Files
Chan/research/out/latency_ccxt.csv
T
UbuntuandCursor 7e339d2a54 research: 影子交易器落在 Hummingbot 上,并修掉 Bitget 连接器的换根延迟
1m 腿的滑点余量只有几个 bp,所以要测的必须是生产路径的滑点——换个运行时
测出来的数就不作数。框架因此从「滑点已知后再定」提前到测量阶段就定为
Hummingbot(Spot/Perp 连接器均 v2.0,Bitget 是 Foundation Partner)。

新增 research/live/。前置测量:

- bench_compute.py 本机算力,1m 单币 0.318s、三币串行 1.38s
- venue_parity.py Binance 与 Bitget 同根信号重合仅 14.6~42.6%
- signal_sensitivity.py 0.25bp 扰动就换掉一半信号
- aggregate_robustness.py 但总体期望不降——脆的是信号身份,不是 alpha
- bitget_baseline.py 因此改用 Bitget 原生基线定预算:余量 BTC -0.13bp、
  ETH +4.02bp、SOL +2.92bp。BTC 本就为负,只作延迟测量的参照物

运行时选型:

- parity_env.py 容器与本机信号逐一相同(下标、中枢数、checksum 全等),
  容器内 0.26s/币反而更快。故 chanlun 直接挂载进容器,不必另起信号服务。
  装进现有 .venv 那条路走不通:Hummingbot 要 numba>=0.61.2 与
  aiohttp<3.14,与本机 Python 3.14 冲突
- latency_ccxt.py / latency_hummingbot.py / latency_compare.py 初测显示
  Hummingbot 比 ccxt.pro 慢约 1030ms,90 根逐根配对里 80~97% 更慢
- probe_ws_action.py 否掉「丢弃 snapshot」的猜测:换根首条就是 update
- probe_hb_vs_raw.py 与 latency_attribute.py 四路归因——容器网络 2~18ms、
  Hummingbot 处理 -10~-30ms,1350~1480ms 全落在解析方式上
- probe_ws_payload.py 定位根因:Bitget 换根会推一条带两根的消息
  [上一根, 新一根],而上游取 data["data"][0] 拿到的是上一根,新一根要等
  下一条单元素消息

修复:

- patched_candles.py 处理消息里的全部元素。不能简单改成 [-1]——那样上一根
  的收盘价会永远停在换根前约 1 秒的那次推送上,而信号对 0.25bp 都敏感
- verify_patch.py 60 根配对验证:拿回 1060~1090ms,与原始 WS 只差 5~14ms
  已贴理论下限,19 根已收盘 K 线 OHLCV 逐根未变。折算 ETH 省 0.54bp、
  SOL 省 0.42bp。此 bug 值得向上游反馈

影子交易器:

- shadow_hb.py 不下单,读连接器真实盘口按仓位吃单深度算成交价,与次根开盘价
  (回测 entry_delay=1 的口径)相减,分解成延迟漂移、盘口价差、深度冲击。
  盘口 10Hz 滚动缓冲 30 秒,把延迟变成自变量:每个信号记 0.5/1/2/5s 与实际
  算完时刻各一个滑点值,本机算得慢也不影响能读出的曲线
- shadow_signal.py 信号计算隔离到子进程。0.26s 是纯 CPU 且 chanlun 受 GIL
  限制,放进 asyncio 循环会把行情处理一起卡住
- shadow_report.py 首日延迟门槛与滑点曲线报表

不用 paper trade 测滑点:它的成交由 Hummingbot 自己的撮合模型模拟,
测出来是模型行为而非市场行为。

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-08-27 23:51:57 +08:00

1.9 KiB

1kline_tssymt_data_mslag_ms
21787840400000SOL17878404010751075
31787840400000BTC17878404015771577
41787840400000ETH17878404018631863
51787840460000ETH178784046007575
61787840460000BTC1787840460549549
71787840460000SOL1787840460822822
81787840520000SOL1787840520463463
91787840520000ETH1787840520756756
101787840520000BTC17878405210261026
111787840580000ETH1787840580384384
121787840580000BTC1787840580687687
131787840580000SOL17878405812921292
141787840640000BTC1787840640204204
151787840640000SOL1787840640525525
161787840640000ETH17878406411551155
171787840700000BTC1787840700192192
181787840700000ETH17878407011701170
191787840700000SOL17878407011851185
201787840760000BTC1787840760795795
211787840760000ETH17878407612311231
221787840760000SOL17878407613461346
231787840820000BTC1787840820308308
241787840820000ETH1787840820327327
251787840820000SOL17878408212411241
261787840880000BTC1787840880441441
271787840880000ETH1787840880933933
281787840880000SOL1787840880936936
291787840940000SOL1787840940330330
301787840940000ETH1787840940551551
311787840940000BTC1787840940920920
321787841000000SOL17878410014881488
331787841000000BTC17878410016831683
341787841000000ETH17878410018621862
351787841060000BTC1787841060406406
361787841060000SOL1787841060621621
371787841060000ETH17878410611511151
381787841120000ETH1787841120329329
391787841120000BTC1787841120436436
401787841120000SOL1787841120928928
411787841180000SOL1787841180360360
421787841180000BTC1787841180591591
431787841180000ETH1787841180910910
441787841240000ETH1787841240385385
451787841240000BTC1787841240416416
461787841240000SOL1787841240627627
471787841300000ETH1787841300833833
481787841300000SOL17878413011691169
491787841300000BTC17878413012991299
501787841360000ETH1787841360166166
511787841360000BTC1787841360565565
521787841360000SOL1787841360991991
531787841420000SOL1787841420375375
541787841420000ETH17878414222672267
551787841420000BTC17878414223142314