得越靠近中间价，成交越快，但赚得少。挂得越远，赚得多，但可能一直成交不了。
这里有个平衡点。我个人习惯用「50%成交概率」作为基准。也就是说，你的挂单价格应该让市场有一半的概率吃掉它。
| 价差大小 | 市场深度 | 做市策略 |
|---|---|---|
| 小（<0.01%） | 深 | 高频做市，薄利快跑 |
| 中（0.01%-0.1%） | 中 | 平衡策略，控制存货 |
| 大（>0.1%） | 浅 | 谨慎参与，或只做单边 |
你想想看，如果价差很大但深度很浅，你挂的单子可能半天成交不了。这时候做市就是「守株待兔」，效率极低。
注意：价差不是越大越好。有些市场价差大是因为流动性差，你进去容易出来难。我曾经在一个山寨币上吃过这个亏——挂单一天没成交，想撤单时发现网络拥堵，结果价格暴跌，直接亏了20%。
2.3 存货风险管理
这是做市系统里最要命的部分。你挂买单和卖单，总有一边会被吃掉。如果买单被吃掉，你就持有了资产（多头存货）。如果卖单被吃掉，你就持有了现金（空头存货）。
存货风险，说白了就是「你手里拿着货，价格却跌了」的风险。
我见过太多做市商死在这上面。他们赚了一年的价差，结果一次黑天鹅事件，存货亏损把利润全吃掉了。
怎么管理？三个核心手段：
- 设定存货上限：比如你最多持有总资金的10%作为存货。超过就强制平仓。
- 动态调整报价：存货多了，就把卖单价调低一点，吸引卖出；存货少了，就把买单价调高一点，吸引买入。
- 对冲：用期货或期权对冲存货风险。这是最专业的手段。
举个例子，假设你持有100个ETH的存货。你的做市策略应该自动把卖单价降低0.1%，让卖单更容易成交。同时把买单价也降低0.05%，减少买入。这样存货就会慢慢降下来。
# 存货调整示例（伪代码）
if inventory > max_inventory:
bid_price = mid_price - spread/2 * 0.9 # 降低买价
ask_price = mid_price + spread/2 * 0.8 # 降低卖价（更积极卖出）
elif inventory < -max_inventory:
bid_price = mid_price - spread/2 * 0.8 # 提高买价（更积极买入）
ask_price = mid_price + spread/2 * 0.9 # 提高卖价
else:
bid_price = mid_price - spread/2
ask_price = mid_price + spread/2这个逻辑看起来简单，但实际调参很讲究。调得太激进，你会频繁买卖，手续费吃掉利润。调得太保守，存货风险又控制不住。
我的经验：存货上限设为总资金的5%-15%比较合适。具体取决于资产的波动性。波动大的，上限设低点。波动小的，可以适当放宽。
2.4 信息不对称模型
做市商最怕什么？怕有人知道你不知道的信息。
信息不对称模型，就是研究「谁在跟你做对手方」。如果对手方是知情交易者（比如知道内幕消息的人），你大概率会亏。
为什么会这样？因为知情交易者只在有利可图时才交易。他们买入时，价格大概率要涨。他们卖出时，价格大概率要跌。而你作为做市商，被动地接下了他们的单子。
我建议用「订单流不平衡」来检测信息不对称：
订单流不平衡 = (主动买入量 - 主动卖出量) / (主动买入量 + 主动卖出量)这个值在-1到1之间。接近1说明大量买入，接近-1说明大量卖出。如果突然出现极端值，很可能是有知情交易者在行动。
这时候怎么办？
- 扩大价差：提高做市成本，让知情交易者觉得不划算。
- 减少挂单量：降低风险暴露。
- 暂停做市：如果信号太强，干脆撤单观望。
我曾经在某个事件驱动型行情中吃过亏。当时某公司财报发布前，订单流突然异常。我没在意，结果财报一出，价格暴跌，我的存货直接亏了30%。从那以后，我只要看到订单流不平衡超过0.7，就会立刻缩小挂单量。
关键认知：做市商不是「预测市场」，而是「管理风险」。信息不对称模型帮你识别什么时候该「缩回去」，而不是「冲上去」。
本章小结
做市策略原理，说白了就是四件事：看懂订单簿、算清价差和深度、管住存货、防住信息不对称。这四块缺一不可。
我个人觉得，最难的是「知行合一」。很多做市商道理都懂，但一看到行情波动就手痒，忍不住去赌方向。嗯，这是人性，没办法。但系统可以帮你克服人性——把策略写成代码，让机器执行。
下一章我们会讲具体的做市策略实现，包括如何设计报价算法、如何优化成交率。但在此之前，先把这四块基础打牢。地基不稳，楼盖得再高也是危楼。
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