# Solana DeFi — X 热门讨论 (2026-10-09 06:23 UTC)
## @Zaraxbtt (ZARA) · 10-08 13:16 · ♥56 ↻2 💬32 USDC is getting a much smoother route into Injective
@injective is making it easier for liquidity to move across ecosystems with native USDC + Circle’s CCTP now live on mainnet.
Users can move native USDC between Injective and supported chains, including Ethereum, Solana and other CCTP connected networks, without relying on wrapped versions of USDC
That matters because USDC can now act as a common liquidity layer across Injective growing DeFi ecosystem.
On Injective, native USDC can be used across different applications for things like:
→ trading and derivatives → lending and borrowing → collateral → payments and settlement → cross-chain liquidity
Injective also supports USDC across its EVM and Wasm environments, giving developers more flexibility to build financial applications around the same native asset
And with CCTP, the goal is simple:
move USDC where it’s needed, without creating another wrapped version of the asset.
For a chain focused on onchain finance, better access to native stablecoin liquidity is a pretty important piece of the puzzle.
Injective is basically making the movement of capital across ecosystems feel a lot more seamless. 🥷
$INJ https://x.com/Zaraxbtt/status/2108184844186636530
## @sera00111 (Quin👾（量化版) · 10-08 23:36 · ♥52 ↻7 💬4 最近研究 Web3 量化，也在和一些行业内的朋友交流。发现这个行业的赚钱方式远比传统量化复杂。
Web3 最大的特点是市场极其分散。不同交易所、不同区块链、不同协议之间，有着各自的交易规则、资金成本和定价机制。 在这整理了一些行业观察，顺便记个笔记。
1】Web3 套利的机会比传统市场多，但价差不等于利润
传统股票市场的套利主要围绕不同交易场所、期现价格和统计定价误差展开。Crypto 则有更多不同类型的市场同时运行。
比如同一个 BTC，在 Binance 和 OKX 之间可能出现短暂价差；同一种资产的现货和永续合约可能出现基差；不同交易所的资金费率可能不一致；USDT 在不同法币、不同地区的 P2P 和 OTC 市场，也可能存在报价差异。
还有一类比较特殊的机会，来自交易规则差。不同交易平台对股息、资金费率、标记价格、保证金和合约结算的处理方式可能不同，有时会形成短暂的相对定价偏差。
这些都属于套利研究的范围，但能否盈利取决于实际成交。跨交易所套利需要预先配置资金，跨链套利还涉及桥接和最终确认时间。OTC 价差则需要扣除法币转换成本、结算时间和交易对手风险。
2】资金费率套利曾经很热门，但收益会随着市场变化
