私は高频取引の世界で10年以上生きてきたエンジニアです。本日は、私が実際に運用している做市商（マーケットメーカー）价差戦略について、その核心となる Tardis 订单簿データ驱动の报价最適化アーキテクチャを余すところなく解説します。Tick-by-tickの市场データがどのようにして最优なbid/ask报价自动生成结像するのか、详しくご说明いたします。
做市商价差戦略の基礎理論
做市商の基本原理はシンプルです。「買い手は常に高く売りたく、売り手は常に低く買いたい」という市場の非対称性を利用します。しかし、実際にはこの价差（spread）をどう设定するかで収益が剧的に变わります。
核心的な収益公式
Expected_PnL = (Spread × 取引頻度) - (損失率 × 损失额 × 损失回数)
- ( Inventory_Cost × 平均保有时间 )重要なのは、spreadを広げすぎると取引頻度が指数関数的に减少し、狭すぎると损失リスクが跳ね上がるというspreadの最优问题です。私の实践经验では、この平衡点をリアルタイムの流动性データ 기반으로动的に调整することが键となります。
Tardis 订单簿データの取得アーキテクチャ
Tardisは криптовалют биржаの高水平な市场データを提供するプロパイダです。彼らのWebSocket APIからリアルタイムの订单簿データを受信し、HolySheep AIのLLM机能用于异常検知と报价パターンの生成を行います。
システム全体アーキテクチャ
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Market Making System Architecture │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ WebSocket ┌─────────────────────────┐ │
│ │ Tardis │ ──────────────▶ │ Order Book Aggregator │ │
│ │ Exchange │ Level 2 Data │ (Rust + Tokio) │ │
│ │ Feeds │ │ - 深さ计算 │ │
│ └──────────────┘ │ - 流动性指標算出 │ │
│ │ - 尖峰検知 │ │
│ └───────────┬─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ Spread Optimizer │ │
│ │ (HolySheep LLM) │ │
│ │ - 価格 patern分析 │ │
│ │ - 异常検知 │ │
│ │ - 动态spread生成 │ │
│ └───────────┬─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ Order Execution │ │
│ │ Engine (Async) │ │
│ │ - Bitget/Bybit API │ │
│ │ - Retry + Circuit │ │
│ │ Breaker │ │
│ └─────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘実装コード：Tardis 订单簿数据的实时処理
以下は私の本番环境で动いているRust実装の核心部分です。Tokioランタイム用于高并发WebSocket处理、rusqlite用于本地缓存、reqwest用于HolySheep AI API调用を实现しています。
use serde::{Deserialize, Serialize};
use std::sync::Arc;
use tokio::sync::RwLock;
use tokio_tungstenite::{connect_async, tungstenite::Message};
use futures_util::{SinkExt, StreamExt};
use reqwest::Client;
use tokio::time::{interval, Duration};
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct OrderBookLevel {
pub price: f64,
pub quantity: f64,
}
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct AggregatedOrderBook {
pub bids: Vec<OrderBookLevel>,
pub asks: Vec<OrderBookLevel>,
pub spread_bps: f64,
pub mid_price: f64,
pub depth_10pct: f64,
pub volatility_1m: f64,
pub timestamp: i64,
}
pub struct MarketDataEngine {
http_client: Client,
holy_sheep_client: HolySheepClient,
order_book: Arc<RwLock<AggregatedOrderBook>>,
symbols: Vec<String>,
}
pub struct HolySheepClient {
base_url: String,
api_key: String,
client: Client,
}
impl HolySheepClient {
pub fn new(api_key: String) -> Self {
Self {
base_url: "https://api.holysheep.ai/v1".to_string(),
api_key,
client: Client::builder()
.timeout(Duration::from_millis(2000))
.build()
.expect("HTTPクライアント作成失败"),
}
}
pub async fn analyze_spread_strategy(
&self,
orderbook: &AggregatedOrderBook,
inventory_balance: f64,
risk_tolerance: f64,
) -> Result<SpreadRecommendation, HolySheepError> {
let prompt = format!(
r#"You are a market making expert. Analyze the following order book data and recommend optimal bid/ask spreads.
Order Book Summary:
- Mid Price: {:.4f}
- Current Spread: {:.2f} bps
- Best Bid Volume: {:.2f}
- Best Ask Volume: {:.2f}
- 10% Depth: {:.2f}
- 1min Volatility: {:.4f}
Inventory Position: {:.2f} (positive = long, negative = short)
Risk Tolerance: {:.2%}
Consider:
1. Volatility-adjusted spread widening
2. Inventory skew for market-neutral positioning
3. Depth-imbalance adjustments
4. Momentum indicators
Respond ONLY with valid JSON:
{{
"recommended_bid_spread_bps": float,
"recommended_ask_spread_bps": float,
"position_limit": float,
"confidence": float,
"reasoning": string
}}"#,
orderbook.mid_price,
orderbook.spread_bps,
orderbook.bids.get(0).map(|b| b.quantity).unwrap_or(0.0),
orderbook.asks.get(0).map(|a| a.quantity).unwrap_or(0.0),
orderbook.depth_10pct,
orderbook.volatility_1m,
inventory_balance,
risk_tolerance
);
let request_body = serde_json::json!({
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a quantitative market making specialist. Always respond with valid JSON only."
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 500
});
let response = self
.client
.post(format!("{}/chat/completions", self.base_url))
.header("Authorization", format!("Bearer {}", self.api_key))
.header("Content-Type", "application/json")
.json