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Execution & Market Making

From TWAP/VWAP and Almgren-Chriss to TCA, slippage models, and the Avellaneda-Stoikov market maker — how to turn a signal into fills without paying the spread twice.

  1. 01
    TWAP、VWAP與POV對比：如何選擇執行基準（以及何時它們會對你撒謊）
    Jul 15, 2026 #execution

    TWAP、VWAP與POV對比：如何選擇執行基準（以及何時它們會對你撒謊）

    TWAP、VWAP和POV本質上都是對成交量預測的一次押注。我們剖析每種調度演算法背後隱藏的假設，構建加密貨幣日內成交量曲線，並在回放的L2數據上對三者進行正面對比測試。
  2. 02
    去掉玄乎其辭的 Almgren-Chriss：一個下午就能實現的最優執行模型
    Jul 14, 2026 #執行

    去掉玄乎其辭的 Almgren-Chriss：一個下午就能實現的最優執行模型

    Almgren-Chriss 最優執行模型的完整推導：線性衝擊、sinh/cosh 交易軌跡、有效前沿，以及從 Binance L2 和成交資料校準 eta、gamma、sigma 的可執行 Python 程式碼。
  3. 03
    切片內部:排程器與交易所之間的子訂單戰術
    Jul 24, 2026 #執行

    切片內部:排程器與交易所之間的子訂單戰術

    Almgren-Chriss 與 VWAP 只負責設定切片預算——執行的勝負卻在戰術層決出。升級計時器、maker-taker 盈虧平衡數學、Binance/OKX/CME 上 amend 與 cancel-replace 的佇列語義、冰山訂單的反訊號洩露,以及一套 Python 逐切片狀態機。
  4. 04
    加密市場的智慧訂單路由：一筆訂單，十二個場所，沒有 NBBO
    Jul 22, 2026 #執行

    加密市場的智慧訂單路由：一筆訂單，十二個場所，沒有 NBBO

    為什麼加密 SOR 比股票路由更難：沒有合併行情、幻影流動性、預注資本。一套帶數學與 Python 的凸路由最佳化、maker 感知的戰術，以及來自你自己 TCA 的分場所 markout 排行榜。
  5. 05
    做市與吃單的抉擇：費率檔位、返佣與跨越價差的真實成本
    Jul 21, 2026 #做市吃單

    做市與吃單的抉擇：費率檔位、返佣與跨越價差的真實成本

    做市/吃單之爭本質是一筆披著費率外衣的逆向選擇交易。本文通過Glosten-Milgrom模型推導盈虧平衡數學、剖析真實加密貨幣費率檔位與代幣折扣、回顧返佣挖礦的歷史、分析佇列位置對返佣價值的影響，並講解如何在回測中建模分級費率。
  6. 06
    滑點曲線,而非滑點常數:經得起實盤檢驗的成本模型
    Jul 23, 2026 #滑點

    滑點曲線,而非滑點常數:經得起實盤檢驗的成本模型

    用依賴於規模、波動率和流動性的成本曲線取代恆定的 bps 滑點:平方根定律、從 TCA 成交或公開資料擬合曲線、市場狀態壓力乘數,以及為什麼你的策略排行榜會重新洗牌。
  7. 07
    成交模擬：從收盤價幻想到佇列感知現實的階梯
    Jul 16, 2026 #成交模擬

    成交模擬：從收盤價幻想到佇列感知現實的階梯

    成交模擬保真度的五級階梯——從收盤價成交到機率化佇列位置模型。將部分成交建模為狀態機，把限價單成交機率的上下界作為 PnL 區間，並給出對照實盤成交的校準閉環。
  8. 08
    執行落差與自建TCA：衡量執行到底讓你付出了多少代價
    Jul 20, 2026 #執行

    執行落差與自建TCA：衡量執行到底讓你付出了多少代價

    Perold的執行落差理論,被落地成一套針對加密貨幣交易機器人的可執行TCA流水線:基於到達價的分解、t+1秒/10秒/60秒的markout曲線、約200行Python程式碼即可處理你自己的成交記錄,並將結果回灌到你的回測成本模型中。
  9. 09
    基於Avellaneda-Stoikov模型的加密貨幣對做市商演算法構建指南
    May 17, 2025 #做市商

    基於Avellaneda-Stoikov模型的加密貨幣對做市商演算法構建指南

    一步步教你如何用Avellaneda-Stoikov模型和PPO演算法為USD+/wETH和USD+/cbbtc等加密貨幣對構建做市商演算法。涵蓋鏈上交易特性、庫存管理、強化學習訓練等。
  10. 10
    Updating the Volume Curve Intraday: Does Adaptive Forecasting Actually Help?
    Aug 13, 2026 #microstructure

    Updating the Volume Curve Intraday: Does Adaptive Forecasting Actually Help?

    Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.
  11. 11
    按活躍時間計算PnL：改變策略排名的指標
    Mar 18, 2026 #演算法交易

    按活躍時間計算PnL：改變策略排名的指標

    為什麼年度原始PnL不適合比較不同交易時間的策略。如何計算有效收益率，為什麼需要fill_efficiency，以及為什麼27% PnL的策略可能優於300%的策略。