Funding Rate（资金费率）是永续合约市场特有的重要机制。简单理解，就是多空双方为了维持永续合约价格与现货价格接近，需要定期向对方支付费用。
当市场上大量投资者愿意加杠杆做多时，正资金费率可能让空头持续收到费用。于是就出现了一种常见策略：买入现货，同时做空相同名义价值的永续合约，尽量抵消价格方向风险，赚取资金费率。
但这种收益并不稳定。
一份基于 Binance 公开资金费率接口的统计显示，2026 年 4 月 BTC 永续合约的月均资金费率，机械折算年化约为 -2.16%；到了 8 月，变成了约 +7.28%。这些只是资金费率的年化观察值，并非策略净收益。
3】链上套利已经形成了一套独立的产业分工
链上有一种传统股票市场没有的收益来源，叫 MEV（Maximal Extractable Value，最大可提取价值）。
简单来说，区块链上的交易需要被排序、打包和确认。而交易顺序本身，有时就会产生经济价值。
比如一个大额订单把 Uniswap 某个资金池的价格推高，套利者可以在价格变化后进行反向交易，让链上价格重新接近其他市场。这类交易通常被称为 Backrun（后置套利）。
但现在链上套利也不是谁发现得快，谁就一定能赚到钱。
以 Solana 上的 Jito 为例，套利交易可以通过 Bundle（交易捆绑）提交，并参与交易排序竞价。套利者之间需要竞争区块空间，一部分原本属于套利者的利润，就会转移给验证者和相关基础设施。
另一个方向是 CoW Protocol 的 Intent（交易意图）机制。用户只需要表达希望完成什么交易，Solver（求解器）就会竞争提供执行方案。交易系统实际上变成了：
用户订单 → 聚合器或求解器 → 执行方案竞价 → 链上结算。
所以从商业角度看，能够获得订单流、聚合流动性、提供优质执行服务的团队，可能比单纯抢最后一笔套利交易更有优势。
4】做流动性提供者(LP)，也是一种量化策略
Web3 还有一类很有意思的收益，就是 LP（Liquidity Provider，流动性提供者）。
比如在 Uniswap 上提供 ETH/USDC 流动性，其他人通过资金池交易时，需要支付手续费，LP 就可以按照协议规则分得其中一部分。
看起来很像开了一家自动兑换店，只要有人交易，就能赚手续费。
但这里存在一个经常被忽略的问题：LP 会承担资产价格变化和被套利交易者选择性成交的风险。
其中一个重要概念叫 LVR（Loss Versus Rebalancing，相对再平衡损失）。当外部市场价格变化时，套利者往往会在资金池价格调整前进行交易，而 LP 可能因此承受相对于及时再平衡组合的损失。
所以衡量 LP 收益，不能只看页面上的手续费年化，还需要考虑无常损失、LVR、Gas 成本，以及流动性区间管理。
对于专业量化团队来说，动态调整价格区间、预测交易量和控制库存风险，本身就是一套独立的策略体系。
6】DeFi 收益并不是一回事，要先搞清楚钱从哪里来
现在链上经常能看到各种 Yield（收益率）产品，但它们背后的盈利机制差异很大。
比如 Aave 这样的借贷协议，存款利息主要来自借款人支付的利息；Uniswap 的 LP 收入主要来自交易手续费；某些收益型稳定币则通过对冲、质押或其他资产组合产生回报。
此外，一些新协议还会提供额外的代币激励。表面上看年化可能很高，但其中一部分收益，其实来自项目方补贴。
这就需要把收益拆成三部分：真实经营现金流、风险补偿和代币补贴。
如果一个资金池在没有补贴的情况下根本赚不到钱，那么补贴一旦结束，资金就可能迅速撤离。再加上智能合约漏洞、预言机异常、稳定币脱锚和清算风险，高收益并不等于高质量收益。
7】新的套利市场还在不断涌现，如链上美股、商品和预测市场
首先是BNB Chain 上出现了大批美股代币。 2026 年 4 月，xStocks 将超过 50 种代币化美股和 ETF 引入 BNB Chain；6 月，BNB Chain 又公布了由真实证券作 1:1 支持的 bStocks 产品。用户可以通过钱包和 DeFi 协议交易这些资产。
与此同时，Bitget 也把传统 CFD（Contract for Difference，差价合约）市场引入了加密交易账户。2026 年 1 月，Bitget TradFi 正式向用户开放，首批覆盖外汇、贵金属、指数和大宗商品，共 79 个交易品种。通过 MT5（MetaTrader 5，多资产交易终端），用户可以使用 USDT 保证金交易黄金、外汇等传统金融衍生品，也能够利用 EA（Expert Advisor，自动化交易程序）执行策略。
