Liquidation Stress Test · modelong scenario

Paglalansag Stress Test

Mag-apply ng hypothetical na paggalaw ng presyo sa isang modelong liquidation map na binuo mula sa mga kamakailang derivatives snapshot at sinusubaybayang Hyperliquid positions. Ang resulta ay isang estimate ng notional na maaaring nanganganib sa ilalim ng scenario—hindi isang listahan ng mga account na kilalang malalansag.

Tinatayang —

Simbolo

Hypothetical na paggalaw ng presyo 0.0%

−30% (pagbagsak → longs liq)0%+30% (sikip → shorts liq)

Target na presyo

—

mula —

Modelong notional na nanganganib

—

tumawid sa galaw na ito

Tindi ng scenario

—

— ng nakikitang OI

Ginamit na posisyon ng whale

—

iniulat na entry/leverage + model factor

Pinakamalapit na pader

—

sa kasalukuyang presyo

Tinatayang liquidation clusters ayon sa antas ng presyo

Tinatayang — hindi pa naisasakatuparan

Berde na mga bar = long liquidations (na-trigger ng pagbaba ng presyo). Orange na mga bar = short liquidations (na-trigger ng squeeze). Ang dashed marker ay ang iyong target price. Ang mga bar ay tinatayang mula sa current open interest, real whale positions, at leverage assumptions — hindi Isang naipasya na resulta.

Na-trigger ng exchange

I-slide ang slider para ma-proyekto ang cascade.

Konteksto ng realized-liquidation

Naglo-load…

Paano gumagana ang modelo (basahin ito)

Ang reference price ay ang average ng pinakabagong magagamit na presyo sa exchange. Para sa bawat sinusubaybayang posisyon sa Hyperliquid, pinagsasama ng modelo ang iniulat na entry at leverage nito kasama ang 0.9 initial-margin-loss factor upang matantya ang liquidation level. Hindi ito ang account-specific na liquidation price ng venue: ang maintenance tiers, cross margin, pagbabago sa collateral, at account equity ay hindi available.

Para sa natitirang visible open interest, hinahati ng modelo ang exchange OI gamit ang naka-imbak na long/short ratios, hinuhulaan ang average leverage mula sa funding magnitude, at ipinamamahagi ang OI na iyon sa limang leverage bands mula 0.5× hanggang 1.5× ng hinulaang average. Ang down scenario ay tumatawid sa modeled long-liquidation levels; ang up scenario ay tumatawid sa modeled short-liquidation levels.

Ang severity ng scenario ay ang tinawid na modeled notional na hinati sa visible OI: Mababa <12%, Katamtaman 12–33%, Mataas 33–66%, Labis ≥66%. Ito ay label ng laki ng scenario, hindi forecast ng probabilidad.

Ang mga posisyon ng Hyperliquid whale ay bahagi rin ng aggregate open interest ng Hyperliquid. Dahil ang dalawang component ng modelo ay pinagsasama nang walang account-level de-duplication, maaaring mag-overlap ang kanilang notional. Basahin ang kabuuan bilang indicator ng stress, hindi bilang additive estimate ng settled liquidation volume.

Data, freshness & kung paano basahin

Ang endpoint ay gumagamit ng pinakabagong derivatives at whale-position snapshots na hindi lalampas sa 2 oras ang edad at naka-cache hanggang sa 2 minuto. Ang coverage ng exchange ay depende sa kung aling fresh rows ang available. Ang realized-liquidation figures ay nagmumula sa hiwalay na Binance, Bybit, at Hyperliquid stream at ipinapakita lamang bilang kamakailang konteksto.

Ipinapakita ng mga bar ang lahat ng modeled clusters; ang KPI ay binibilang lamang ang mga cluster na tinawid ng napiling target price.
Ang “Nearest wall” ay ang pinakamalapit na modeled cluster, hindi support o resistance.
Ang 0% move ay dapat magproduce ng zero triggered notional.
Ang realized context ay hindi nagva-validate sa modeled scenario.