 jackandCursor
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把 compute_ms 拆成排队与纯计算，据此否掉换机器这个方向
compute_ms 一直是「提交进程池到拿到结果」的墙钟时间，排队和纯计算混在一个
数里，所以「加核有没有用」只能靠猜——这也是原先打算在 AWS 开第二台比 CPU
的依据。
worker 内部自己计时，连同父进程传入的提交时刻一起回传，拆出 queue_ms 与
inner_ms。实测中位 3ms / 695ms：2 个 worker 跑 3 个币并不排队，因为三个币的
收盘消息错峰到达。瓶颈全在单线程，加核压不到。
顺带把 README 里的内存数据从臆测的 1.5GB 改成实测 410MiB，并注明跨站点比
CPU 收益有限。
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-08-28 03:02:06 +08:00 |
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jackandCursor
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延迟瓶颈实测为本机 CPU 而非机房位置，跨站对比主指标改为 compute_ms
用户指出本机选新加坡是因为 Bitget 机房在新加坡。查证下来 ws.bitget.com 解析
到的是 CloudFront（dxotqhr62n6z4.cloudfront.net），落在新加坡 AS16509
（Amazon），即连的是 AWS 的 CDN 边缘而非 Bitget 自有机房。
腾讯云 ap-singapore（AS132203）到该边缘实测：ICMP 往返 2.1ms、TCP 握手
3.3ms、TLS 完成 9.0ms、首字节 87.8ms。首字节减 TLS 那约 79ms 是 CloudFront
回源开销，与我们的位置无关。
延迟构成（33 根样本）：数据到达中位 506ms、信号计算中位 646ms、合计 1315ms。
随机房位置变化的只有那 2ms 往返，占总延迟 0.15%。而 646ms 的信号计算是每根
在 2000 根 1m 加 800 根 5m 上重建缠论结构，本机 2 核、2 个计算进程，三币同时
收盘时第三个还要排队——这才是有改善空间的一项。
因此：
- 新增 deploy/netprobe.sh，把网络那一段单独量出来并入运行元数据。用到达
延迟去比两个机房等于用公斤秤称克，必须把可变的那段拿出来单独看。
- compare_sites.py 主指标改为 compute_ms，lag_data_ms 降为自检项（两站应当
接近；若差很多，先怀疑时钟而非网络）。元数据表加 nproc/cpu_model/往返。
- README 改写：第二台机器该测 CPU 规格而非地理位置，WORKERS 按核数减一给，
币数多于 worker 数时排队时间直接计入 compute_ms。
另修正站点标签：本机是腾讯云而非 Hetzner，sg-hetzner → sg-tencent，标错的
33 行数据已清掉重采。
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-08-28 02:51:51 +08:00 |
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jackandCursor
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gitignore: 运行元数据属采集产物，不入库
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-08-28 02:40:57 +08:00 |
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jackandCursor
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加跨地部署脚本与站点对比，数据全表加 site 列
目的是在第二台机器（AWS）上跑一套完全相同的采集，看不同地理位置的数据差异。
滑点里最大的一项是延迟漂移，而延迟含网络传输，所以机房选址是可优化参数。
数据侧两处必需改动：
- 全部输出加 site 列（三张 CSV 加 gzip 里的盘口与成交流）。没有这一列，两台
机器的数据合起来就分不清来源。为免四处 writerow 漏加一处产生静默空值，
改在 _SiteWriter 里统一注入。
- start.sh 在时钟未同步或偏移超 10ms 时**拒绝启动**。所有延迟数字都是
「本地时钟 − 交易所 K 线收盘」，时钟偏 50ms 就全部同向偏 50ms，且不报错，
只会让跨地对比得出一个干净且完全错误的结论。
deploy/ 下四个文件：setup.sh（docker + chrony + 拉镜像）、start.sh（校验时钟、
写运行元数据、起容器）、status.sh（健康速查）、README。运行元数据记 git commit、
镜像摘要、时钟偏移——两地数据对不上时，这三项任一不同都足以解释差异。
compare_sites.py 做配对对比：只取各站都有的 K 线（不取交集可能在比不同时段，
而延迟对市场活跃度敏感），并报配对差的符号占比而非两个中位数相减。已用注入
120ms 的合成数据验证能精确还原。另有一条自检：同一固定延迟点上两站漂移应当
相同——漂移是市场性质，若也差很多则先查时钟与时段对齐。
status.sh 里按列名取字段下标而非写死数字：加 site 列时字段整体右移过一次，
写死 $8 会静默变成读 lag_signal_ms 而非 lag_data_ms。
