Как собрать маркет-мейкер-бота на Hyperliquid

6 мая 2026 г.

hyperliquid market maker
hl market maker tutorial
маркет-мейкер-бот для Hyperliquid
ончейн-маркет-мейкинг на бессрочниках
маркет-мейкинг через Hyperliquid API

Маркет-мейкинг — одна из самых старых торговых стратегий на финансовых рынках. Маркет-мейкер одновременно выставляет заявки на покупку и продажу, зарабатывая на спреде между bid и ask и добавляя рынку ликвидность. С ростом ончейн-бирж бессрочных контрактов вроде Hyperliquid даже независимые разработчики и небольшие квант-команды могут участвовать в маркет-мейкинге через открытый API, без институциональной инфраструктуры.

Ниже разберём, как подойти к созданию маркет-мейкер-бота для Hyperliquid: логику стратегии, техническую архитектуру, риск-менеджмент и хранение ключей подписи через аппаратный кошелёк OneKey.

Что такое маркет-мейкинг на бессрочных контрактах

На спотовом рынке маркет-мейкер держит реальный инвентарь актива. На рынке бессрочников «инвентарь» выражается как чистая длинная или короткая позиция. В идеале маркет-мейкер стремится оставаться delta neutral: регулярно обновлять заявки по обе стороны стакана, забирать спред и не делать ставку на направление цены.

Архитектура стакана Hyperliquid похожа на централизованные биржи, но расчёты происходят ончейн, а средства остаются под самокастодиальным контролем пользователя. Перед разработкой бота обязательно изучи официальную документацию Hyperliquid: типы ордеров, комиссии, лимиты и API-спецификации.

Если ты пока не хочешь сразу писать своего бота, практичный первый шаг — поторговать через OneKey Perps. Так ты сможешь понять механику бессрочников, плечо, ликвидации, комиссии и поведение рынка, прежде чем автоматизировать стратегию.

Базовая логика маркет-мейкер-бота

Расчёт спреда

Самая простая симметричная схема — выставлять заявки по обе стороны от средней цены, или mid price:

buy_price = mid_price * (1 - spread / 2)
sell_price = mid_price * (1 + spread / 2)

Параметр spread должен покрывать как минимум:

торговые комиссии;
риск adverse selection, когда тебя исполняют перед неблагоприятным движением цены;
возможные издержки, связанные с funding rate;
волатильность конкретного рынка;
задержки между получением данных, расчётом цены и отправкой ордера.

Комиссионные уровни и параметры рынков нужно сверять с официальной документацией Hyperliquid. Чем меньше капитал, выше волатильность и хуже исполнение, тем осторожнее стоит выбирать спред.

Обновление заявок

Цена постоянно двигается, поэтому старые заявки быстро становятся неактуальными. Боту нужен механизм регулярного refresh’а котировок.

Типовые триггеры:

по времени — например, обновлять заявки каждые 5 секунд;
по отклонению цены — если mid price ушёл от текущих заявок сильнее заданного порога;
по исполнению — если одна из заявок исполнилась, сразу переставить обе стороны стакана;
по изменению позиции — если инвентарь стал слишком перекошенным.

На практике обычно комбинируют несколько условий. Слишком частое обновление может упереться в лимиты API и создать лишние расходы, а слишком редкое — сделать котировки уязвимыми для арбитража.

Управление инвентарём

Главный риск маркет-мейкинга — накопление позиции. Например, если рынок постоянно исполняет твои buy-заявки, а sell-заявки не исполняются, бот постепенно набирает лонг. Если цена потом резко падает, спред уже не спасает.

Основные методы контроля:

price skewing — если позиция в лонге, сдвигать bid и ask ниже, чтобы меньше покупать и активнее продавать; если позиция в шорте — наоборот;
жёсткие лимиты позиции — если net position превысила порог, бот перестаёт выставлять заявки в сторону увеличения риска;
уменьшение размера ордера — при росте риска снижать объём новых заявок;
аварийная остановка — при резком движении рынка или превышении дневного убытка отключать стратегию.

Пример псевдокода для skewing:

# Псевдокод: сдвиг цены на основе чистой позиции
position = get_net_position("BTC")  # положительное значение = лонг, отрицательное = шорт

skew_factor = -position * inventory_risk_param  # настраиваемый параметр риска

bid_price = mid_price * (1 - spread / 2) + skew_factor
ask_price = mid_price * (1 + spread / 2) + skew_factor

Важно: skewing не гарантирует возврат позиции к нейтрали. В трендовом рынке бот может продолжать получать исполнения только с одной стороны.

