Why AI‑powered market making on hybrid exchanges is such a big deal
AI‑powered market making on hybrid exchanges sounds like модный термин из презентаций, но за ним скрывается очень простая идея: дать ликвидности мозги.
Не просто расставлять ордера по сетке и надеяться на чудо, а использовать алгоритмы, которые:
– понимают, что происходит в стакане;
– чувствуют риск;
– адаптируются к волатильности;
– подстраиваются под разные режимы рынка и режимы самой гибридной биржи (on-chain + off-chain).
В гибридных экосистемах — где частично всё происходит на блокчейне, а частично на быстрых off-chain движках — классический маркетмейкинг быстро упирается в лимиты: газ, задержки подтверждений, особенности AMM-пулов, кросс‑маршрутизация ордеров.
Здесь и начинается территория AI market making crypto: когда ваш бот не просто следует статическим правилам, а обучается на истории сделок, поведении участников, особенностях гибридного матчера и даже на данных из других бирж.
—
Что такое hybrid exchanges простыми словами
Гибрид — это не «децентрализованная биржа 2.0»
Гибридная биржа — это не просто DEX с красивым интерфейсом. Это сочетание:
– on-chain компонентов (депозиты, выводы, иногда расчёты и хранение позиций);
– off-chain движка (матчинг ордеров, кэширование книг заявок, риск‑менеджмент в реальном времени).
В итоге ты получаешь:
– прозрачность и проверяемость как у DEX;
– скорость и гибкость, близкую к CEX.
Но за эту гибкость приходится платить сложностью. Простые скриптовые боты, к которым привыкли многие спот‑маркет трейдеры, здесь часто ломаются: где‑то не учли газ, где‑то не учли задержку подтверждений, где‑то не поняли, как считается цена пула.
—
Зачем вообще нужен AI‑powered market making на гибридных биржах
От «я поставлю пару ордеров» к настоящему бизнесу
Ручной или примитивный маркетмейкинг работает до тех пор, пока:
– ликвидность низкая;
– конкурентов мало;
– рынок не слишком волатилен.
На гибридных платформах ситуация быстро меняется:
– новые токены появляются каждую неделю;
– ликвидность рассыпана по пулам, ордербукам и агрегаторам;
– пользователей привлекают агрессивными кампаниями и фармингом.
AI‑подход помогает:
– динамически расширять/сжимать спред;
– адаптировать глубину ордербука к реальному риску;
– учитывать внешние цены (CEX, DEX, оракулы);
– отличать «шум» от реального дисбаланса спроса и предложения.
Фактически, algorithmic trading market making software превращает маркетмейкинг в управляемую, измеримую стратегию, а не в «я настроил бота и ушёл спать».
—
Частые ошибки новичков в AI‑market making
Ошибка 1. «Зачем мне риск‑менеджмент, я же маркетмейкер»
Новички часто думают, что маркетмейкер «зарабатывает на спреде» и поэтому риск для него минимальный. Реальность жёстче. Основные провалы:
– Не ограничивают инвентарь по токену, в итоге застревают с большим «хвостом» в убыточной стороне.
– Игнорируют тренд: бот продолжает усреднять, хотя рынок уже ушёл далеко.
– Не ставят стопы и хеджевые механизмы (например, через CEX или другой DEX).
В результате вместо плавной кривой PnL получается «с берега в пропасть за один день».
—
Ошибка 2. «Скопирую чужой crypto market making bot с GitHub»
Это самая типичная ловушка. Человек:
1. Находит готовый репозиторий «маркетмейкинг‑бота».
2. Немного меняет параметры, подключает API гибридной биржи.
3. Запускает на реальных деньгах.
Проблемы:
– Бот писался под другой тип биржи (обычный CEX или простую DEX), логика не учитывает гибридные особенности.
– Нет адаптации под комиссии (включая газ, если часть логики на блокчейне).
– Алгоритм не учитывает проскальзывание и частичное исполнение ордеров.
И даже если визуально ордербук выглядит красиво, итоговый PnL оказывается разрушающим.
—
Ошибка 3. «AI = волшебная коробка, которая всё сделает сама»
Новички часто воспринимают AI market making crypto как магию: «мы натренируем модель, и она сама решит».
На практике:
– Модель не знает, какие риски вы готовы брать.
– Модель не понимает бизнес‑ограничения (лимиты капитала, регуляторику, партнёрские обязанности по поддержанию спреда).
– Модель легко переобучается на коротком периоде «идеальных» данных и ломается в первый же кризис.
