Paano kumita ng 220 beses gamit ang market-making robot sa Hyperliquid?

Orihinal na Pamagat: How to Turn $6,800 into $1.5M With a Maker Rebate Bot on HyperLiquid

Orihinal na May-akda: The Smart Ape, LBank Partner
Isinalin ni: Saoirse, Foresight News

Isa itong napakagandang halimbawa na nagpapakita ng kahalagahan ng “pag-aaral ng programming”—sa tulong ng programming, maaari mong gawing $1.5M ang $6,800 sa loob lamang ng dalawang linggo sa Hyperliquid, isang cryptocurrency exchange platform.

Kamakailan lang, may isang trader sa Hyperliquid na nagawa ito.

Mas kamangha-mangha pa, halos walang panganib na tinanggap ang trader na ito. Hindi siya tumaya sa direksyon ng merkado, ni sumabay sa hype ng mga sikat na asset, kundi umasa lamang sa isang masusing market making strategy—ang pangunahing lohika ay nakasentro sa “maker rebate,” na pinagsama sa automated na operasyon at mahigpit na risk control.

Mekanismo ng Market Making sa Hyperliquid

Bago natin himayin ang estratehiya, kailangan muna nating maunawaan ang market making logic ng Hyperliquid. Ang Hyperliquid ay isang order book exchange, kung saan ang mga user ay maaaring maglagay ng dalawang uri ng order:

· Buy order: “buy order” (halimbawa, “Gusto kong bumili ng SOL token sa halagang $100”)

· Sell order: “sell order” (halimbawa, “Gusto kong magbenta ng SOL token sa halagang $101”)

Ang mga pending na order na ito ay bumubuo sa “order book.” Ang mga trader na naglalagay ng buy o sell order ay tinatawag na “makers.”

· Ang pangunahing papel ng makers ay “magbigay ng liquidity”: sa pamamagitan ng paglalagay ng limit orders nang maaga, nadaragdagan nila ang dami ng mga order na maaaring i-trade sa merkado.

· Kabaligtaran nito ay ang “takers”: ang mga trader na ito ay direktang tumatanggap ng mga existing order sa order book (halimbawa, “market buy” ng isang token sa kasalukuyang pinakamababang presyo ng bentahan).

Mahalaga ang mga makers sa merkado: dahil sa kanila, nananatiling mababa ang spread sa pagitan ng buy at sell price; kung walang makers, maaaring makaranas ang mga trader ng “unreasonable pricing” at “malaking slippage loss.”

Pangunahing Susi: Maker Rebate

Ang core ng exchange ay “liquidity”—upang hikayatin ang mga user na maging makers at magdagdag ng liquidity, nagbibigay ang Hyperliquid ng “maker rebate”: tuwing natatanggap ang order ng isang maker, nagbibigay ang platform ng maliit na rebate.

Sa Hyperliquid, ang rebate rate kada trade ay mga 0.0030%—ibig sabihin, sa bawat $1,000 na trade, makakakuha ka ng $0.03 na rebate.

At dahil sa tila maliit na rebate na ito, nagawa ng trader na iyon ang “$6,800 to $1.5M” na pag-angat. Ang core ng kanyang strategy ay “one-sided quoting”: naglalagay lamang siya ng limit orders sa isang panig ng order book (either buy lang o sell lang); kapag gumalaw ang market price, mabilis niyang binabawi ang dating order o lumilipat sa kabilang panig.

Sa madaling salita, ang kanyang logic ay: nagbibigay lamang ng liquidity sa isang panig para kumita ng rebate, at gamit ang bot ay real-time na ina-adjust ang direksyon ng order upang maiwasan ang risk ng open position. Sa huli, sa pamamagitan ng “automated high-frequency trading” na nagdudulot ng napakalaking trading volume, ang maliliit na rebate ay naiipon at nagiging malaking kita.

Pangunahing Sakit ng Tradisyunal na Market Makers

Karamihan sa mga market maker ay sabay na naglalagay ng order sa “buy side” at “sell side” ng order book.

