HK 溫度盤口做 T

{{ d.mode || '—' }} HKT {{ d.hkt || '—' }} 運行 {{ fmtDur(d.uptime_s) }} {{ conn ? '已連線' : '斷線中' }} 市場 {{ d.event && d.event.ok ? '已載入' : '未載入' }} CLOB Relay {{ d.event.slug }}

權益初始 ${{ n(cap.initial,0) }}

${{ n(cap.equity,2) }}

{{ sgn(cap.return_pct) }}{{ n(cap.return_pct,3) }}% （{{ sgn(cap.equity-cap.initial) }}${{ n(Math.abs(cap.equity-cap.initial),2) }}）

現金${{ n(cap.cash,2) }}

持倉市值 (按 best_bid) ${{ n(cap.inventory,2) }}

可動用${{ n(cap.available,2) }}

已實現損益

{{ sgn(cap.realized_pnl) }}${{ n(Math.abs(cap.realized_pnl||0),2) }}

已付 taker 費 −${{ n(cap.fees_paid,3) }}

平倉筆數{{ (d.closed||[]).length }}

勝率{{ winRate }}

每筆均值 {{ avgPnl==null?'—':(sgn(avgPnl)+n(Math.abs(avgPnl)*100,2)+'¢/股') }}

當前讀數 {{ rd.source || '' }}

{{ n(rd.temp,1) }}°C {{ rd.dT==null?'':(sgn(rd.dT)+n(Math.abs(rd.dT),1)) }}

讀數時刻{{ rd.reading_time }}

今日滾動最高 M {{ n(rd.max_temp,1) }}°C → 桶 {{ leadBucket }}

gap = T − M {{ fair.gap==null?'—':n(fair.gap,2) }}

距抵達{{ age }}s

等待第一筆 relay 讀數…

公允價模型 V δ 表 {{ cfg.fv_table_days }} 天

時槽{{ fair.slot_label }}

gap 分組{{ fair.gap_label }}

格內樣本 n {{ fair.n_samples }}

E[δ] 還會再漲+{{ n(fair.delta_ev,2) }}°C

領先桶 V {{ leadV==null?'—':(n(leadV*100,1)+'¢') }}

無讀數 ⇒ 無法算 V（不猜 0.5）

11 桶盤口 × 公允價桶 = floor(當日最高溫)｜黃底 = 領先桶｜灰 = 已死（NO 必結算 $1）

桶	V(YES)	YES bid	YES ask	ask 量	≤80¢ 深度	價差	掛單價	edge = V−掛單價	NO bid	NO ask	機率條
{{ row.title }}	{{ row.V==null?'—':n(row.V*100,1)+'¢' }}	{{ px(row.yes.bid) }}	{{ px(row.yes.ask) }}	{{ row.yes.ask_sz==null?'—':n(row.yes.ask_sz,0) }}	{{ row.yes.depth_le80==null?'—':n(row.yes.depth_le80,0) }}	{{ row.yes.spread==null?'—':n(row.yes.spread*100,1)+'¢' }}	{{ row.limit==null?'—':(n(row.limit*100,1)+'¢') }}	*★ {{ sgn(row.edge_maker)+n(Math.abs(row.edge_maker)100,1) }}¢** {{ row.edge_maker==null?'—':(sgn(row.edge_maker)+n(Math.abs(row.edge_maker)*100,1)+'¢') }}	{{ px(row.no.bid) }}	{{ px(row.no.ask) }}

Σ V = {{ n(sumV*100,1) }}¢ · 本輪未做 negRisk 正規化 —— 有實質質量的桶報價缺失（排除：{{ (fair.dropped_buckets||[]).join('/') }}°C，質量上界 {{ n(fair.missing_mass_ub*100,0) }}¢）。 ΣV 偏離 100 是誠實的，不是 bug：硬除一個缺了質量的分母會把剩下的桶整個放大（2026-08-29 12:53 曾把 32 桶從 44.5¢ 放大到 91.6¢）。 Σ V = {{ n(sumV*100,1) }}¢（負風險事件，理論恆為 100¢；偏離即模型或盤口有一邊錯） Σ V 無法計算 —— 目前讀數沒有當日最高溫 M（HKT 00:00 前後 HKO 尚未建立）， 這不是模型說 0，是沒有資料

