Liquidação Teste de Estresse
API ▸ Como chamarAplique uma movimentação hipotética de preço a um mapa de liquidação modelado, construído a partir de snapshots recentes de derivativos e posições rastreadas na Hyperliquid. O resultado é uma estimativa do valor nocional que poderia estar em risco sob o cenário — não uma lista de contas conhecidas por liquidar.
Agrupamentos de liquidação estimados por nível de preço
Estimado — não realizadoBarras verdes = liquidações longas (acionadas por queda de preço). Barras laranja = liquidações curtas (acionadas por um squeeze). O marcador tracejado é o seu preço alvo. As barras são estimadas a partir do interesse aberto atual, posições reais de baleias e suposições de alavancagem — não um resultado liquidado.
Acionado pela exchange
Contexto de liquidação realizada
Como o modelo funciona (leia isto)
O preço de referência é a média dos últimos preços utilizáveis das exchanges. Para cada posição rastreada na Hyperliquid, o modelo combina o preço de entrada e a alavancagem relatados com um fator de perda de margem inicial de 0,9 para estimar um nível de liquidação. Este não é o preço de liquidação específico da conta na plataforma: níveis de manutenção, margem cruzada, alterações de colateral e capital da conta não estão disponíveis.
Para o restante do interesse aberto visível, o modelo divide o interesse aberto da exchange usando as proporções armazenadas de compra/venda, infere uma alavancagem média a partir da magnitude do funding e distribui esse interesse aberto em cinco faixas de alavancagem, de 0,5× a 1,5× a alavancagem média inferida. Um cenário de baixa cruza os níveis de liquidação de compra modelados; um cenário de alta cruza os níveis de liquidação de venda modelados.
A gravidade do cenário é o valor nocional modelado cruzado dividido pelo interesse aberto visível: Baixo <12%, Moderado 12–33%, Alto 33–66%, Extremo ≥66%. É um rótulo de tamanho de cenário, não uma previsão de probabilidade.
As posições de baleias na Hyperliquid também fazem parte do interesse aberto agregado da Hyperliquid. Como os dois componentes do modelo são mesclados sem desduplicação em nível de conta, seu valor nocional pode se sobrepor. Leia o total como um indicador de estresse, não como uma estimativa aditiva do volume de liquidação liquidado.
Dados, atualização e como interpretar
O endpoint utiliza os snapshots mais recentes de derivativos e posições de baleias que não têm mais de 2 horas e é armazenado em cache por até 2 minutos. A cobertura das exchanges depende de quais linhas atualizadas estão disponíveis. Os números de liquidação realizada vêm do fluxo persistente separado da Binance, Bybit e Hyperliquid e são mostrados apenas como contexto recente.
- As barras mostram todos os clusters modelados; o KPI conta apenas os clusters cruzados pelo preço-alvo selecionado.
- “Muro mais próximo” é o cluster modelado mais próximo, não suporte ou resistência.
- Um movimento de 0% deve produzir um valor nocional acionado de zero.
- O contexto realizado não valida o cenário modelado.