Liquidation Heatmap 的實用性真的被高估太多了。 現在很多人看圖看到某個價位有一大片 liquidation cluster，就直接解讀成「價格一定會去掃這裡」。 但圖本身就有很多的假設成分。 大部分 Liquidation Heatmap 的做法，是根據市場上的成交歷史，套入一組假設的槓桿倍數，比如 5x、10x、20x、30x、50x，去反推出這些成交後的倉位「可能」在哪些價位被清算。 所以你看到的 liquidation cluster，並不代表那裡真的躺著一模一樣數量、等著被爆掉的倉位。 中間有太多變數了。 這些人可能早就 TP 了，也可能已經止損離場。 有人會加倉、有人會減倉，有人會補保證金，只要倉位大小、保證金或平均成本改變，liquidation price 就會跟著移動。 時間拉得越長，這種誤差就會越來越大。 所以 Liquidation Heatmap 最有參考價值的區間，大概就是最近 24 小時到 3 天。 再往上看到 7 天、30 天，甚至拿幾個幾個月前的 liquidation cluster 當成現在的「磁鐵價位」，就沒有任何意義了。 Liquidation Heatmap 可以拿來當短期市場結構的輔助資訊，但在交易體系中不應該佔太大成分，因為很容易產生一種假的確定性。 價格上下方，永遠都會有 liquidation cluster。 漲了，可以說是先掃上面的空單。 跌了，可以說是先掃下面的多單。 先跌再漲，可以說先掃多再掃空。 先漲再跌，也可以說先掃空再掃多。 怎麼走都有一套事後解釋。 無論市場怎麼走都能解釋，而且很難事前證偽，這就不是分析工具了，就是純玄學了。

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推荐这两个模型，Liquid AI 的新 encoder。 小参数下匹敌大模型质量——长文本 CPU 推理比 ModernBERT 快了数倍。 Liquid AI 在 7 月 28 日发布了两个新的 encoder 模型——LFM2.5-Encoder-230M 和 350M。核心卖点：在小参数下匹敌大模型的质量，上下文 8192 token 且延迟随输入长度增长缓慢，CPU 上比 ModernBERT-base 快约 3.7 倍。 架构 两个 encoder 从 LFM2 解码器主干初始化，然后做三步改造：双向注意力掩码（每个 token 看两边）、非因果短卷积（对称 padding）、30% token 的掩码语言建模训练。 两阶段训练：先用 1024 token 上下文做大语料 MLM，再扩展到 8192 token 强化事实、法律和多语言能力。 Benchmark 在 GLUE + SuperGLUE + 多语言分类共 17 个任务上，350M 版本排 14 个模型中的第 4 名，前 3 名都更大（最大一个 3.5B，近 10 倍参数）。230M 版本击败了 ModernBERT-base 和所有 EuroBERT 模型，参数量更小。 CPU 推理速度 最大的优势在 CPU 上。8192 token 输入时，ModernBERT-base 一次前向约 90 秒，LFM2.5-Encoder-230M 约 28 秒——约 3.7 倍快。这意味着你可以在笔记本 CPU 上 30 秒内扫描完一份完整合同、转录文本或长客服线程。 GPU 上的优势在长上下文时同样存在：短输入（<1000 token）ModernBERT 领先，长输入 LFM2.5-Encoders 反超。 实际用途 附带了 5 个 CPU-only 的 HuggingFace Space demo：零样本 prompt 路由、零样本策略检查、拼写纠正、40 种 PII 检测、掩码扩散文本生成（迭代 unmask 而非从左到右生成）。 两个模型都是开放权重，支持 transformers + Flash Attention 2。 模型： 博客： #Encoder# #CPUInference# #ONNX#

Looping without relying on DEX liquidity @GearboxProtocol 即将要发布一个新的功能 名叫 "Retokenization" 本质是在协议层面，支持 RWA 资产实现一键Looping 无需依赖第三方流动性，或者等待链下 T+2 结算