Halimbawa: sabay kang naglagay ng dalawang order—isang buy order para bumili ng 1 SOL sa $100, at isang sell order para magbenta ng 1 SOL sa $101.

Kung parehong ma-execute ang dalawang order, kikita ka ng $1 sa pamamagitan ng “buy low, sell high.”

Ngunit may pangunahing problema sa modelong ito: position risk.

· Kung na-execute ang buy order, pero hindi ang sell order: mapipilitan kang mag-hold ng SOL token;

· Kung na-execute ang sell order, pero hindi ang buy order: mapipilitan kang mag-hold ng stablecoin (tulad ng USDT).

Kapag gumalaw ang market price sa hindi mo pabor, maaaring malugi nang malaki ang mga asset na napilitan mong i-hold.

Ito rin ang dahilan kung bakit pinili ng Hyperliquid trader ang “one-sided quoting”: sa pamamagitan ng pag-order sa isang panig lang, mas mahigpit niyang nakokontrol ang position at naiiwasan ang hindi kailangang pag-hold ng asset. Gayunpaman, mas mataas ang risk ng “being arbitraged” sa ganitong modelo.

Ano ang “Being Arbitraged”?

Halimbawa: naglagay ka ng buy order na “bumili ng SOL sa $100.” Biglang may negative news at bumagsak ang SOL price sa $90.

· Ang buy order mo sa $100 ay nananatili sa order book at hindi pa nababawi;

· Mas mabilis na trader ay agad na magbebenta sa iyo ng SOL sa $100 (i.e., magma-match sa buy order mo);

· Resulta: mas mahal mong nabili ang SOL ng 10%, at kahit may rebate ka pa, malaki pa rin ang lugi mo.

Ang sitwasyong ito ay tinatawag na “adverse selection,” o mas kilala bilang “being arbitraged.”

Kaya sa “one-sided quoting” strategy, “precision” at “bilis” ang susi—ang bisa ng strategy ay nakasalalay sa efficiency at accuracy ng bot.

High-Frequency Trading Infrastructure

Para maiwasan ang “being arbitraged,” nagtayo ang trader ng “ultra-fast execution system,” na may mga sumusunod na core:

· Colocation: ang trading server ay pisikal na inilagay malapit sa server ng Hyperliquid platform upang mabawasan ang network latency;

· Automated operation: kayang mag-adjust ng bot ng libo-libong quote kada segundo, para sa “real-time price following”;

· Real-time risk control: bago lumala ang position risk, awtomatikong nagli-liquidate o nag-aadjust ng position.

Mahal ang pagtatayo ng ganitong infrastructure at napakataas ng technical complexity—kaya iilan lang sa mga propesyonal na market maker ang kayang mag-deploy ng ganitong sistema.

Sa technical na detalye, malamang na ang trading bot niya ay isinulat sa C++ o Rust (kilala sa “mabilis na execution” at “mababang latency”); ang server ay naka-colocate malapit sa Hyperliquid “order matching engine” para mauna ang kanyang order sa matching.

Ang bot ay kumukuha ng real-time order book data sa pamamagitan ng WebSocket o gRPC protocol, at sa loob ng milliseconds ay natatapos ang “order placement - order cancellation - switching quote direction”—nasisiguro ang tuloy-tuloy na rebate at naiiwasan ang pag-expire ng order dahil sa price movement.

Paano Panatilihin ang “Delta Neutral”?

Pinaka-kahanga-hanga, nanatili siyang “Delta neutral”: kahit umabot sa bilyon-bilyong dolyar ang kabuuang trading volume, ang net position risk ay hindi lumampas ng $100,000.

Paano niya ito nagawa?

1. Real-time na sinusubaybayan ng bot ang pagbabago ng SOL token holdings;

2. Mahigpit na risk limit (hindi lalampas ng $100,000 ang net position risk);

3. Kapag malapit na sa risk limit, agad na ititigil ng bot ang trading sa kasalukuyang panig at lilipat sa kabilang panig, gamit ang reverse trade para i-rebalance ang position.

