本文通过 Arcus 交易所公开 API 的逐笔成交与挂单数据，深度分析了全所第一大做市商地址 0x00cb 的盈利模式。该账户以 $45,774 权益承载 $678k 名义持仓，参与全所约 27%-29% 的成交。研究发现其利润主要来自吃单（占 88%）：在 Binance 价格已变、Arcus 报价尚未更新的窗口内，以约 0.99 bp 的余量吃掉其他做市商来不及撤走的旧报价。低费率（VIP 档返佣与折扣）是策略成立的关键。其库存风险不靠即时对冲，而是通过高换手和 60 个市场分散消化。本质上是一套朴素的 Lead-Lag 高频策略。
作者介绍了 MSX 麦通平台上线的新用户限时活动，通过注册、KYC 认证、充值和完成交易任务，最多可获得 50U 合约体验金，盈利可提现。文中介绍了 MSX 平台背景：将美股、ETF 及 Pre-IPO 份额代币化，支持稳定币交易现货和永续合约，7×24 交易，宣称获 FinCEN MSB、SEC STO 备案，由富达托管。文章还提供了注册邀请码（享 30% 返佣）、各步骤操作指南，以及奖励发放时间和领取方式，提醒及时激活使用体验金。
作者深入研究 Hyperliquid 和 HYPE 后认为：项目很好，但当前约 $80 的价格赔率不够好。文章分析了 Hyperliquid 的价值捕获机制（交易费用→Assistance Fund→买入销毁 HYPE），指出简单年化收入的估值陷阱，构建了熊市/基准/牛市三情景估值矩阵，得出当前价格已接近最乐观组合的结论。作者绘制了价格地图：$70 以上观察、$50-60 试探、$40-50 配置、$30-40 进攻，并强调价格低不等于便宜，需结合基本面判断。文章还澄清了代币解锁与实际卖压的关系，提出应关注净供应变化，并列出了会改变其判断的五个条件。
本文是链上套利共学系列的一次周会记录，内容涵盖 Taoli Tools 跨所对冲工具的配置实操、TUT 等山寨币极端行情中'吃资金费率'策略导致爆仓的复盘、爆仓后'捡尸体'机会的识别方法、链上稳定币兑换与废弃协议折价赎回等机会。会议强调资金费率与价差可能双赚也可能双亏，赔付不是风险控制，公开机会衰减快，自动化应先做监控与模拟而非直接自动交易，形成七点共识与后续实践方向。
本文系统讲解跨交易所反向对冲套利的原理与实操：同一币种在两个市场价格不同时，高价市场做空、低价市场做多，价差收敛获利。文章拆解四种常见模式——永续价差收敛、现货与永续基差、资金费差、跨所现货库存套利，并给出统一净利润计算公式，强调要扣除手续费、资金费、调仓等实际成本。实操部分介绍如何用 Taoli Tools 配置交易所 API（最小权限、IP 白名单）、解决跨域和地区限制问题，以及创建第一个交易对的流程。
本文复盘了RWA永续合约套利的原理与实战案例。文章指出，RWA类合约因线下指数规则、流动性充沛及高波动率事件，存在较多套利机会。作者分享了利用美股夜盘、资费差异及韩股ADR溢价等策略进行套利的经验，强调了规则研究和风险控制的重要性。
本文为PANews 2026年4月最受欢迎的专栏文章TOP10榜单。本期看点集中在DeFi安全事故、AI与Crypto的融合叙事、OpenAI内幕复盘以及永续合约发展史等深度内容，涵盖了Web3、AI Agent及加密货币市场的前沿动态。
作者介绍如何结合Anthropic最新Opus 5.5模型与TypeSafe AI推出的新型'System One'模型Jev，构建高频AI交易机器人。Jev不生成文本，而是对预设结果进行概率评估，速度和成本比GPT/Claude低200-400倍，响应仅70-500毫秒，非常适合高频和新闻交易。架构设计上，Opus 5.5负责策略设计与回测等高层思考，Jev作为决策层实时输出概率信号，配合止损止盈策略和交易所执行层完成交易。文章还涵盖技术部署（Alpaca纸面交易或VPS服务器）、策略挖掘方法论：大量回测、过滤幸存策略、前向测试、小资金实盘验证等步骤。
本文是一篇实操教程，介绍如何利用 Claude Opus 5.5 构建个人化的市场分析终端。作者指出普通 AI 聊天机器人回答行情问题时数据陈旧、缺乏来源和时间戳，而解决之道在于为模型提供带来源和时间戳的实时数据。文章提供两条路线：一是通过 Minara 应用快速上手，选择 Opus 5.5 模型进行实时行情问答和每日自动化监控；二是使用 Claude Code 从零搭建本地终端，通过 CLAUDE.md、brief.md、state.md、log.md 四个文件建立规则与记忆，配置免费或付费数据源，并设置安全规则确保未经确认不执行任何交易。课程还涵盖持仓晨检、涨跌归因、历史回测、告警推送及四周进阶计划。
作者介绍了将 Minara 与 Jev 两个 AI 工具组合搭建金融交易智能体的完整流程。Minara 提供行情数据、Funding、OI、Smart Money、回测和执行等一体化金融基础设施，Jev 负责实时判断做多、做空或等待。工作流为：实时数据 → Jev 判断 → Minara 回测验证 → 风险过滤 → 执行。作者用 100U 本金在 7 天内跑出 174% 收益，强调 Jev 提出判断、Minara 验证策略是否有 Edge 的互补机制，展示了完整 AI Trader 的雏形，并计划后续分享搭建方法与配置。
文章阐述了如何构建对冲基金级别的 AI 交易系统。作者指出，AI 模型本身不是瓶颈，缺乏基础设施才是关键：散户 AI 缺少数据、算力和交易执行三大层。数据层需避免幸存者偏差和前视偏差；算力层需要集群化回测；交易层需全天候执行。通过 MCP 协议，可将 Claude、ChatGPT 等 AI 接入 QuantGPT 终端，获得机构级数据仓库、云端研究算力和实盘交易能力，以远低于 Bloomberg 终端（约 3 万美元/年）的成本（49-149 美元/月）构建完整 AI 交易系统。
本文详细介绍无需护照、仅凭身份证注册Kraken交易所并申请万事达U卡的完整流程。作者以德国区为例，分三步讲解：通过SMS-Activate接码平台获取手机号验证、生成德国地址证明文件、注册并完成Kraken KYC认证，最终下载Krak APP获取万事达卡片。该卡可用于订阅海外AI服务、网上支付及绑定微信支付宝。作者提醒该卡虽为正规大所发行，但仍需注意风控，建议随充随用、不留大额资金。
本文是 trading 开源库实测系列第 3 期，评测两类共 13 个开源项目：Equity Research（AI 投研研判）6 个和 Dashboard（市场看板）7 个。结论是投研类可复现的极少，大部分只输出无法追溯的文字；唯一可核验的 Maverick MCP（704 星）得 83 分居首，Equity Research Skill 得 60 分，Serenity 和 UZI 分列其后，作者自家的库只得 38 分；2 万星的 OpenStock 因匿名访问被重定向登录只获 30 分，27,659 星的 Dexter 未实测不排名。评测按可复现、可核验等 5 条标准打分，强调星数不代表质量。
