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设计理念

为什么需要三层风控？

在回答这个问题之前，让我们先看看加密货币永续合约交易中的现实问题。

现实中的惨痛案例

案例 1：新手小王的爆仓经历

第 1 天：小王听朋友说做合约能赚大钱
       - 充值 $1,000 到某 DEX
       - 看了 5 分钟教程就开始交易

第 2 天：小王开出第一单
       - 看好 SOL 上涨，开 20x 杠杆做多
       - 仓位价值 $20,000
       - 清算价格仅比开仓价低 5%

第 2 天晚上：SOL 回调 6%
       - 小王在睡觉，没有收到任何警告
       - 仓位被清算，$1,000 全部损失

第 3 天：小王觉得"合约是骗局"，离开市场

案例 2：老韭菜老张的重蹈覆辙

老张已经交易 2 年，本应该很有经验

问题：
- 没有止损纪律，每次都想"再等等"
- 亏损时加仓摊平，结果越陷越深
- 在没有警告系统的平台交易，错过最佳平仓时机

结果：
- 3 个月内爆仓 5 次
- 虽然有经验，但情绪化交易导致持续亏损

案例 3：2021 年 5.19 大崩盘

2021 年 5 月 19 日，加密货币市场闪崩：
- BTC 从 $43,000 跌至 $30,000（-30%）
- 24 小时内全网爆仓 $9B（90 亿美元）
- 多家交易所宕机，用户无法平仓
- 连锁清算导致保险基金枯竭

教训：
- 单纯的清算机制无法应对极端行情
- 需要熔断、限仓等系统性保护措施

传统风控的三大缺陷

缺陷 1：过于被动

传统风控流程：
1. 用户自由交易
2. 保证金率下降
3. 到达清算线（通常 100%）
4. 触发清算
5. 用户损失全部保证金

问题：
- ❌ 清算前没有任何干预
- ❌ 用户不知道风险有多大
- ❌ 等到清算时已经太晚

缺陷 2：缺乏用户教育

大多数平台的"风险教育"：
✅ 同意服务条款（没人看）
✅ 勾选"我理解风险"（走形式）
❌ 没有真正的教育内容
❌ 没有测试用户是否真的理解

结果：
- 90% 的新手不理解清算机制
- 80% 的新手不会计算清算价格
- 70% 的新手以为"爆仓只是亏完本金"

缺陷 3：忽视系统性风险

单个用户的清算可能触发连锁反应：
1. 大户被清算
2. 大量卖单涌入市场
3. 价格继续下跌
4. 更多用户被清算
5. 保险基金不足
6. 社会化分摊损失（ADL）
7. 所有盈利用户被强制平仓

问题：
- ❌ 缺乏全局风险监控
- ❌ 没有熔断机制
- ❌ 保险基金管理不善

三层风控的设计哲学

哲学一：预防优于治疗

医学类比：

传统医疗模式（事后治疗）：
等病人病重了再治疗 → 成本高、效果差、痛苦大

现代医疗模式（预防医学）：
定期体检、健康教育、早期干预 → 成本低、效果好、痛苦小

风控也是一样：
传统风控：等爆仓了再处理 → 用户损失大、平台承担风险
我们的风控：多层预警、限制、教育 → 降低爆仓率、保护用户

具体实施：

哲学二：保护散户 vs 不影响专业交易者

这是一个关键平衡点。我们的目标是：

保护散户：

  • ✅ 限制新手使用高杠杆

  • ✅ 强制风险教育

  • ✅ 持仓规模限制

  • ✅ 多级风险预警

不影响专业交易者：

  • ✅ 经验积累后自动解锁更高杠杆

  • ✅ 可选的"专业交易者认证"

  • ✅ 合理的持仓上限（$100K 对大多数个人交易者足够）

  • ✅ 不限制交易频率和策略

实现方式：动态风控

# 伪代码示例
def get_max_leverage(user):
    if user.trade_count < 5:
        return 3  # 新手限制 3x
    elif user.trade_count < 20:
        return 5  # 初级交易者 5x
    elif user.is_professional_certified:
        return 20  # 专业认证后 20x
    else:
        return 10  # 中级交易者 10x

