加密市场结构与交易执行笔记
融合项目池（5 个）
ccxt/ccxtfreqtrade/freqtradehummingbot/hummingbotjesse-ai/jessepolakowo/vectorbt
市场结构速记
- 加密市场 7x24 连续交易，宏观事件与流动性冲击会跨时区传导。
- 交易所是碎片化流动性网络，跨平台价差与深度差异长期存在。
- 现货、永续、交割合约之间通过资金费率与基差耦合。
从项目抽取的关键能力
API 统一层
ccxt的价值在于统一接口，但不是统一语义。- 不同交易所对
reduceOnly、timeInForce、最小下单单位实现不同。
策略与执行分层
freqtrade强在策略迭代与超参数搜索。hummingbot强在做市、套利和连接器生态。jesse强在交易机器人开发体验与策略组织。
研究加速
vectorbt适合做参数面扫描、资金管理敏感性分析。
风险与纪律
- 必须单独记录资金费率成本，不能只看价格 PnL。
- 高波动时段应使用“最大滑点阈值 + 订单过期重挂”机制。
- API key 权限最小化：只开交易权限，不开提现权限。
- 交易所风险独立于策略风险，需分散托管与风控。
常见误区
- 把回测成交价当作真实成交价。
- 忽略高波动时限价单“挂不上/吃不掉”的执行失败率。
- 把单交易所经验外推到所有交易所。
我的结论
- 加密交易的 alpha 很大一部分来自执行工程，而不是信号本身。
- 统一 API 只解决 50% 问题，剩下是交易所微差异与风控工程。
- 要把“平台风险”当作单独资产负债表项来管理。
参考来源
- CCXT: https://github.com/ccxt/ccxt
- Freqtrade: https://github.com/freqtrade/freqtrade
- Hummingbot: https://github.com/hummingbot/hummingbot
- Jesse: https://github.com/jesse-ai/jesse
- vectorbt: https://github.com/polakowo/vectorbt
- FCA Cryptoassets guidance: https://www.fca.org.uk/consumers/cryptoassets
补充一点：交易执行并不是“最后一步”，而是策略设计的一部分。若某信号只有在极低滑点、极高深度下才成立，它在真实市场中的可实现性应当被提前打折，而不是在复盘时再解释原因。
再向前一步，可把成交质量指标直接纳入信号过滤，例如把盘口深度、有效点差和撤单率作为下单前门槛。这样策略会主动避开“价格看对但无法成交”的场景。
市场切片补充
把规则放进具体时间段更容易检验。例如 2020 年一季度的风险冲击阶段、2022 年的全球紧缩阶段、2023 年的结构修复阶段，价格反应、成交深度和风险偏好都不相同。若把这三个阶段混在一起求平均，很多结论会被稀释；若分阶段评估，同一套方法在不同环境中的边界会更清楚。
在执行层面，可以把“阶段识别”写入日常流程：先确认当前处于扩张、收缩还是修复，再决定仓位上限、下单时段和止损阈值。这样做不是为了追求完美预测，而是为了避免在不适配环境里重仓。跨市场核验时，建议直接对照 NYSE 时段、Nasdaq 日历、HKEX 时段 与 CFTC 术语 做参数确认。
复盘框架
每篇笔记都可落到同一套复盘问题：第一，当前结论依赖的前提是否仍成立；第二，若波动率提升一个等级，仓位和执行规则是否需要同步调整；第三，若成交成本抬升，策略是否仍具备正期望。把复盘问题固定下来，知识会从“记住观点”转为“可持续迭代的决策系统”。