AI — это усилитель. Если вы не понимаете, как работает маркетмейкинг и гибридная биржа, он усилит ошибки, а не прибыль.
—
Ошибка 4. «Не нужен бэктест, всё равно рынок изменился»
Ещё одна частая история: разработчики сразу идут в прод, потому что:
> «исторические данные уже устарели»,
> «рынок вечно меняется»,
> «бэктесты — это для академиков».
В итоге:
– нет понимания, как стратегия вела бы себя на разных режимах рынка (бычий, медвежий, флэт, паника);
– непонятно, где истинная граница риска;
– любой форс‑мажор воспринимается как «неожиданность».
Да, бэктест не даёт гарантии будущей прибыли. Но он показывает, где ваша стратегия закономерно ломается — и это критично.
—
Ошибка 5. Перекручивание параметров под прошлые данные
Даже у тех, кто всё‑таки делает бэктесты, есть любимый грех: оверфитинг.
Авторы:
– гоняют сотни комбинаций параметров;
– выбирают то, что на истории даёт «космическую» доходность;
– гордо объявляют, что у них идеальный crypto market making bot.
Потом запускают — и ловят полное расхождение между бэктестом и реальностью. Потому что бот был настроен не под рынок, а под конкретный отрезок истории. AI здесь особенно уязвим: нейросети легко переобучить на «красивый» период.
—
Как подойти к AI‑market making на гибридных биржах с умом
Старт с простых, но продуманных стратегий
Прежде чем подключать AI, стоит:
– настроить базовый маркетмейкинг с чёткими лимитами по инвентарю;
– задать правила отключения или ужесточения стратегии при экстремальной волатильности;
– добавить мониторинг и алерты: спред, глубина, объём, позиция, PnL.
Когда базовая механика работает стабильно, можно уже поверх неё ставить AI‑модуль, который:
– подстраивает спред в зависимости от состояния рынка;
– выбирает оптимальную глубину ордербука;
– регулирует агрессивность (часть ордеров пассивные, часть — забирают ликвидность).
—
Стратегия интеграции AI
Несколько практичных шагов:
– Сначала используйте AI только как «советника»:
– модель предлагает параметры;
– человек или простой алгоритм проверяет и фильтрует.
– Введите «sandbox‑режим»:
– небольшой капитал;
– ограниченный список токенов;
– жёсткий стоп‑лимит по максимальным потерям.
– Регулярно сравнивайте:
– AI‑настройки;
– статические, заранее заданные настройки.
Это позволяет понять, действительно ли AI‑подход приносит добавленную ценность, а не просто красиво выглядит на дашборде.
—
Вдохновляющие примеры и кейсы успешных проектов
Кейсы без брендов, но с реальными сценариями
1. Команда, начавшая с минимального капитала
Небольшая группа разработчиков запустила маркетмейкинг на гибридной бирже только на одном токене. Сначала они использовали простую сетку, потом добавили:
– адаптивный спред на основе волатильности;
– ограничение по инвентарю;
– элементарную модель, которая ловила всплески объёма по связанной торговой паре на CEX.
За первые шесть месяцев они не «выстрелили» в космос, но вышли на стабильный доход с умеренным риском и уже после этого стали наращивать капитал и подключать больше токенов.
2. Проект, который строил hybrid crypto exchange liquidity solutions для новых листингов
Этот стартап не просто торговал сам. Они предложили гибридной бирже пакетную услугу:
– запуск ликвидности для новых токенов;
– базовый маркетмейкинг с AI‑модулем;
– отчётность по спредам, глубине и качеству исполнения.
Клиенты (проекты‑эмитенты токенов) платили фикс плюс бонус за поддержание целевых параметров рынка. Так маркетмейкинг превратился из «трейдинга ради спреда» в полноценный B2B‑бизнес.
3. Команда, перепрофилировавшая HFT‑инфраструктуру
Ребята с опытом в высокочастотной торговле на традиционных рынках перенесли свои наработки на гибридные крипто‑биржи. Они:
– адаптировали свой движок под ончейн‑ограничения;
– оптимизировали маршрутизацию ордеров между пулами и ордербуками;
– сверху поставили ML‑модели для прогнозирования краткосрочной волатильности.
Да, путь занял больше года, но в итоге они стали ключевым поставщиком ликвидности на нескольких гибридных платформах.
—
Выбор и построение инфраструктуры: от бота до сервиса
Почему «просто бот» — мало
С точки зрения бизнеса, маркетмейкинг на гибридных площадках — это не только торговая стратегия, но и инфраструктурный сервис.