# 关键：不是永久限制，而是逐步解锁

对比其他平台：

平台
对散户的保护
对专业交易者的友好度

Binance

⚠️ 固定杠杆限制，但可以申请提高

✅ 高杠杆可用

dYdX

❌ 没有特殊保护

✅ 完全自由

GMX

❌ 没有特殊保护

⚠️ 杠杆限制较低

Zanbara

✅ 动态保护 + 教育

✅ 可解锁高杠杆

哲学三：透明度建立信任

不透明的风控 = 黑箱操作 = 用户不信任

我们承诺：

  1. 风控规则完全公开

    ❌ 不公开："我们有完善的风控体系"
✅ 公开：
- 新手最高 3x 杠杆
- 完成 5 笔交易后解锁 5x
- 保证金率 < 150% 时发送警告
- 保证金率 < 110% 时触发清算
- 详细规则见文档 xxx

  2. 风控数据实时公开

    保险基金页面（每 10 秒更新）：
┌────────────────────────────────────┐
│ 保险基金实时余额                    │
├────────────────────────────────────┤
│ 当前余额: $125,432.50              │
│ 总持仓价值: $10,234,120.00         │
│ 覆盖率: 1.23%                      │
├────────────────────────────────────┤
│ 过去 24 小时变化                    │
│ + 收入（清算）: $1,234             │
│ + 收入（手续费）: $890             │
│ - 支出（穿仓赔付）: $0             │
└────────────────────────────────────┘

  3. 风控决策可追溯

    用户查询"为什么我的订单被拒绝？"

系统返回：
您的订单被拒绝原因：
- 风控层级：第一层（用户层）
- 触发规则：杠杆超限
- 详细说明：您当前用户等级为"新手"，最高允许 3x 杠杆，
  您尝试使用 10x 杠杆
- 解决方案：
  1. 降低杠杆至 3x 或更低
  2. 完成更多交易以提升用户等级
  3. 通过"专业交易者认证"测试
- 规则文档：[查看详细说明]

哲学四：平衡用户体验和风险管理

反面教材：过度保护的后果

某些平台的极端保护措施：
- ❌ 所有用户限制 3x 杠杆（包括专业交易者）
- ❌ 每笔交易都弹出 5 个警告框
- ❌ 下单前需要等待 30 秒"冷静期"
- ❌ 限制交易频率（每小时最多 10 笔）

结果：
- 专业交易者流失
- 用户体验极差
- 平台竞争力下降

我们的平衡策略：

设计原则：
1. 保护要有针对性（针对高风险用户，不是所有人）
2. 提示要适度（关键时刻提示，不是每次都提示）
3. 限制要合理（基于数据和经验，不是拍脑袋）
4. 教育要有效（真正帮助用户理解，不是走形式）

实施细节：

场景
传统做法
我们的做法
用户体验

新手下单

弹窗警告，需要确认

智能推荐合理配置，可选择

✅ 引导而非阻止

保证金充足

无提示

无提示

✅ 不打扰

保证金率 200%

无提示

浅黄色背景提示

✅ 温和提醒

保证金率 120%

无提示（或太晚）

红色警告 + 弹窗

✅ 及时警告

保证金率 105%

清算

强烈警告 + 推送 + 邮件

✅ 全方位提醒

设计中的权衡取舍

权衡 1：安全 vs 自由

问题：如何在保护用户和尊重用户选择之间取得平衡？

我们的答案：

  • ✅ 对新手：优先安全，限制高风险行为

  • ✅ 对老手：优先自由，但保留必要保护

  • ✅ 对所有人：提供选择，但确保知情同意

具体实施：

新手用户（0-4 笔交易）：
- 最高 3x 杠杆 ← 强制限制
- 必须完成风险教育 ← 强制要求
- 单笔最大 $5,000 ← 强制限制
- 每次下单显示风险提示 ← 强制显示

中级用户（5-19 笔交易）：
- 最高 5x 杠杆 ← 适度限制
- 单笔最大 $20,000 ← 适度限制
- 高风险操作时提示 ← 按需提示

高级用户（20+ 笔交易）：
- 最高 10x 杠杆 ← 宽松限制
- 单笔最大 $50,000 ← 宽松限制
- 仅在极端情况提示 ← 最小打扰

权衡 2：实时性 vs 准确性

问题：风险监控需要多快？多准确？

场景分析：

场景 1：价格剧烈波动时
- 实时性要求：极高（毫秒级）
- 准确性要求：可适当牺牲
- 策略：使用 Redis 缓存 + 近似计算
- 容忍：1-2% 的误差可接受

