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Hyperliquid 排行榜详解:为什么大多数排名具有误导性

公开榜单是对某个选定窗口内结果的排名。发布这样的榜单是合理的,但把它当作资金配置的依据却很糟糕。以下说明它是如何计算的、遗漏了什么,以及如何依然有效地利用它。

摘要

Hyperliquid 排行榜按已实现和未实现利润、或按固定的近期窗口内的收益率对账户进行排名。这种排序在四个方面存在失真:杠杆意味着相同的收益率可能代表截然不同的风险,短窗口衡量的是方差而非优势,交易员在没有任何交易的情况下充值或提现就会改变 ROI,而被强平的账户早已离开榜单,所以你看到的永远只是幸存者。一份更有用的排名应当以可重复性为优化目标——即在大量已平仓交易中体现的已实现盈亏一致性、与盈亏比一并解读的胜率、盈亏比、持仓纪律和生存能力——这正是综合评分所计算的内容。这份榜单作为候选清单依然有用;但作为最终答案则很薄弱。

公开排行榜是如何计算的

Hyperliquid 的数据是公开的,因此排行榜是一种直接的聚合:取出账户,计算某个窗口内的利润,按降序排列。大多数公开榜单,包括第三方榜单,都提供几种窗口——一天、一周、一个月、全部时间——并允许你按绝对盈亏或按收益率排序。

有两个细节主导了你所看到的内容。窗口决定了账户历史中有多少内容被概括呈现,而指标决定了“最佳”的含义。绝对盈亏几乎机械地偏向大额账户,因为在 5000 万美元上 2% 的波动,数字会超过在 20 万美元上 60% 的波动。而收益率出于镜像般相反的原因,偏向小额账户。

通常还存在一个统计范围的问题:这个数字是否包含未平仓仓位的未实现盈亏。如果包含,一个账户可能凭借尚未平仓的大额仓位就登上榜首,而这份排名报告的实际上是一个可能永远无法兑现的按市值计价数字。

这一切都不是对交易所的批评。榜单准确报告了它所声称报告的内容。问题在于人们如何使用它。

杠杆失真:相同的收益率,不同的风险

最大的单一失真在于,收益率的报告没有附带产生它的风险。两个账户可能都在一个月内实现了 40% 的收益率,一个是在流动性好的主流合约上用 2 倍杠杆,另一个是在小市值永续合约上用 20 倍杠杆。榜单对两者都只显示一个数字。

在杠杆化工具中,这不是一个细枝末节的问题。第二个账户的结果分布中包含着相当概率的强平;第一个账户则没有。把它们并排排名,暗示了一种并不存在的可比性。

这种不对称之所以重要,是因为榜单永远只向你展示那次好的运气。一个有 90% 概率获得 40% 收益、10% 概率损失 100% 的策略,在足够大的群体中,每个月都会把足够多的账户推到榜单前列——每次都是不同的账户,而且每一个在其出现的那个窗口内看起来都非常出色。

短窗口与方差

对杠杆化永续合约账户按周排名,从统计学上讲基本上就是噪音。一周内没有足够多的已平仓交易,能让排序反映的是方法,而不是恰好奏效的方向。

这会产生一种特定的、代价高昂的模式。某位交易员本周排名第一,是因为他的偏好正好与本周的行情相符;资金随之涌入;下周的行情条件不同,同样的偏好就表现不佳。跟单者的进场点系统性地落在近期表现最强的那个点上,如果表现存在任何均值回归,这就是最差的进场点。

更长的窗口有帮助,但没有人们预期的那么大,因为它们用一个问题换来了另一个问题:一份强劲的十二个月记录,完全可能由一个异常出色的季度加上随后九个月的衰退组成,而排序后的那一列数字无法告诉你到底是哪种情况。

充值、提现与 ROI 的分母

收益率数字需要一个分母,而在一个正在运行的实盘账户上,这个分母的变动原因可能与交易完全无关。

一位提现了一半余额的交易员,会把之后收益率计算所依据的基数减半,因此同样的交易表现会产生大约两倍的百分比数字。一位大幅充值的交易员,则会稀释自己的报告收益率。两者都没有改变他们的方法本身。

这通常不是有意的操纵,尽管有时也可能是。大多数情况下,这只是被排名当作信号呈现出来的噪音。这也是为什么应当优先考虑从已平仓交易计算出的指标——盈亏比、盈亏比率、已实现盈亏的分布——而不是任何分母中包含账户权益的指标。

单一市场的结果被解读为技巧

榜单前列的大部分结果,来自某个单一市场发生了一次大幅波动,而某个账户恰好以较大规模持仓其中。榜单无法把这种情况,与一个在众多仓位中持续稳定表现的多元化过程区分开来。

测试方法很简单,却几乎从未被使用:去掉那唯一一笔最大的交易,重新计算。经不起这个测试的记录,描述的是一个事件。经受住这个测试的记录,描述的是一种方法。在排序后的那一列数字中,两者看起来一模一样。

幸存者偏差:你永远看不到的那些账户

每一份排行榜都是经过幸存者偏差筛选的样本,而这正是最能改变对其他一切解读的失真因素。

被强平的账户不会出现。在遭遇重大亏损后停止交易的账户也不会出现。剩下的,是一个分布的上尾部,而它的下尾部已经被删除,可见的这部分尾部看起来像是普遍存在技巧的证据,因为反面证据已经被移出了视野。