Один standalone‑бот не решит задачи, если вы хотите:
– обрабатывать десятки торговых пар;
– подключаться к нескольким гибридным биржам;
– предоставлять отчётность и API вашим партнёрам.
Здесь уже нужен полноценный automated market making service for exchanges, который включает:
– движок для ордеров и риск‑менеджмента;
– модуль AI/ML для адаптации параметров;
– панель мониторинга;
– журнал и алерты;
– систему управления конфигурациями под каждую биржу и токен.
—
Практические советы по развитию инфраструктуры
Чтобы постепенно перейти от «домашнего бота» к серьёзной системе:
– Разделите код на слои:
– адаптеры под конкретные биржи;
– слой логики маркетмейкинга;
– риск‑модуль;
– AI‑модуль как отдельный сервис.
– Сначала делайте надёжность, потом «умность»:
– лучше устойчивая, но простая стратегия,
– чем супер‑умная модель, которая падает при первом сетевом лаге.
– Продумайте логику остановки:
– что происходит при обрыве связи;
– как бот реагирует на экстремальный спред или отсутствие котировок оракулов;
– как вы будете быстро сворачивать позиции, если что‑то идёт не так.
—
Какие скиллы реально нужны для AI‑market making
Три столпа: тех, математика, рынок
Для структурного подхода полезно развивать сразу три направления:
– Инженерия
– хорошее понимание сетей, API, очередей сообщений;
– умение строить отказоустойчивые сервисы;
– работа с логированием и мониторингом.
– Математика и статистика
– вероятности, распределения, корреляция и ковариация;
– базовый риск‑менеджмент;
– понимание метрик качества моделей.
– Рынок и микро‑структура
– как устроен ордербук, как формируется цена;
– чем гибридная биржа отличается от CEX/DEX;
– как комиссии и газ меняют экономику сделок.
AI‑модель без этих трёх опор превращается в лотерею.
—
Ресурсы для обучения и практики
С чего начать, если ты не quant‑профи
Если грубо, путь выглядит так:
– Теория и база:
– книги по алгоритмическому трейдингу и микро‑структуре рынков;
– курсы по машинному обучению (особенно time series и reinforcement learning);
– материалы по крипто‑рынкам и DeFi.
– Практика на «песочнице»:
– подключение к тестнетам гибридных бирж, где можно гонять бота без реальных денег;
– сбор и анализ исторических данных по стаканам и пулам;
– первые прототипы простых ботов без AI, только с базовой логикой.
– Переход к AI:
– тренировка моделей, которые прогнозируют волатильность и объём, а не «цену до запятой»;
– сравнение стратегий «с AI» и «без AI» на одинаковых данных;
– отладка поведения на стресс‑сценариях (резкие гэпы, отсутствие ликвидности, перегруженные сети).
—
Как не потеряться среди инструментов и софта
Инструменты: строить самому или использовать готовое
Сегодня есть множество фреймворков и решений, которые называют себя algorithmic trading market making software. Подход к выбору примерно такой:
– Для обучения и прототипов:
– открытые библиотеки и фреймворки;
– симуляторы ордербуков;
– простые ML‑библиотеки, которые вы уже знаете (PyTorch, TensorFlow, scikit‑learn).
– Для продакшена:
– решения, которые позволяют поднимать собственные инстансы (self‑hosted);
– платформы с возможностью глубокой кастомизации под гибридные биржи;
– системы с прозрачным логированием и понятным API.
Главное — не воспринимать готовый инструмент как волшебную палочку. Это всего лишь каркас, а качество стратегии и риск‑менеджмента остаётся на вашей совести.
—
Напоследок: что отличает тех, кто выживает и зарабатывает
Не те, у кого самая «умная» нейросеть, а те, кто:
– признаёт, что рынок может долго быть иррациональным;
– закладывает риск‑менеджмент в архитектуру с первого дня;
– относится к AI как к усилителю, а не к заместителю мозга;
– идёт от простого к сложному, постепенно масштабируя капитал и количество рынков.
AI‑powered market making on hybrid exchanges — не территория супергероев. Это пространство для тех, кто готов учиться, тестировать гипотезы и честно смотреть на свои ошибки.
Новички чаще всего проигрывают не из‑за отсутствия таланта, а из‑за попытки перепрыгнуть через этапы: «сразу AI, сразу гибрид, сразу большой капитал». Если двигаться по шагам, строить систему, а не «бота ради галочки», гибридные биржи и AI могут стать не просто экспериментом, а устойчивым направлением вашего бизнеса.