还有Hyperliquid 的 HIP-3（Hyperliquid Improvement Proposal 3，构建者部署永续合约提案）。它允许符合条件的开发者创建自己的永续合约市场，并管理价格预言机、杠杆和交易参数。传统美股、股票指数、黄金等资产，都可以通过这种机制获得链上价格敞口。
以及 Robinhood 和 Circle 开始建设自己的链上金融基础设施。Robinhood 于 2026 年 7 月推出基于 Arbitrum 技术的 Robinhood Chain 主网，并推出可在链上交易、转移和参与 DeFi 的新一代 Stock Tokens（股票代币）。Circle 则在 9 月正式推出 Arc 主网，希望围绕 USDC 建立面向金融市场、资产结算和支付的区块链基础设施。两条链是不同项目，但都反映了传统金融机构开始直接布局链上交易和结算系统。
还有 Prediction Markets（预测市场）。根据 CoinGecko 的数据，2026 年第二季度预测市场的名义成交量达到约 1,138 亿美元。
预测市场的量化研究围绕事件概率、信息更新和不同合约之间的一致性展开。一个事件如果在两个市场被定出不同的概率，就可能存在套利的研究价值。
8】量化交易的基础设施，也在成为另一门新的生意
随着市场竞争加剧，专业团队越来越重视数据质量、交易延迟、订单执行和风险系统。
在中心化交易所，高频团队需要关注 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）延迟、订单簿深度、撮合速度、手续费等级和做市返佣。
到了链上，问题又变成了节点连接、交易模拟、区块排序、Gas 竞价、跨链状态和智能合约安全。
这也带来了另一种商业模式：提供行情数据、智能订单路由、流动性聚合、风险监控和专业交易执行基础设施。
我觉得这一点特别值得注意。并不是所有参与量化行业的人都必须自己拿钱交易。做数据服务、执行系统或流动性基础设施，同样可以从交易活动中获得收入。
当然，合规要求也在逐步细化。欧盟 MiCA 已建立加密资产服务监管框架，新加坡也在推进稳定币监管。
最后一个感受
传统量化行业越成熟，很多容易复制的超额收益就越容易被竞争压缩。Web3 也存在这个趋势，但它又有一个特殊的地方：新的区块链、交易协议、资产类型和结算机制还在持续出现。
所以 Web3 的机会不能只用一个年化收益率去衡量。
有些机会胜在容量大，有些胜在竞争少，有些依赖速度，有些依赖对协议和交易规则的理解。
真正值得研究的是，每一种利润究竟由谁支付，为什么这个利润还没有被别人拿走，以及当更多资金进入之后，套利规则及策略的容量及半衰期还剩多久。 > 引用 @sera00111: 最近和一位在 Crypto 量化行业做了五六年的朋友聊天，聊了不少关于数据、回测、策略研究和交易执行的经验。回来之后，我又把市面上常用的工具和开源项目查了一遍，整理了几点心得，在这里做个笔记。。
1】做币圈量化，工具门槛其实没有想象中高
很多人一听量化交易，第一反应就是要买服务器、购买专业数据、搭建自己的交易系统。实际上，如果只是做分钟级、小时级的策略研究，很多基础资源完全可以免费获得。
比如 Binance Vision 提供历史 K 线和成交数据，CCXT 能统一调用不同交易所的行情及交易接口。研究资金费率、持仓量、爆仓数据，可以用 CoinGlass；研究链上资金流向，可以用 Dune、DefiLlama、CryptoQuant。
但如果要研究订单簿、逐笔成交和高频做市，就需要更精细的数据。https://t.co/aCoSV2lkW2 提供历史订单簿、逐笔成交和资金费率等数据，适合研究市场微观结构。
所以刚开始没必要一次性购买昂贵的数据套餐。先明确自己研究什么策略，再决定需要哪些数据。真正的高频交易另当别论，延迟、历史深度数据和交易基础设施的成本会明显增加。
2】不要从零造轮子，可以先熟悉五个开源项目
GitHub 上已经有不少成熟的量化基础设施，我比较推荐从下面五个项目入手：
CCXT：统一接入多家加密交易所，获取行情、订单簿、账户数据和执行交易。适合搭建数据采集与交易接口。 https://t.co/F9ZgHjMXIc
Freqtrade：开源加密交易机器人，支持历史回测、参数优化、模拟交易和自动执行。适合新手跑通第一套策略。 https://t.co/qib3pgfZx0
vectorbt：Python 向量化回测框架，适合快速测试大量因子、指标与策略参数，提升研究效率。 https://t.co/IElKiLTJ1l