这对任何试图估算跟单交易能带来什么结果的人,都有实际后果。从榜单上的账户推断预期结果,等于是从一个按照你正试图估算的那个结果本身筛选出来的样本中进行推断。这个估算值会偏高,而且误差不小。

这种纠正无法从榜单本身获得,因为缺失的账户就是缺失的。目前最好的替代方案,是把生存能力作为筛选标准中的重要权重——回撤深度、恢复情况、强平历史、账户年龄——从而让所选中的账户,其存活是由其行为解释的,而不是仅凭其出现在榜单上就被假定为存活。

一份有用的排名应该以什么为优化目标

一份为配置而非仅为展示而设计的排名,应当以可重复性为优化目标。这意味着要衡量那些能够持续存在的特征,而不是已经发生的那个结果。

它应该使用已平仓交易而不是账户权益,这样分母就不会因转账而变动。它应该在排名之前要求满足最低样本量。它应该把胜率和盈亏比放在一起解读,因为二者单独看都很容易被操纵。它应该惩罚仓位规模的升级和杠杆峰值,而不是因为这次没有出事就忽视它们。它还应该把生存能力当作一项完整的输入指标,而不是脚注。

这样一份排名的输出,与一份盈亏榜单相比会显得平淡无奇。那些近期收益率惊人的账户经常会缺席,因为它们的样本量太小,或者仓位规模不稳定。这种缺席,正是这份排名在起作用的体现。

综合评分与原始表现的对比

综合评分把上述特征组合成一个可比较的数字:已实现盈亏的一致性、胜率、盈亏比、持仓纪律、账户生存能力。每一项都有一个候选人必须独立通过的下限,因为如果靠平均,一个强势因素就能掩盖那个终结账户的弱势因素。

这个评分随后被用于两件事,而不是一件。它决定谁能进入篮子,也决定每位合格领投者能获得多少资金——按评分比例分配资金,而不是平均分配,因为平均加权等于是在断言一个刚刚勉强通过下限的领投者,与一个远超下限的领投者同样值得信赖。

诚实的局限在于,综合评分依然是从历史数据中计算出来的。它比盈亏排名更稳健,因为它的输入指标更持久,但它无法在已平仓交易反映出行情环境转变之前,提前看到这种转变。评分减少了可能出错的方式数量;它并不能消除出错的可能性。

聪明地使用排行榜

这份榜单是一个合理的候选生成器,但是一个糟糕的最终答案。经过审慎使用,它才能在整个流程中发挥应有的作用。

  • 把榜单当作一份有待深入研究的候选名单,而不是可以直接据以行动的排名。
  • 调出最长的可用窗口,与最短的窗口进行对比。二者之间的分歧本身就很能说明问题。
  • 在阅读任何衍生统计数据之前,先统计每个候选人的已平仓交易数量。
  • 去掉最大的一笔盈利交易并重新计算。凡是因此崩溃的记录,一律舍弃。
  • 把仓位规模相对于权益的变化随时间绘制出来,留意亏损后的规模升级。
  • 明确检查是否存在强平记录,以及账户年龄。
  • 问一问是什么样的行情环境造就了这份记录,以及它目前是否依然存在。
  • 假设那些你看不到的账户已经失败了,并据此来决定你的仓位规模。

评分依然无法说明的事情

一份更好的排名,依然只是对过去的排名。它无法看到意图,无法看到在别处持有的对冲仓位,也无法判断某个地址背后的人是否正在改变自己的行为。它无法告诉你某个策略即将失效——只能告诉你它已经失效过。

在多位经过评分的领投者之间进行多元化配置,能降低你对“这些未知因素中的某一个会保持无害”这一假设的依赖程度。但它无法消除市场风险:在一次相关性极高的去杠杆事件中,评分良好的领投者也会一同下跌,因为他们交易的是同一个市场,具有相同的流动性和相同的资金费率。

永续合约是杠杆化工具,带有重大的亏损风险,包括你整个仓位的全部损失。过往表现并不代表未来结果。

结论

一份排行榜排的是结果。而配置资金需要对流程进行排名,这两份清单的重合度,远比表面看起来要小得多。

我们运行的这个篮子,会把每位领投者的综合评分和权重与原始数字一并公开,让这两种排序方式可以直接比对,而不是让你单凭信任来接受它。

对比

原始盈亏排名与综合评分的对比
原始盈亏 / ROI 排名综合评分
衡量的内容某个选定窗口内的结果与可重复性相关的特征
输入数据账户利润,通常包含未实现部分已平仓交易、仓位规模、杠杆、回撤历史
样本量要求排名之前要求最低已平仓交易数量
对杠杆的处理忽略——风险在数字中不可见若不稳定或出现峰值,会受到惩罚
分母效应ROI 会随充值和提现变动通过使用已平仓交易来避免
幸存者偏差完全暴露——失败者离开榜单通过直接为生存能力评分而部分缓解
主要失败模式奖励杠杆加运气滞后于真实的行情环境转变
适用场景生成候选人候选名单决定纳入与否及权重

杠杆化的永续合约具有显著的损失风险,甚至可能导致全部本金损失。过往的链上表现并非未来收益的预告,HyperMirror 不提供任何收益或资本保障。

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