Архитектура системы

Полноценный маркет-мейкер-бот обычно состоит из трёх слоёв: данных, стратегии и исполнения.

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                Главный цикл маркет-мейкер-бота       │
├──────────────┬──────────────┬────────────────────────┤
│ Слой данных  │ Слой стратегии │ Слой исполнения       │
│              │              │                        │
│ WebSocket    │ Расчёт mid    │ REST API ордера        │
│ Стакан       │ Расчёт спреда │ Массовая отмена/подача │
│ Fill-события │ Skew позиции  │ Подпись через OneKey   │
│              │ Риск-лимиты   │                        │
└──────────────┴──────────────┴────────────────────────┘
        │                              │
  Рыночные данные              Отправка ордеров в Hyperliquid

Слой данных

Слой данных подписывается через WebSocket на:

снимки и обновления стакана;
сделки рынка;
пользовательские исполнения;
состояние открытых ордеров и позиций.

WebSocket нужен, потому что REST-поллинг обычно слишком медленный для своевременной реакции на исполнения.

Слой стратегии

Стратегия рассчитывает:

mid price;
bid/ask с учётом спреда;
skew на основе текущей позиции;
размер ордера;
условия отмены, перестановки или остановки.

Здесь же должны жить лимиты: максимальная позиция, максимальная просадка, лимит на число ордеров, ограничения по волатильности.

Слой исполнения

Слой исполнения отвечает за:

отмену старых заявок;
выставление новых bid/ask;
пакетные операции;
обработку ошибок API;
EIP-712 structured signing;
безопасную работу с ключами.

На этом уровне критично не допускать рассинхронизации: бот должен понимать, какие ордера реально открыты, какие отменены, а какие уже исполнены.

Технические моменты реализации

Отправка ордеров через REST API

Пакетная отправка позволяет одновременно обновлять обе стороны котировки и снижать задержки:

def refresh_quotes(exchange, coin, bid_px, ask_px, order_size):
    # Сначала отменяем старые ордера
    open_orders = get_open_orders(coin)

    if open_orders:
        cancel_ids = [o["oid"] for o in open_orders]
        exchange.bulk_cancel(coin, cancel_ids)

    # Затем отправляем новые котировки
    new_orders = [
        build_limit_order(coin, is_buy=True,  px=bid_px, sz=order_size),
        build_limit_order(coin, is_buy=False, px=ask_px, sz=order_size),
    ]

    return exchange.bulk_orders(new_orders)

Если Hyperliquid поддерживает для нужного сценария batch cancel-and-place, лучше использовать его, чтобы уменьшить окно между отменой и новой постановкой.

Отслеживание исполнений через WebSocket

Исполнения нужно обрабатывать почти сразу, иначе позиция и локальное состояние бота быстро устареют:

def on_user_fill(fill_data):
    coin = fill_data["coin"]
    side = fill_data["side"]   # "B" = buy fill, "A" = sell fill
    sz   = fill_data["sz"]
    px   = fill_data["px"]

    update_inventory(coin, side, sz, px)
    trigger_quote_refresh(coin)  # после исполнения обновляем котировки

WebSocket-соединения иногда обрываются. Обязательно реализуй:

автоматический reconnect;
повторную подписку на каналы;
восстановление локального состояния после reconnect;
сверку открытых ордеров и позиций через REST.

Основные риски

Маркет-мейкинг — это не «безрисковый арбитраж». На практике стратегия может быстро уйти в минус.

Ключевые риски:

инвентарный риск — бот набирает лонг или шорт, а рынок идёт против позиции;
adverse selection — тебя исполняют именно тогда, когда цена вот-вот двинется против твоей заявки;
риск ликвидности — в тонком стакане невозможно быстро выйти без сильного проскальзывания;
технический риск — баги, лаги, падение WebSocket, неверное состояние ордеров;
API-лимиты — слишком частые запросы могут привести к ошибкам и задержкам;
риск плеча — бессрочники с leverage усиливают как прибыль, так и убытки;
funding risk — funding rate может ухудшать результат при удержании позиции.

Поэтому начинать стоит с тестнета или минимального размера позиции, а не с большого капитала.

OneKey: безопасное управление ключами для бота

Маркет-мейкер-боту нужно часто подписывать операции, но частые подписи не означают, что приватный ключ должен лежать на сервере в открытом виде.

