如何用 Maker Rebate Bot 在 HyperLiquid 上把 6,800 美元变成 150 万美元

这正是编程能力的典范——在 @ HyperliquidX，你只需两周就能把 6,800 美元变成 150 万美元。

这位 HL 交易员就在不久前完成了这一壮举。

令人惊叹的是，这过程中几乎没有承担任何市场风险。该交易员既未押注市场走势，也未跟风炒作，而是完全依托于基于挂单返佣、自动化与严格风险管控的高端做市策略。

1. HyperLiquid 的做市机制

在深入策略细节前，首先需要了解 HyperLiquid 的做市商运作方式。HL 是典型的订单簿交易所，用户可提交：

买单（Bids）：买入指令（例如“我想用 100 美元买入 SOL”）
卖单（Asks）：卖出指令（例如“我想用 101 美元卖出 SOL”）

这些待成交的挂单共同构成订单簿。提交买卖单的交易者即为做市商（Maker）。

做市商通过提前设置限价单为市场提供流动性。
而接单者（Taker）则以市场价买入或卖出，直接成交订单簿中的挂单（如以最优卖价买入）。

做市商不可或缺，他们不仅为市场提供流动性，还能有效收窄价差。倘若缺少做市商，市场定价将极度不利，滑点严重。

2. 做市返佣是核心

每家交易所的基础都在于流动性。为了吸引流动性提供者，HyperLiquid 会在做市商挂单成交时给予一定返佣。

在 HL，当前返佣标准为成交金额的 0.0030%，即每成交 1,000 美元返佣 0.03 美元。

正是这种微小返佣，让交易员能将 6,800 美元本金滚大至 150 万美元。他的做市方案为单边报价，仅在订单簿一侧（买单或卖单）挂限价单，并根据市场波动及时撤单或反向操作。

概括来说，他仅在一侧提供流动性，持续获取返佣微利，并利用机器人在风险暴露前及时切换方向。高频自动化累积下，微返佣转化为巨额利润。

3. 做市商的经典难题

多数做市商会同时挂买卖单。

举例来说，你在 100 美元挂 1 个 SOL 的买单，同时在 101 美元挂 1 个 SOL 的卖单。

若两单皆成交，你以 100 买入、以 101 卖出，赚取价差。

问题在于：你会积累仓位风险。

若买单成交、卖单未成交，你被动持有 SOL。
若卖单成交、买单未成交，你则持有稳定币。

一旦市场走势不利所持资产，你可能面临巨大损失。

因此，该交易员始终执行单边报价，使仓位管理更可控，从而避免被动持仓。唯一的代价就是更容易遭遇“被捡漏”。

4. “被捡漏”意味着什么？

假如你在 100 美元挂 SOL 买单，忽然市场受利空消息影响，价格瞬间跌至 90 美元。

你的 100 美元买单依然挂在订单簿里。
更快的交易者立刻以 100 美元卖给你。
最终你高价买入，亏掉 10%，哪怕赚了返佣，仍然严重亏损。

这就是所谓“劣选风险”或“被捡漏”。

所以，单边报价要极致追求精确与速度，策略成败完全取决于机器人操作的效率和响应能力。

5. 高频交易基础设施

为了规避“被捡漏”，交易员搭建了超高速执行系统：

同机房部署：服务器物理距离紧邻 HL，减少网络延迟。
自动化程序：机器人每秒可调整报价数千次。
实时风控：仓位超限时，自动止损、快速反向操作。

这种基础设施建设高昂且复杂，只有极少数专业做市商具备能力实现。

自动化系统通常以 C++ 或 Rust 编写，追求极限速度与最低延迟。服务器部署在 HL 撮合引擎附近，确保订单优先入场。

机器人通过 WebSocket 或 gRPC 实时接收订单簿，为单边报价实现毫秒级挂单和撤单，最大化返佣获取，避免滞后风险。

6. 他如何保持 Delta 中性

最令人称道的是该交易员始终保持 Delta 中性——即便累计交易量逾 14 亿美元，净 Delta 暴露也始终小于 10 万美元。

他是如何实现的？

机器人持续追踪 SOL 持仓变化。
严格设定暴露上限（不超过 10 万美元）。
仓位接近上限即暂停该方向交易，自动切换至反方向，快速实现仓位对冲。

他未搞现货与永续合约间套利，仅在永续合约市场操作，令 Delta 中性管理更为便捷和高效。

这要求极高的纪律和精准度，丝毫失误都可能导致高额损失。

7. 背后的数学逻辑

计算十分直接：

两周内，总交易量高达 14 亿美元。
每笔做市返佣为 0.003%。
返佣利润：14 亿 × 0.003% ≈ 42 万美元。

此外，返佣获利不断复投，利滚利效果促使利润总额攀升至 150 万美元。

而这全部仅以 6,800 美元实盘资金启动。

8. 为什么你不能直接复制这一模式

你或许想：“直接照搬岂不是能赚到同样的钱？” 实际操作远非如此。

你不具备他的交易速度。
你的资金规模远远不足。
你的代码和机器人无法对订单簿的每一个细微变化做精准响应。
你没有全天候自动化系统和运维监控。

这是一套专业级 HFT 基础设施，普通交易者难以复制。

9. 策略风险

即使是高度定制的自动化机器人，依旧无法规避诸多风险：

服务器宕机或系统故障，可能导致不必要的持仓。
HyperLiquid 偶现故障，可能让机器人逻辑瞬间失效。
极端行情波动，可能造成单边报价失控并带来损失。
HL 调整费率结构，策略瞬间失去盈利空间。

该策略虽高效，却绝非万无一失。

10. 总结

两周将 6,800 美元变成 150 万美元并非“meme 币”式运气，而是技术实力、策略纪律和系统工程的胜利。

这是一份极具启发性的实战案例，系统阐释如何在规模化操作中收获做市返佣、保持 Delta 中性并极小化方向性风险。

核心启示是：交易不仅仅是预测价格。最优盈利模式，往往在于精通市场结构和规则，构建系统化方案从未被关注的价值点中稳健获利。

免责声明：

本文转载自 [the_smart_ape]，版权归原作者 [the_smart_ape] 所有。如对转载有异议，请联系 Gate Learn 团队，将及时处理。
免责声明：本文所述仅为作者个人观点，不构成任何投资建议。
本文多语言译文由 Gate Learn 团队完成，除特殊声明外，禁止复制、传播或剽窃译文。