场景 2：日常保证金监控
- 实时性要求：高（秒级）
- 准确性要求：高
- 策略：每 10 秒全量计算
- 容忍：0.1% 以内误差

场景 3：保险基金统计
- 实时性要求：中（分钟级）
- 准确性要求：极高
- 策略：数据库精确计算
- 容忍：0 误差

权衡 3：成本 vs 效果

问题：风控措施的成本收益分析

成本考量：

  1. 开发成本

    • 三层风控系统开发：2-3 人月

    • 实时监控系统：1-2 人月

    • 教育内容制作：0.5 人月

  2. 运营成本

    • 实时计算服务器：$500/月

    • 监控和告警系统：$200/月

    • 人工审核团队：$3,000/月

  3. 用户摩擦成本

    • 新手教育可能流失 10-20% 用户

    • 杠杆限制可能流失 5-10% 高风险用户

收益评估：

  1. 风险降低

    • 预计降低清算率从 10% 到 2%（节省保险基金支出）

    • 预计降低穿仓率从 1% 到 0.1%（减少平台损失）

  2. 用户留存

    • 降低爆仓率，提高长期留存率（估计提高 30%）

    • 良好口碑带来自然增长

  3. 品牌价值

    • "最保护散户的 DEX" 品牌定位

    • 差异化竞争优势

结论：长期收益远大于成本，值得投入

与竞品的差异化

Zanbara 的独特价值

1. 唯一的三层风控体系

层级
Zanbara
dYdX
GMX
Hyperliquid

用户层

✅ 完整

❌ 无

❌ 无

⚠️ 基础

系统层

✅ 完整

✅ 完整

⚠️ 部分

✅ 完整

市场层

✅ 完整

✅ 完整

⚠️ 部分

✅ 完整

2. 最完善的散户保护

散户保护评分（满分 10 分）：

Zanbara:      9/10  ✅ 动态杠杆 + 强制教育 + 多级预警
Hyperliquid:  7/10  ✅ 完善的风控，但缺少教育
dYdX:         5/10  ⚠️ 基础风控，对散户保护一般
GMX:          4/10  ⚠️ 依赖 GLP 池，但用户侧保护不足
Binance:      6/10  ⚠️ 中心化优势，但透明度不足

3. 最高的透明度

透明度对比：

保险基金公开：
- Zanbara:      ✅ 实时公开，每 10 秒更新
- dYdX:         ⚠️ 有，但更新频率低
- GMX:          ⚠️ GLP 池总量公开，但细节不透明
- Hyperliquid:  ✅ 定期公开

大户持仓分布：
- Zanbara:      ✅ 每小时更新，匿名化展示
- dYdX:         ⚠️ 部分公开
- GMX:          ❌ 不公开
- Hyperliquid:  ⚠️ 部分公开

风控规则：
- Zanbara:      ✅ 完全公开，详细文档
- 其他平台:     ⚠️ 部分公开或需要自己摸索

实施路径

MVP 阶段（当前）

已实现：

  • ✅ 第一层：动态杠杆限制（3 级）

  • ✅ 第一层：持仓限制

  • ✅ 第一层：基础风险提示

  • ✅ 第一层：新手教育（文字版）

  • ✅ 第二层：全局 OI 限制

  • ✅ 第二层：保险基金机制

  • ✅ 第三层：标记价格保护

  • ✅ 第三层：基础资金费率

待优化：

  • ⚠️ 第二层：异常交易监控（规则较简单）

  • ⚠️ 第三层：大户持仓透明（手动更新）

Post-MVP 优化（1-3 个月）

计划增强：

  1. 更精细的用户分级（5 级 → 3 级）

  2. 视频教育内容

  3. 机器学习异常检测

  4. 自动化熔断机制

  5. 部分清算替代全部清算

  6. 社交化风险提示（"90% 的成功交易者使用 ≤5x 杠杆"）

长期愿景（6-12 个月）

创新功能：

  1. AI 风险顾问

    • 个性化风险评估

    • 智能止损建议

    • 市场风险预警

  2. 清算保险产品

    • 用户可购买清算保险

    • 减少爆仓损失

  3. 社区治理风控参数

    • DAO 投票决定杠杆限制

    • 动态调整风控阈值

总结

Zanbara 的三层风控体系不是为了限制用户，而是为了保护用户。我们相信：

  1. 新手需要保护：通过教育和限制，帮助他们安全地学习

  2. 专业交易者需要自由：通过动态解锁，不影响他们的交易策略

  3. 平台需要稳定：通过系统层和市场层风控，防止系统性风险

  4. 透明建立信任：通过公开所有规则和数据，让用户信赖平台

这套理念将指导我们所有风控功能的设计和实施。

下一步阅读：

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