Аппаратный кошелёк OneKey хранит приватный ключ в изолированной среде. Даже если сервер с ботом будет скомпрометирован, атакующий не сможет просто экспортировать приватный ключ.

Рекомендуемая схема:

Использовать API Agent в Hyperliquid и создать отдельный кошелёк/агента для бота.
Привязать его к основному аккаунту с ограниченной логикой доступа.
Управлять основным аккаунтом и критичными операциями через OneKey.
Пусть бот формирует сообщение для подписи локально.
Подписанный запрос отправляется в Hyperliquid.

Такой подход снижает риск полной потери средств при взломе торгового сервера. Даже если код бота будет изменён вредоносно, критичные операции с основным кошельком не должны проходить без контроля через аппаратный уровень.

Для практической торговли без собственного бота можно использовать OneKey Perps: это более простой способ получить доступ к бессрочным контрактам, протестировать подход к риску и понять механику Hyperliquid-подобных рынков до разработки автоматизации.

Оптимизация производительности

Несколько практичных советов:

используй пакетные операции для отмены и выставления ордеров;
где уместно, выбирай Alo / post-only ордера, чтобы не забирать ликвидность случайно;
логируй каждую сделку: время, цену, объём, сторону, комиссию, funding;
регулярно анализируй PnL: сколько заработано на спреде, сколько потеряно на инвентаре;
добавь circuit breaker: при превышении дневного лимита убытка бот останавливается и отправляет уведомление;
контролируй частоту запросов через token bucket или похожий алгоритм;
при HTTP 429 делай backoff и не пытайся бесконечно спамить API;
храни конфиги стратегии отдельно от кода и версионируй изменения.

FAQ

Q1: Сколько капитала нужно, чтобы начать маркет-мейкинг на Hyperliquid?

У Hyperliquid нет универсального официального минимума именно для маркет-мейкинга. Практический порог зависит от рынка, цены актива, минимального размера ордера, комиссий и выбранного риска. Лучше сначала тестировать стратегию на очень маленьком размере и повышать объём только после стабильной работы.

Q2: Откуда берётся прибыль маркет-мейкер-бота?

Основной источник — спред между покупкой и продажей. Если бот покупает чуть ниже mid price и продаёт чуть выше, разница может стать доходом после вычета комиссий. Но это не гарантировано: инвентарные убытки, резкие движения цены и funding могут перекрыть спред.

Q3: Как тестировать бота без риска для реальных средств?

Используй тестовую среду Hyperliquid, если она доступна для нужной интеграции. В документации Hyperliquid нужно найти раздел про testnet и переключить API endpoint на тестовую сеть. Даже после тестнета стоит начинать в проде с минимального размера.

Q4: OneKey не станет узким местом для бота?

Для большинства не-HFT стратегий скорость подписи OneKey достаточна. Если стратегия требует десятки подписей в секунду, можно рассмотреть архитектуру с API Agent и горячим кошельком для ограниченных торговых операций, а OneKey использовать для основного аккаунта, управления средствами и критичных действий. Это компромисс между безопасностью и производительностью.

Q5: Как работать с API-лимитами?

Нужно ориентироваться на актуальные лимиты из официальной документации Hyperliquid. На стороне бота стоит реализовать контроль частоты запросов, очередь операций, backoff при ошибках и отдельный мониторинг HTTP 429.

Заключение

Создание маркет-мейкер-бота на Hyperliquid — это смесь кванта, системной инженерии и криптобезопасности. Нужно уметь считать спред, управлять инвентарём, быстро обновлять заявки, переживать сбои API и не превращать приватный ключ в слабое место всей системы.

Если ты не готов сразу писать инфраструктуру с нуля, начни проще: скачай и попробуй OneKey, изучи работу кошелька и протестируй бессрочники через OneKey Perps. Это нормальный практический путь — сначала понять рынок, комиссии, плечо и риски руками, а уже потом решать, нужен ли тебе собственный бот.

Риск-предупреждение: маркет-мейкинг на бессрочных контрактах — высокорисковая стратегия. Убытки могут возникнуть из-за волатильности, технических сбоев, ошибок кода, лимитов API, ликвидаций и неработающей логики стратегии. Плечо усиливает потенциальные потери. Этот материал предназначен только для технического ознакомления и не является инвестиционной, финансовой или торговой рекомендацией. Оценивай свои риски самостоятельно и соблюдай законы своей юрисдикции.