¿Cómo lograr un rendimiento de 220 veces utilizando un bot de market making en Hyperliquid?

Título original: How to Turn $6,800 into $1.5M With a Maker Rebate Bot on HyperLiquid

Autor original: The Smart Ape, socio de LBank
Traducción: Saoirse, Foresight News

Este es un caso excelente que ilustra la importancia de “aprender a programar”: con la ayuda de la programación, solo necesitas dos semanas para aumentar $6,800 a $1.5 millones en la plataforma de intercambio de criptomonedas Hyperliquid.

Hace poco, un trader de Hyperliquid logró exactamente eso.

Aún más sorprendente es que este trader prácticamente no asumió ningún riesgo. No apostó por la dirección del mercado ni siguió la moda de activos populares, sino que se basó únicamente en una estrategia de market making precisa, cuyo núcleo gira en torno al “rebate para makers”, combinando operaciones automatizadas y un estricto control de riesgos.

Mecanismo de market making en Hyperliquid

Antes de analizar la estrategia en detalle, primero debemos entender la lógica de market making en Hyperliquid. Hyperliquid es un exchange basado en libro de órdenes, donde los usuarios pueden colocar dos tipos de órdenes:

· Orden de compra: es decir, una “orden de compra” (por ejemplo, “quiero comprar tokens de SOL a $100”)

· Orden de venta: es decir, una “orden de venta” (por ejemplo, “quiero vender tokens de SOL a $101”)

Estas órdenes pendientes conforman el “libro de órdenes”. Los traders que colocan órdenes de compra o venta se denominan “makers”.

· El papel principal de los makers es “proveer liquidez”: añaden volumen de órdenes negociables al mercado mediante órdenes limitadas anticipadas.

· En contraste, los “takers” son traders que ejecutan órdenes existentes en el libro (por ejemplo, comprando un token al precio de venta más bajo disponible).

Los makers son fundamentales para el mercado: gracias a su provisión de liquidez, el spread entre compra y venta se mantiene bajo; sin makers, los traders podrían enfrentar “precios poco razonables” y “pérdidas por deslizamiento” significativas.

Clave principal: el rebate para makers

El núcleo de un exchange es la “liquidez”: para incentivar a los usuarios a convertirse en makers y aportar liquidez, Hyperliquid ofrece un “rebate por ejecución”: cada vez que una orden de maker se ejecuta, la plataforma devuelve una pequeña comisión.

En Hyperliquid, el rebate por cada operación es de aproximadamente 0.0030%, es decir, por cada $1,000 negociados, se obtiene un rebate de $0.03.

Y es precisamente este rebate aparentemente pequeño lo que permitió a ese trader convertir $6,800 en $1.5 millones. El núcleo de su estrategia es la “cotización unilateral”: solo coloca órdenes limitadas en un lado del libro (solo compra o solo venta); cuando el precio del mercado cambia, cancela rápidamente la orden existente o cambia al lado opuesto.

En resumen, su lógica operativa es: solo proveer liquidez en un lado para ganar el rebate, mientras que un bot ajusta en tiempo real la dirección de las órdenes para evitar exposición de posiciones y riesgos. Finalmente, gracias al enorme volumen generado por el “trading algorítmico de alta frecuencia”, los pequeños rebates por operación se acumulan y se convierten en grandes beneficios.

Puntos críticos para los makers tradicionales

La mayoría de los makers colocan órdenes tanto en el lado de compra como en el de venta del libro.

Por ejemplo: colocas dos órdenes al mismo tiempo: una orden de compra de 1 SOL a $100 y una orden de venta de 1 SOL a $101.

Si ambas órdenes se ejecutan, ganas $1 de beneficio por arbitraje (“comprar barato y vender caro”).

Pero este modelo tiene un problema clave: el riesgo de exposición de posiciones.

· Si se ejecuta la orden de compra pero no la de venta: te quedas con tokens de SOL de forma pasiva;

· Si se ejecuta la orden de venta pero no la de compra: te quedas con stablecoins (como USDT) de forma pasiva.

Si el precio del mercado se mueve en tu contra, los activos que mantienes pasivamente pueden sufrir grandes pérdidas.

Esta es la razón por la que el trader de Hyperliquid eligió la “cotización unilateral”: al operar solo en un lado, puede controlar mejor la exposición y evitar mantener activos innecesarios. Sin embargo, este modelo conlleva un mayor riesgo de “ser arbitrado”.

¿Qué significa “ser arbitrado”?

Un ejemplo concreto: colocas una orden de compra de SOL a $100 en el libro. De repente, una mala noticia hace que el precio de SOL caiga a $90.

· Tu orden de compra a $100 sigue en el libro sin ser cancelada;

· Un trader más rápido vende inmediatamente SOL a $100 (ejecutando tu orden);

· Resultado final: pagaste un 10% más por SOL; aunque recibas el rebate de la plataforma, aún así sufres una gran pérdida.

Esta situación se llama “selección adversa”, o comúnmente “ser arbitrado”.

Por lo tanto, al usar la estrategia de “cotización unilateral”, la “precisión” y la “velocidad” son claves para el éxito: la efectividad de toda la estrategia depende completamente de la eficiencia y precisión del bot.

