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镜像流动性：在TP钱包以数据寻找bargain
我在TP钱包寻找bargain的逻辑始于成本、流动性与风险三维权衡。操作流程如下：第一步数据采集，通过RPC、区块链浏览器、DEX聚合器和闪电网络节点抓取最近30天的深度、成交量、滑点、手续费与路由成功率；第二步特征工程，计算流动性深度(DL)、24h成交比、滑点分布、价差率、30日波动()与并发失败率；第三步建模与筛选，采用规则打分+贝叶
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我在TP钱包寻找bargain的逻辑始于成本、流动性与风险三维权衡。操作流程如下：第一步数据采集，通过RPC、区块链浏览器、DEX聚合器和闪电网络节点抓取最近30天的深度、成交量、滑点、手续费与路由成功率；第二步特征工程，计算流动性深度(DL)、24h成交比、滑点分布、价差率、30日波动()与并发失败率；第三步建模与筛选，采用规则打分+贝叶
评论
SkyWalker
非常实用的方法论，特别是对闪电网络路由失败率的量化提醒。
小舟
数据驱动的交易信号听起来靠谱，但实现成本如何控制？
CryptoCat
建议补充具体API和回测示例，便于复制落地。
玲珑
隐私保护部分很到位，分层冷钱包和离线签名是必须的。
Max88
能否给出基于这些指标的历史回测结果，看看实际收益和回撤？
晴川
混合存储与差分隐私的思路值得在钱包产品中推广，兼顾效率与合规。