🎯 手動預埋單指定溫度 / 價格 / 份額 / 溫度幅度 ⇒ 讀數一到、條件成立就立刻 taker 搶。搶到後完全走既定離場流程（觀察窗探針 → undercut 追價 → 階梯讓價 → 下次讀數前硬平）

溫度桶方向價格上限 ¢ 份額溫度幅度 ΔT ≥ ΔT ≤ 溫度 ≥ 溫度 ≤ 反覆觸發備註 ⛔ {{ mErr }}

條件全部留空 = 下一筆讀數無條件搶。價格上限 不套自動策略的 80¢ 閘 （死桶掃 NO 本來就要買到 99¢），上限 {{ n((cfg.market&&cfg.market.manual_price_max||0.99)*100,0) }}¢。

ID	標的	價格上限	份額	觸發條件	狀態	結果	備註
{{ m.id }}	{{ m.bucket }}°C {{ m.outcome }}	{{ px(m.max_price) }}	{{ n(m.shares,0) }}	ΔT ≥ {{ m.dT_min }} ΔT ≤ {{ m.dT_max }} 溫度 ≥ {{ m.temp_min }} 溫度 ≤ {{ m.temp_max }} 反覆無條件	{{ m.status }}	{{ m.fired_reason \|\| '—' }} （{{ m.fire_count }} 次）	{{ m.note }}

目前沒有預埋單。

最近一次觸發的逐條判準 ★ 沒進場也記，而且記為什麼沒進 —— 只記成交會看不出濾網擋掉了什麼

腿	標的	動作	V	ask	edge	想買	成交	閘門
{{ x.leg }}	{{ x.label }}	{{ x.action }}	{{ x.V==null?'—':n(x.V*100,1)+'¢' }}	{{ px(x.ask) }}	{{ x.edge==null?'—':(sgn(x.edge)+n(Math.abs(x.edge)*100,1)+'¢') }}	{{ x.want_shares==null?'—':n(x.want_shares,0) }}	{{ x.fill? (n(x.fill.shares,0)+' @ '+px(x.fill.avg)) : '—' }}	{{ k }} {{ fmtGate(g) }} 死桶門檻 M≥{{ x.threshold }}

尚未觸發過。觸發條件 = relay 推來新的 reading_time。

未平倉 {{ (d.positions||[]).length }} 筆

標的	腿	份額	成本	打平	掛賣	模式	峰值ask	現 bid	浮動	剩餘	操作
{{ p.label }} 已延期 ×{{ p.defer_count }}	{{ p.leg }}	{{ n(p.shares,0) }}	{{ px(p.entry_price) }}	{{ px(breakeven(p)) }}	{{ px(p.exit_limit) }}	{{ p.exit_mode }}	{{ px(p.peak_ask) }} @{{ n(p.peak_ask_at_s,0) }}s	{{ px(bidOf(p)) }}	{{ float_(p)==null?'—':(sgn(float_(p))+'$'+n(Math.abs(float_(p)),2)) }}	{{ remain(p)==null?'結算':remain(p)+'s' }}

空倉。

已平倉最近 {{ (d.closed||[]).length }} 筆

標的	份額	進	出	方式	持有	損益
{{ p.label }}	{{ n(p.shares,0) }}	{{ px(p.entry_price) }}	{{ px(p.exit_price) }}	{{ p.exit_kind }}	{{ p.exit_ts? Math.round(p.exit_ts-p.entry_ts)+'s':'—' }}	{{ sgn(p.pnl) }}${{ n(Math.abs(p.pnl\|\|0),2) }}

尚無平倉紀錄。

資料源健康

兩條 relay 路徑同時訂閱，先到的先用。誰快是實測問題，不是推理問題。

路徑	連線	事件	首達	落後時均值
{{ shortUrl(p.url) }}	{{ p.connected?'ON':'OFF' }}	{{ p.events }}	{{ p.wins }}	{{ p.avg_lag_ms_when_lost==null?'—':n(p.avg_lag_ms_when_lost,0)+'ms' }} (n={{ p.lag_samples }})