Infraestructura para trading de alta frecuencia

Para evitar ser arbitrado, el trader construyó un “sistema de ejecución ultrarrápido” que incluye:

· Servicios de hosting: el servidor de trading se despliega físicamente cerca del servidor de Hyperliquid para minimizar la latencia de red;

· Automatización: el bot puede ajustar miles de cotizaciones por segundo, logrando “seguimiento de precios en tiempo real”;

· Control de riesgos en tiempo real: el bot cierra o ajusta posiciones automáticamente antes de que el riesgo de exposición se descontrole.

Construir este tipo de infraestructura requiere altos costes y una gran complejidad técnica, por lo que solo unos pocos makers profesionales pueden desplegar sistemas así.

Desde el punto de vista técnico, su bot probablemente está programado en C++ o Rust (ambos conocidos por su “alta velocidad” y “baja latencia”); el servidor está alojado cerca del “motor de emparejamiento de órdenes” de Hyperliquid, asegurando que sus órdenes tengan prioridad.

El bot obtiene datos del libro de órdenes en tiempo real mediante WebSocket o gRPC, y ejecuta operaciones de “colocar orden - cancelar orden - cambiar dirección de cotización” en milisegundos, garantizando tanto la obtención continua de rebates como la validez de las órdenes ante cambios de precio.

¿Cómo mantener la “neutralidad Delta”?

Lo más impresionante es que el trader mantuvo siempre una “neutralidad Delta”: aunque su volumen total de trading superó los varios miles de millones de dólares, el riesgo neto de exposición nunca superó los $100,000.

¿Cómo lo logró?

1. El bot rastrea en tiempo real los cambios en la posición de tokens SOL;

2. Establece un límite estricto de riesgo (el riesgo neto de exposición nunca supera los $100,000);

3. Cuando el riesgo de exposición se acerca al límite, el bot detiene inmediatamente las operaciones en ese lado y cambia al lado opuesto, reequilibrando la posición mediante operaciones inversas.

No utilizó el modelo de “arbitraje spot y futuros”, sino que operó completamente en el mercado de “perpetual contracts”: al realizar todas las operaciones en el mismo mercado, el hedging y el control de riesgos son más sencillos.

Sin embargo, esta estrategia exige una “disciplina” y “precisión” extremas: incluso el error más pequeño puede causar grandes pérdidas.

Lógica matemática detrás de la estrategia

La lógica de cálculo de beneficios de toda la estrategia es bastante clara:

· En dos semanas, el volumen total de trading del trader alcanzó los $1.4 billions;

· El rebate para makers es del 0.003% por operación;

· Beneficio solo por rebates = $1.4 billions × 0.003% ≈ $420,000.

Sobre esta base, también aplicó una estrategia de “re-inversión de beneficios”: cada rebate se reinvierte inmediatamente en nuevas operaciones, amplificando los beneficios mediante el “efecto compuesto”. Finalmente, el beneficio total alcanzó $1.5 millones.

Y todo esto comenzó con solo $6,800 de capital inicial.

¿Por qué no puedes copiar esta estrategia directamente?

Quizás pienses: “Si es así, ¿por qué no copio su trading y gano lo mismo?” Pero en realidad, esta estrategia es casi imposible de copiar, por varias razones clave:

1. No tienes su “velocidad de ejecución”: la combinación de servidores profesionales y código de baja latencia está fuera del alcance de la mayoría de traders;

2. No tienes su “escala de capital”: aunque el capital inicial era de solo $6,800, con el efecto compuesto, el tamaño de las operaciones llegó a nivel profesional;

3. No tienes su “código y bots precisos”: su bot ha sido ajustado repetidamente para adaptarse a cada pequeña fluctuación del libro de órdenes, algo difícil de replicar para un desarrollador promedio;

4. No tienes “infraestructura y monitoreo 24/7”: el mercado cripto opera 24/7 y requiere sistemas de monitoreo en tiempo real para gestionar riesgos inesperados.

En resumen, este es un “sistema profesional de trading de alta frecuencia” que no puede ser replicado fácilmente por traders minoristas.

Riesgos potenciales de la estrategia

Incluso para un bot tan sofisticado, existen riesgos importantes:

1. Fallos del servidor: si el servidor falla, el bot podría no cancelar órdenes a tiempo y quedar expuesto a grandes posiciones de riesgo;

2. Fallos del exchange: aunque es raro, si Hyperliquid sufre una caída o fallo, la lógica del bot podría verse afectada en segundos;

3. Volatilidad extrema del mercado: movimientos bruscos pueden romper el equilibrio de la “cotización unilateral”, haciendo que la estrategia falle y cause pérdidas;

4. Cambios en la estructura de tarifas: si Hyperliquid ajusta el rebate para makers o las comisiones, la rentabilidad de la estrategia podría caer drásticamente.

Aunque esta estrategia es ingeniosa, no es “invulnerable”.

Conclusión

Aumentar $6,800 a $1.5 millones en dos semanas puede sonar como “apostar a una meme coin”, pero en realidad, detrás de esto hay una sólida capacidad técnica, disciplina estricta y un diseño de sistema preciso.

Este es un caso de estudio excelente que muestra cómo “aprovechar a escala los rebates para makers”, “mantener la neutralidad Delta” y minimizar el “riesgo direccional”.

La lección clave de este caso es: el trading no es solo “predecir precios”. A veces, la estrategia más rentable es comprender a fondo la estructura del mercado y construir un sistema que cree valor en “rincones que otros ignoran”.