3. 做市商策略：存货模型与信息模型，报价策略的博弈论基础
做市商这活儿，说白了就是在市场里「两边撮合」。你挂买单，我卖给你；你挂卖单，我买进来。赚的是那个买卖价差。
但问题来了——凭什么我要给你报价？我报高了你不卖，报低了我亏钱。这里头藏着两个核心模型：存货模型和信息模型。我个人习惯把前者叫「库存管理」，后者叫「防内幕」。
3.1 存货模型：你手里有多少货，决定了你有多怂
先讲存货模型。这个模型很直观：做市商手里有股票，他怕价格跌；手里没股票，他怕价格涨。所以报价的时候，他会根据库存水平来调整。
我记得刚入行那会儿，带我的老交易员跟我说过一句话：「仓位决定心态。」当时我不理解，后来自己跑策略回测时才明白——库存高了，你自然想卖；库存低了，你自然想买。这不是什么高深理论，是人性的本能。
具体来说，存货模型有几个关键变量：
- 库存水平：当前持仓量 vs 目标持仓量
- 波动率：波动越大，存货风险越高，价差越宽
- 时间跨度：你打算持有多久？隔夜风险怎么算？
举个例子。假设你是一个ETF做市商，手里有100万份某ETF。今天市场波动率突然飙升，你怎么办？
我建议的做法是：收窄买价，放宽卖价。说白了就是——我想多卖点，把库存降下来。你想想看，如果这时候你还按原来的价差做，万一价格暴跌，你手里的货就砸手里了。
def adjust_spread(inventory, target_inventory, base_spread):
deviation = inventory - target_inventory
# 库存偏高，压低买价，抬高卖价
bid_adjust = -0.1 * deviation
ask_adjust = 0.1 * deviation
return base_spread + bid_adjust, base_spread + ask_adjust嗯，这里要注意：调整系数不能太大。我曾经见过一个新手，把系数设成0.5，结果库存稍微一偏，报价直接飞到天上去了，完全没法成交。
3.2 信息模型：你怕的不是库存，是有人比你更懂
存货模型解决的是「库存风险」，但信息模型解决的是另一个问题——逆向选择。
什么意思？就是市场上有些人知道你不知道的信息。比如某公司要发利好消息，内幕交易者提前知道了，他会来找你买。你卖给他，你就亏了。
为什么会这样？因为你的报价是公开的，而他的信息是私有的。你报的卖价，在他看来可能已经是「便宜货」了。
信息模型的核心思想是：价差 = 信息不对称成本。你越不确定对方是不是知情交易者，价差就得越大。
| 交易者类型 | 行为特征 | 做市商应对 |
|---|---|---|
| 知情交易者 | 大单、方向明确、不犹豫 | 扩大价差、降低深度 |
| 噪音交易者 | 小单、随机方向、频繁 | 正常报价、赚取价差 |
| 流动性交易者 | 有真实需求、非投机 | 适当让利、维护关系 |
我个人的经验是：识别知情交易者，靠的不是看单子大小，而是看成交后的价格走势。如果一笔成交后价格立刻朝那个方向跑，那八成是知情交易。这时候我会立刻调整报价，甚至暂停报价几秒钟。
3.3 报价策略的博弈论基础：你和市场在下一盘棋
好了，存货模型和信息模型讲完了。但光有这两个模型还不够——你还要考虑对手的反应。这就是博弈论登场的地方。
做市商报价，本质上是一个重复博弈。你报一个价，对方可以选择接或不接。你报高了，他去别家；你报低了，你亏钱。这就像两个人玩「剪刀石头布」，但规则更复杂。
我习惯把做市商的博弈分成三个层次：
- 单期博弈：只考虑当前这一笔交易，报最优价差
- 多期博弈：考虑未来多笔交易，用当前利润换未来信息
- 多市场博弈：考虑不同交易所之间的竞争，比如跨市场套利
这里我画了一张图，帮你理清这三个层次的关系：
在实际交易中，我建议你从单期博弈开始。先把基础价差算清楚，再慢慢加入多期博弈的考量。别一上来就想搞多市场套利，那玩意儿水太深。
3.4 两个模型的融合：实战中的报价策略
好了，存货模型和信息模型都讲完了。但实战中，这两个模型是同时起作用的。你不能只考虑库存，不考虑信息不对称；也不能只防内幕，不管库存风险。
我个人习惯的做法是：先算存货调整，再算信息调整，最后取加权平均。
举个例子：
- 基础价差：0.10元
- 存货调整：库存偏高，买价下调0.02，卖价上调0.02 → 价差变成0.14
- 信息调整：最近有大单成交，怀疑有知情交易 → 价差再扩大0.03
- 最终报价：买价-0.07，卖价+0.07，价差0.14
你想想看，如果我只用存货模型，价差只有0.12，遇到知情交易者我就亏了。如果我只用信息模型，价差0.13，但库存风险没管好，一样亏。两个模型一起用，才能把风险降到最低。
嗯，最后说一句。做市商这行，理论模型再漂亮，最终还是要落地到代码和实盘。我见过太多人把模型搞得花里胡哨，结果一上线就亏钱。为什么？因为模型假设和现实差距太大。
我的建议是：先跑模拟，再跑小资金，最后才上大资金。每一步都要验证模型的有效性。别怕慢，慢就是快。
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