PyConChina2022-深圳-python分析alpha vaults策略-代少飞8dc998b58b84ea4be7bd1/p7_1.jpg) 放入Uniswap v3池子提供流动性,但是当价格上涨或者下跌时,同样也有无常损失 初始池子放入50% ETH和50% USDC价格下降,ETH有结余, 以高于当前价格的区间值投入ETH,冲抵部分无常损失 通过提供流动性自然地发生转换,不花手续费,甚至还可以赚取交易费 DECIMALS = 10 ** 9 X: [Image](/uploads/documents/0/c/1/0/0c1035d3cc78dc998b58b84ea4be7bd1/p9_1.jpg) 如上图所示,原流动性池中两种代币余额为100 X和1 Y,可认为Y相对X的价格为1 Y=100 X,此时要通过流动性池交易20个X,如果按照当前价格全量交易的话,应该换回20/100=0.2个Y,再减去0.3%的手续费,最后返回0.1994个Y,但实际返回了0.1658个Y,我们来逐步分析一下: 3. Uniswap pair会给交易者地址返回0.1658个Y,此交易平均交易价格为1Y=20/0.1658X=120.6273X,比交易开始时的100要高20%多,主要是因为交易量20个X相对于流动性池的比例较大(20%),相当于大额交易,对价格会产生较大影响,直观的感觉就是市场上有人大量买入Y,从而导致Y的价格上涨,此笔交易之后,交易池中Y相对于X的价格变为了143.8504; ## 部署开发0 码力 | 18 页 | 2.12 MB | 2 年前3
Practical memory pool based allocators for Modern C++0 码力 | 49 页 | 986.95 KB | 1 年前3
预测市场 - Polymarket 完全指南 v2.02024大选表现 接近50:50,严重低估Trump优势 多数预测激烈选情 各模型分歧较大 Trump58-60%,方向和幅度均正确 已知弱点 样本偏差、「害羞选民」 锚定效应、从众心理 分布外事件表现差 流动性不足时易被操纵 2024年的美国大选是最好的实战检验。选前几乎所有主流民调都显示Harris和Trump旗鼓相当,不少还给Harris微弱优势。五VeThirtyEight的综合模型给出大约5 与者的平均水平,而是那些最知情、最积极交易的边际参与者。大多数人可能对事件一无所知,但只要有少数知情者愿意下注,价格就会被推向正确方向。 当然,预测市场也不是万能的。它表现好有前提:参与者足够多、流动性足够深、信息可以被分散获取。一旦参与者太少(比如一个冷门话题),或者信息高度集中在少数人手里(比如加密货币内部消息),准确率就会断崖式下跌。 2025年5月的教皇选举就是一个典型的反面案例。Polymarket给最终当选者Robert 28%左右。原因很简单:红衣主教秘密会议的信息极度封闭,外界根本无从获取有效信息,预测市场的信息聚合机制失去了用武之地。 注意 预测市场不是水晶球。它是一台信息聚合器,聚合的质量取决于喂进去的信息的质量和数量。在高关注度、高流动性的市场中(如美国大选),它是目前最靠谱的预测工具之一;在信息封闭、参与者稀少的市场中,它可能比掷硬币好不了多少。 理解了预测市场的原理和边界,接下来看看,一个22岁的辍学生是怎么把这个学术理念变成一个估值近百亿美元的商业帝国的。0 码力 | 73 页 | 7.45 MB | 1 月前3
1.5 Go 语言构建高并发分布式系统实践d事件通知的方式,根据epoll获取的fd绑定的回调函数和参数进行回调操作| |对外的通信采取阻io或者也可以go出去,不阻塞主循环|对外通信信全局消息list,在映射到的eventloop上开连接池进行消耗| ## 目录 go语言在基础服务开发领域的优势? 我遭遇了哪些挑战? 如何应对的? 具有go特色的运维 ## 问题与瓶颈  ## 经验二 go语言开发追求开销优化的极限,谨慎引入其他语言领域高性能服务的通用方案 关注:内存池、对象池使用与代码可读性与整体效率的权衡 # 性能优化:通用方案 ## 性能优化 ## 内存池 atomic.CompareAndSwapPointer(bufList, buf.next, unsafe.Pointer(buf)) ![I0 码力 | 39 页 | 5.23 MB | 2 年前3
