Liquidación Prueba de Estrés
API ▸ Cómo llamar estoAplica un movimiento de precio hipotético a un mapa de liquidación modelado construido a partir de snapshots recientes de derivados y posiciones rastreadas en Hyperliquid. El resultado es una estimación del nocional que podría estar en riesgo bajo el escenario—no una lista de cuentas que se sabe liquidarán.
Grupos de liquidación estimados por nivel de precio
Estimado — no realizadoBarras verdes = liquidaciones largas (activadas por una caída de precio). Barras naranjas = liquidaciones cortas (activadas por un squeeze). La línea discontinua es tu precio objetivo. Las barras son estimadas a partir del interés abierto actual, posiciones reales de ballenas y supuestos de apalancamiento — no un resultado establecido.
Activado por el exchange
Contexto de liquidación realizada
Cómo funciona el modelo (lee esto)
El precio de referencia es la media de los últimos precios utilizables de los exchanges. Para cada posición rastreada en Hyperliquid, el modelo combina su entrada reportada y el apalancamiento con un factor de pérdida de margen inicial de 0.9 para estimar un nivel de liquidación. Este no es el precio de liquidación específico de la cuenta en el venue: los niveles de mantenimiento, el margen cruzado, los cambios en el colateral y el equity de la cuenta no están disponibles.
Para el resto del interés abierto visible, el modelo divide el OI del exchange usando las proporciones largas/cortas almacenadas, infiere un apalancamiento promedio a partir de la magnitud del funding y distribuye ese OI en cinco bandas de apalancamiento desde 0.5× hasta 1.5× el promedio inferido. Un escenario bajista cruza los niveles de liquidación larga modelados; un escenario alcista cruza los niveles de liquidación corta modelados.
La severidad del escenario es el nocional modelado cruzado dividido por el OI visible: Bajo <12%, Moderado 12–33%, Alto 33–66%, Extremo ≥66%. Es una etiqueta de tamaño de escenario, no un pronóstico de probabilidad.
Las posiciones de ballenas en Hyperliquid también son parte del interés abierto agregado de Hyperliquid. Debido a que los dos componentes del modelo se fusionan sin desduplicación a nivel de cuenta, su nocional puede superponerse. Lea el total como un indicador de estrés, no como una estimación aditiva del volumen de liquidación ejecutado.
Datos, frescura y cómo interpretar
El endpoint utiliza las últimas instantáneas de derivados y posiciones de ballenas que no tienen más de 2 horas y se almacena en caché hasta por 2 minutos. La cobertura de exchanges depende de qué filas frescas estén disponibles. Las cifras de liquidaciones realizadas provienen del flujo persistente separado de Binance, Bybit y Hyperliquid y se muestran solo como contexto reciente.
- Las barras muestran todos los clusters modelados; el KPI cuenta solo los clusters cruzados por el precio objetivo seleccionado.
- El 'muro más cercano' es el cluster modelado más próximo, no soporte o resistencia.
- Un movimiento del 0% debería producir un nocional activado de cero.
- El contexto realizado no valida el escenario modelado.