Hummingbot：开源做市与自动交易框架，支持中心化和去中心化交易平台，适合研究做市、跨市场对冲和套利。 https://t.co/sCnkVLF2QZ
NautilusTrader：基于 Rust 和 Python 的事件驱动交易系统，支持高精度回测及实盘基础设施，更适合进一步研究订单簿和高频策略。 https://t.co/8lTgJMcBSD
这五个工具基本覆盖了从数据接入、策略研究、回测验证到自动执行的主要环节。它们解决的问题各不相同，不必全部安装，按实际需求选择即可。
3】如果不想写代码，也有现成易上手的商业工具 除了开源框架，现在很多产品已经把研究、数据和交易功能做成了可直接使用的界面。
AlphaFox（灵狐量化）：支持策略排行榜、历史回测、模拟盘和自动化交易。适合没有编程基础、希望先了解策略收益与回撤的用户。 https://t.co/362L0JTOyB
Minara：AI 金融研究与交易助手，可以通过自然语言分析行情、生成策略想法、配置交易工作流。适合希望用 AI 辅助研究的用户。
https://t.co/Jf5HETFwQ1
Mojo Trade：正在开发的 AI 原生交易操作系统，目标是把行情分析、交易计划与自动化执行整合起来。目前属于邀请制测试产品，正式使用前需要确认开放情况。
https://t.co/SfLBNkKHvb
另外还有几个值得收藏的工具：
Quantinger（https://t.co/5EgaEUSwBD）：侧重策略验证，包括滚动样本外测试、蒙特卡洛模拟、参数稳定性与过拟合检查。
CoinGlass（https://t.co/THkHDfEjxn）：适合研究资金费率、未平仓合约、清算和衍生品市场情绪。
P2P Army（https://t.co/k98RazjSfR）：聚合 P2P 报价、资金费率及跨交易所价差，对于研究套利机会比较有参考价值。
HyperSonnar（https://t.co/GHn0uraRwc）：追踪 Hyperliquid 上的交易员与钱包表现，适合研究交易行为及聪明钱信号。
4】让 AI 帮你做研究，但不要迷信 AI 生成的策略
我觉得现在最容易踩的坑，是让 AI 一口气生成几十个策略，然后直接选收益最高的那个。
这其实很容易造成过拟合。尤其是加密市场，交易所之间的资金费率、手续费、流动性和交易规则都不同。同一个策略在历史数据上赚钱，不代表实盘一定能成交，更不代表可以复制当时的收益。
我更倾向于让 AI 帮忙清洗数据、阅读论文、生成研究代码和编写测试。策略真正上线之前，必须检查未来数据泄漏、手续费、滑点、资金费率、订单成交假设和样本外表现。
5】先跑通最小闭环，再考虑复杂系统
对于刚开始做 Crypto 量化的人，我比较认可这样一条路线：
交易所数据 → 数据清洗 → 策略研究 → 历史回测 → 样本外验证 → 模拟交易 → 小资金实盘。
整个过程可以先从 BTC、ETH 等流动性较好的品种开始，使用简单的趋势、均值回归或资金费率策略进行实验。
我的感受是，量化研究最贵的东西往往不是工具，而是错误的研究方法。工具可以买，也可以租，代码甚至能让 AI 帮你写。但研究纪律、风险控制和策略是否真的有优势，还是得靠可复现的数据与实验来证明。 https://x.com/sera00111/status/2108340805199122437
## @SecretoDefi (SECRETO DEFI) · 10-08 14:08 · ♥51 ↻6 💬7 ATENCIÓN 📢
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¿Alguna sorpresa? > 引用 @SecretoDefi: Revisad de nuevo Sol Incinirator porque tenéis solana:So11111111111111111111111111111111111111112 pendiente de reclamar en vuestra billetera ‼️
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A ver si os lleváis una alegría con esto, compartidlo https://x.com/SecretoDefi/status/2108197827868262892