🎯 Market Making Feature 大全：spread 设计与做市理论（PMMT 首帖 · 持续更新）

[pengpengyi92]

🎯 Market Making Feature 大全：spread 设计与做市理论（持续更新）

PMMT（Pengyi Market Making Team）首个公开帖子
目标：系统罗列 market making 的 feature（特征/信号）、spread 设计、
策略与理论——像 dsh-quant 的 quant-data-guide 一样，成为做市的
"渠道知识库"，持续搜集更新。
范围：crypto 永续慢做市（OKX BTC-USDT-SWAP，吃 funding）为第一战场，
理论/特征适用于各类做市。

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0. 一句话框架

做市 = 在"提供流动性"与"承担库存风险"之间定价。
三个核心问题：① spread 设多宽（补偿库存风险+逆向选择）② 报在哪（偏离 fair）
③ 库存怎么控。一切 feature/理论都服务于这三个问题。

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1. Spread 设计（报价宽度）— 核心理论

1.1 经典模型

模型	核心思想	公式要点	适用
ASQ（Avellaneda-Stoikov）	库存风险厌恶 → 最优报价	半价差 = 常数 + 库存项·γ·σ²·t	⭐ 我们已有底子（PMMT 复用）
Avellaneda-Stoikov 带 order-arrival	加成交强度 λ	spread ∝ σ · ln(γσT/κ)/…	ASQ 课程项目（pm2.0）
Ho-Stoll	库存单期优化	报价偏移 ∝ 库存·风险厌恶	经典库存模型
Grossman-Miller	风险分担的做市均衡	spread = 库存风险补偿	理论基石
Glosten-Milgrom	逆向选择（信息不对称）	spread = 知情交易者概率·信息价值	为什么 spread 存在
Kyle (1985)	市场深度/价格影响	λ（Kyle's lambda）= 价格影响系数	特征：订单流影响
Amihud	非流动性度量		illegal_return

1.2 我们 PMMT 的 spread 设计（已实现）

• 单边半价差 = k·σ（σ = 15min 已实现波动率，1m log-return rolling std）
• k 动态：σ > 滚动 P80 分位 → k=3，否则 k=2（波动率高时拉宽）
• 下一步：+ funding 项（永续吃 funding 是核心收入）· 库存偏移（ASQ γ 项）

1.3 Spread 的组成部分（设计时逐个考虑）

spread = 库存风险补偿（∝ σ²·γ·库存）
      + 逆向选择补偿（∝ 知情交易概率）
      + 订单流失补偿（∝ 成交强度 λ）
      + 手续费（双边 fee）
      + 最小跳动（tick size）
      + 竞争（挂单被插队 → 拉宽或移动）
      + funding 预期（永续特有，吃 funding 时收窄）

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2. Market Making Feature 大全（特征/信号，持续搜集）

2.1 订单簿特征（Orderbook）

Feature	含义	公式/来源
spread	买卖价差	ask - bid
depth_imb	深度不平衡	(bid_depth - ask_depth)/(bid+ask)
volume_imb（OBI）	量不平衡	(bid_vol - ask_vol)/(bid+ask)
book_slope	盘口斜率	Δdepth/Δprice（多档）
distance_to_ubest/lbest	与最优价的距离	各档位价格-最优
queue_position	队列位置	自己在 bid/ask 队列的位置
cancel_rate	撤单率	撤单/挂单（微观结构信号）
quote_life	挂单存活时间	平均存活
orderbook_imbalance_at_N	前 N 档不平衡	1/3/5/10 档

2.2 交易流特征（Trade flow）

Feature	含义
aggressor_side	主动买卖方向（taker side）
buy_sell_ratio	主动买卖比
trade_intensity（λ）	成交到达率（泊松强度）
trade_size_dist	成交大小分布
large_trade_flag	大单（> 某分位）
trades_per_bar	每 bar 成交笔数
vol_ma_ratio	量能比（当前/滚动均量）

2.3 波动率特征（Volatility）

Feature	含义	方法
realized_vol	已实现波动率	1m log-return rolling std
ewma_vol	指数加权波动率	EWMA
garch_vol	GARCH 条件波动率	GARCH(1,1)
vol_regime	波动率状态	滚动分位（P80）
vol_slope	波动率趋势	vol(t)/vol(t-n)
range_ratio	波幅比	(high-low)/close

2.4 库存与 PnL 特征（Inventory）

Feature	含义
inventory_qty	当前库存（净持仓）
inventory_ratio	库存/上限（Q 约束）
unrealized_pnl	浮动盈亏
inventory_skew	库存导致的报价偏移（ASQ γ·σ²·q）
funding_income	永续 funding 收入（PMMT 核心！）
funding_rate_pred	资金费率预期（吃 funding 的择时）

2.5 微观结构/其他（Microstructure）

Feature	含义
kyle_lambda	价格影响系数（订单流→价格）
amihud_illiq	非流动性
realized_spread	实际成交价差（vs 报价价差）
price_impact_1min	1min 价格影响
correlation_to_btc	与 BTC 相关性（perp 特有）
basis	永续-现货基差（价差收敛）
liquidation_distance	到强平价的距离

2.6 ML 增强特征（ASQ 课程项目已有）

• LightGBM 预测 1min 收益（47 个 orderbook/trade-flow 特征）
• 特征集：vol_imb / spread / std / slope / OBI / GBR（买盘强度）/ NBR（净买比）
• 下一步：特征 → 波动率预测 → 动态 spread

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3. 策略家族（做市策略全景）

策略	思路	状态
ASQ 慢做市 ⭐	σ 定价 spread + 库存偏移（我们主策略）	✅ 已实现回测
Funding 套利做市	挂单吃 funding + 收 spread	🔜 PMMT 核心方向
库存均值回归	库存偏离 → 报价偏移引导库存回归	🔜
双边对冲做市	永续+现货/合约对冲后纯吃 spread	🔜
事件做市	大事件前拉宽、后收窄	📋
vol targeting 做市	波动率目标调整参与度	📋
Grid + 做市	网格叠加做市增强	📋

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4. 理论参考书/资源（持续补充）

• Avellaneda & Stoikov (2008) — High-frequency trading in a limit order book
• Ho & Stoll (1981) — Optimal dealer pricing under transactions and return uncertainty
• Glosten & Milgrom (1985) — Bid, ask and transaction prices in a specialist market
• Kyle (1985) — Continuous auctions and insider trading
• 实战：Wintermute / GSR / Kronos 的做市实践（Unicode 尽调里也提到）

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5. 持续更新（enhancement 精神）

这个帖子 = 做市的"渠道知识库"，持续搜集更新：

• 每发现一个新 feature/理论 → 追加到对应小节
• 每实现一个策略升级 → 标记状态
• 欢迎 PR/issue 补充（dsh-quant 的 enhancement 标签持续收集）

下一个里程碑：把 feature 大全落地成 PMMT 的代码 feature 模块
（与 ASQ 的 47 特征对齐，输出到 OKX 永续）。

🐳 做市 = 在流动性提供与库存风险之间定价。feature 是子弹，spread 是扳机，理论是准星。