CLOB 訊息 {{ clobS.msgs }}

CLOB 重連{{ clobS.reconnects }}

有 bid 的簿 {{ clobS.books_with_bid }} / {{ clobS.tokens }}

最後訊息 {{ clobS.last_msg_age_s==null?'—':clobS.last_msg_age_s+'s 前' }}

凍結參數 2026-08-29 市場錨定 V

進場方式{{ cfg.entry.entry_maker?'掛單 maker（bid+'+cfg.entry.maker_improve_ticks+'檔）':'taker 吃 ask' }}

★ 主閘 Δ̂ ≥{{ n(cfg.entry.delta_min*100,1) }}¢

edge（僅參考）{{ n(cfg.entry.edge_min*100,0) }}¢ · 不當門檻

進場 |ΔT| ≥{{ cfg.entry.dT_min }}°C{{ cfg.entry.dT_min>0?'':'（已停用）' }}

掛單存活{{ cfg.entry.entry_ttl_s }}s（新讀數一到即撤）

時段HKT {{ cfg.entry.hours[0] }}–{{ cfg.entry.hours[1] }}

ask 上限{{ n(cfg.entry.ask_max*100,0) }}¢

V 下限 {{ cfg.entry.v_min>0 ? n(cfg.entry.v_min*100,0)+'¢（變體 B）' : '無' }}

單腿份額上限{{ cfg.max_shares_per_leg }} 股

合併曝險上限${{ cfg.max_total_notional }}

離場錨{{ cfg.exit.anchor }}

離場掛 V −{{ n(cfg.exit.margin*100,0) }}¢

硬平提前{{ cfg.exit.force_lead_s }}s

多腿{{ cfg.multi_leg?'開（lead+1 的 NO）':'關' }}

死桶搶單 {{ cfg.dead_bucket.enabled?('開 ≤'+n(cfg.dead_bucket.max_price*100,0)+'¢ / $'+cfg.dead_bucket.budget):'關' }}

tick / 最小股 {{ n(cfg.market.tick*100,1) }}¢ / {{ cfg.market.min_shares }}

手續費 {{ cfg.fee.enabled? ('rate '+cfg.fee.rate+' taker only'):'關' }}

{{ cfg.fee.formula }}
出處：{{ cfg.fee.source }}

⚠️ 誠實聲明

① 選擇偏誤：edge≥5¢、|ΔT|≥0.3、11–15 時、L=V−2¢ 四個門檻是 在同一份 70 天資料上掃出來的。樣本外未驗證前，回測的 +3.74¢/筆是樂觀估計。

② maker 成交已用真實隊列模型（2026-08-28 起）：qahead/qbehind 逐筆維護，成交訊號取自交易所的 last_trade_price， 深度變小一律不當成交（可能只是撤單）。掃穿整層時仍受 taker 該筆的量限制，不會憑空全額成交。
殘留的樂觀：交叉簿（best_bid > 我方限價）一律判必成交。

③ 手續費形狀未獨立驗證：rate=0.05／takerOnly 是 Gamma 硬證據，但公式裡 exponent 的位置與 rebate 歸屬沿用本專案 BTC 那條已驗證的形狀。 rebate 一律不計（寧可低估）。

④ V 模型只有 4–8 月，沒有分季節，也沒用到預報／雲量／降雨。

⑤ 深度模型是誠實的：taker 逐檔吃，平均價一定比 best_ask 差 —— 回測 v1 用「窗內最低 ask」的樂觀偏誤在這裡已修掉。

⑥⛔ 這個策略在 16 天真實盤口回放上是虧的：基線 −6.36¢/股（16 天 89 筆、勝率 31%、正的天數 2/14）。 ⚠️ 舊的 −5.74¢ 是錯的：當時 pnl 漏記了 taker 手續費（現金有扣、損益沒扣，兩本帳差 $108.73），已修並加上每日帳目恆等式檢查。四個離場變體全部為負 ⇒ 進場信號本身沒有 edge。它現在跑 PAPER 的目的是收集樣本外證據，不是因為它會賺錢。完整證據：docs/hkweather/12。

事件流最近 {{ trace.length }} 筆（全量落盤在 hkwsim/logs/trace_*.jsonl）

{{ hms(t.ts) }} [{{ t.chan }}.{{ t.event }}] {{ brief(t) }}