Hindi siya gumamit ng “spot at futures arbitrage,” kundi puro sa “perpetual contract” market lang—dahil lahat ng trade ay nasa iisang market, mas simple ang position hedging at risk control.

Gayunpaman, napakataas ng requirement sa “discipline” at “precision”: kahit maliit na pagkakamali ay maaaring magdulot ng malaking lugi.

Mathematical Logic sa Likod

Malinaw ang logic ng kita ng strategy na ito:

· Sa loob ng dalawang linggo, umabot sa $1.4 billions ang kabuuang trading volume ng trader;

· Maker rebate rate ay 0.003% kada trade;

· Kita mula sa rebate = $1.4 billions × 0.003% ≈ $420,000.

Dagdag pa rito, gumamit siya ng “profit reinvestment” strategy—agad na nire-reinvest ang bawat rebate para palakihin ang kita sa pamamagitan ng “compounding effect.” Sa huli, umabot sa $1.5M ang kabuuang kita.

At ang lahat ng ito ay nagsimula lamang sa $6,800 na initial trading capital.

Bakit Hindi Mo Basta-basta Makokopya ang Strategy na Ito?

Maaaring isipin mo: “Kung ganoon, kopyahin ko na lang ang trades niya para kumita rin ako ng malaki!” Pero sa realidad, halos imposible itong kopyahin, dahil sa mga sumusunod na dahilan:

1. Wala kang “execution speed” na tulad niya: ang kombinasyon ng professional colocation server at low-latency code ay hindi basta-basta makukuha ng ordinaryong trader;

2. Wala kang “funding scale” na tulad niya: bagama’t $6,800 lang ang initial capital, dahil sa compounding ng profit, naging professional-level na ang trading scale sa huli;

3. Wala kang “precise code at bot”: ang bot niya ay paulit-ulit na tinest at kayang mag-adapt sa bawat maliit na pagbabago sa order book, na mahirap kopyahin ng ordinaryong developer;

4. Wala kang “24/7 na infrastructure at monitoring”: ang crypto market ay 7×24 hours, kaya kailangan ng real-time monitoring system para sa biglaang risk.

Sa madaling salita, ito ay isang “professional-level high-frequency trading system,” hindi madaling kopyahin ng retail trader.

Mga Potensyal na Panganib ng Strategy na Ito

Kahit na napaka-advanced ng bot na ito, may mga panganib pa ring hindi dapat balewalain:

1. Server failure: kung mag-crash ang server, maaaring hindi agad makapag-cancel ng order ang bot at mapilitang mag-hold ng malaking risk position;

2. Exchange failure: bagama’t bihira, kung magka-outage o failure ang Hyperliquid, maaaring magulo ang trading logic ng bot sa loob ng ilang segundo;

3. Extreme market volatility: maaaring masira ng matinding galaw ng merkado ang balanse ng “one-sided quoting,” na magdudulot ng lugi;

4. Pagbabago ng fee structure: kung baguhin ng Hyperliquid ang maker rebate rate o trading fee, maaaring bumaba agad ang profitability ng strategy na ito.

Kahit napakahusay ng strategy na ito, hindi ito “invincible.”

Konklusyon

Ang pagpapalago ng $6,800 hanggang $1.5M sa loob ng dalawang linggo ay parang “swerte sa Meme coin,” pero sa likod nito ay solidong technical skills, mahigpit na disiplina, at masusing system design.

Isa itong napakagandang case study na nagpapakita kung paano “scale up ang maker rebate,” “panatilihin ang Delta neutrality,” at ibaba sa pinakamababa ang “directional risk.”

Ang pangunahing aral ng kasong ito: ang trading ay hindi lang “paghula ng presyo.” Minsan, ang pinaka-kumikitang strategy ay ang lubusang pag-unawa sa market structure at pagbuo ng system na kayang lumikha ng value sa “mga sulok na hindi napapansin ng iba.”