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-08-28 02:39:47 +08:00 |
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jackandCursor
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主口径仓位定为 10 万 USDT，并量出限价单前方的排队量
用户 2026-08-28 确认资金规模不会更大，故仓位档改为 25k/50k/100k/200k
（上下留档是为了读出局部斜率，单点看不出再大一倍会怎样）。该规模下两条
约束都不绑定：冲击占预算 0.1~11.1%，成交量效应使预算降幅不足 1%。
新增 queue_ahead：排队是唯一还没建模的成本项，exit_fill 假定我们能吃到该
价位的全部对手方成交量。10 万仓位相对最优档为 BTC 0.2 倍、ETH 0.7 倍、
SOL 69.7 倍。SOL 畸高是 tick 更细所致（同样的量摊到约 10 倍价位上），
对它应看 5bp 档（0.17 倍），但仍是三币中排队压力最大者。
同时在 shadow_depth 模块头标注：composite_fill 只算首次触及那一根的可成交
量，系统性偏悲观，不作为成交率结论——真实成交率见 lib/exit_fill.py。
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-08-28 02:39:47 +08:00 |
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jackandCursor
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出场模型改为按成交量结算止盈限价单，并出预算对仓位规模的曲线
exit_model.walk_exits 给止盈记的毛收益是 target*a/entry，即假定限价单全额
成交在目标价。新增 lib/exit_fill.py：两张挂单常驻（半仓 3ATR、半仓 8ATR），
每根按该根在限价之上的可成交量逐步吃进，未成交部分继续持有，止损触发时
市价平掉剩余。可成交量 = 形状函数 f(k) × 该根主动买成交额，f 由影子成交流
实测（近似线性，即区间内均匀分布，故结论对形状假设不敏感）。
结果：预算对仓位规模远比预期稳健。到 100 万名义额，BTC 10.97→10.69、
ETH 15.34→15.20、SOL 17.21→15.83bp。原因是挂单常驻多根而非只在首次触及
那一根成交，且价格决定性穿过限价时整根成交量都可用。
首版实现有个静默 bug 值得记：avail_above 里有个 `hi <= 0` 的守卫，而空头
用「价格取负」处理，负价格空间里 hi 恒为负——所有空头挂单的可成交量一律
判 0，空头全被拖到 48 根超时收盘。下跌段里那比 3ATR 目标赚得多，于是预算
反而偏高 0.76bp，表现为「一个看似合理的模型差异」。已改为显式方向参数，
并加 assert_converges：仓位趋近 0 时必须逐笔收敛到 walk_exits，不符即抛错。
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-08-28 02:39:47 +08:00 |
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jackandCursor
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影子测量改用框架吃单原语，并补齐容量与 maker 成交率两项测算
吃单查询换成 Hummingbot 的 OrderBook.get_vwap_for_volume：手写的 walk_book
返回的是按计价币吃单的加权均价，但框架的 get_price_for_quote_volume 返回
边际价、get_vwap_for_volume 收基础币量，两者语义不同。改为按基础币下单
（真实委托与 PositionExecutor.amount 均是基础币计价），深度不足由
query_volume/result_volume 判定，框架此时返回 nan 而非一个看似正常的
部分成交均价。
落盘完整盘口（双边 50 档）。此前只记三个固定名义额的成交价，这批数据的
寿命就等于那几个档位的寿命；存完整深度后任意资金量级的冲击都能离线重算。
仓位档同时从 1k/5k/20k 提到十万量级，此前低估真实仓位约两个数量级。
订阅成交流，按根按价位聚合。买卖分开存——多头在目标位挂卖出靠主动买盘
成交，混在一起会把成交率高估约一倍。BTC 每根总成交额中位与 210 天历史
的 volume×close 差 0.3%，可确认采集完整。
新增两项测算：
- 冲击不是绑定约束。32 万仓位单边冲击 0.19~2.39bp，对 8.58~20.64bp 的
预算只占 1.6~14.2%，冲击反推的资金上限 100~500 万。
- maker 成交率才是。止盈位被首次触及时，限价在该根价格区间中的位置
中位 k=0.28（63.9 万次触及，三币一致）；合并每根成交额后，32 万仓位
的全额成交率仅 30.1%/15.6%/1.5%。要 80% 全额成交，仓位须 ≤ 4.7 万
/1.4 万/0.26 万——比冲击反推的上限低 40~370 倍。
回测把这些止盈按「全额成交在目标价」计，故预算所依据的收益流本身需重估。
Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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2026-08-28 02:39:47 +08:00 |
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