Django Q Documentation
Release 0.7.90 码力 | 62 页 | 514.67 KB | 2 年前3
(四)基于Istio on Kubernetes 云原生应用的最佳实践 - Alibaba Cloud K8S Playground好安全性高的投资者购买。 ## 产品明细 一 风险星级 本理财产品属于保本固定收益型,风险级别偏低,适合投资风险承受能力较低,偏好安全性高的投资者购买。在流动性方面,本产品为1月期理财产品,同时,银行允许客户随时赎回产品,所以流动性极佳。 ★★☆☆☆ ## 增值服务 收益率方面,本产品的收益规则为实际理财天数小于等于7天,则收益率为1.25%;实际理财天数在7天到25天之内,收益率为1 安全性高的投资者购买。 ## 产品明细 ## 增值服务 本理财产品属于保本固定收益型,风险级别偏低,适合投资风险承受能力较低,偏好安全性高的投资者购买。在流动性方面,本产品为1月期理财产品,同时,银行允许客户随时赎回产品,所以流动性极佳。 一 风险星级 ★★☆☆☆ 收益率方面,本产品的收益规则为实际理财天数小于等于7天,则收益率为1.25%;实际理财天数在7天到25天之内,收益率为1. 安全性高的投资者购买。 ## 产品明细 ## 增值服务 本理财产品属于保本固定收益型,风险级别偏低,适合投资风险承受能力较低,偏好安全性高的投资者购买。在流动性方面,本产品为1月期理财产品,同时,银行允许客户随时赎回产品,所以流动性极佳。 一 风险星级 ★★☆☆☆ 收益率方面,本产品的收益规则为实际理财天数小于等于7天,则收益率为1.25%;实际理财天数在7天到25天之内,收益率为10 码力 | 6 页 | 1.33 MB | 1 年前3
27-云原生赋能 AIoT 和边缘计算、云形态以及成熟度模型之道-高磊味着企业可以避免云计算供应商锁定,可以提供超过5个9的响应率(99.999%),以避免每次停机导致平均数百万美元的损失。企业管理者终于意识到,云计算供应商锁定会阻碍多云方法所带来的创造力、可用性和流动性。 ## 服务商 请选择或输入服务商 Aliyun ACK Aure Kubernetes Service Huawei Cloud CCE aws Amazon EKS Google 三大问题。一、储存成本问题:通过当前的中心化云计算处理和存储海量新增数据费用高昂;二、隐私和安全问题:当前的中心化云计算无法保证个人数据的隐私和安全性;三、数字资产流动性问题:数据是一种资产,互联网巨头数据垄断无法实现数据权益的流动性;因此在面对数字经济新纪元的到来,需要一个去中心化的云计算平台来解决这些问题,预计到2022年,每10个字节的数据中,将有7个字节的数据是没有数据中心的。 综合0 码力 | 20 页 | 5.17 MB | 1 年前3
一次线上java 应用响应时间过长问题的排查给缓存起来了,导致垃圾回收无能为力。
继续看源码,发现确实和我想的一样。给存起来了,只有显式调用 ossClient 的 shutdown,才会清理缓存。
想想这样设计也没问题,这和线程池的思想是一样的,我们使用线程池时,肯定不会每次都 new 一 新的,只不过这个 ossClient 隐藏的比较深。。解决
解决办法很简单,把 OssClient
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[JavaSE实验] JDBC and MySQL0 码力 | 23 页 | 2.52 MB | 2 年前3
数字货币交易系统架构 Python实现 黄毅Decimal price: Decimal user: int class Trade(NamedTuple): taker: Order # 流动性提取方 maker: Order # 流动性提供方 def id(self): return (self.taker.id, self.maker.id) def price(self):0 码力 | 24 页 | 799.65 KB | 2 年前3
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