Author Topic: 【喂价讨论】动态调整最低抵押率要求和爆仓惩罚  (Read 366415 times)

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Offline gghi

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基于abit的这个算法可以实现快速纠偏
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喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8

这种幂函数算法的缺点很明显,就是溢价不是太高时改进效果不明显。

比如当溢价=2%时,喂价=BTS市场价*1.036

而其实溢价2%已经是很严重的通缩了,应该采取足够大的反馈力度了,这时完全可以喂价=BTS市场价*1.08,保证爆仓单可以被吃的安全边际条件下最大化喂价。

不是到很严重的下跌市才需要大力度的反馈,当前也需要!
    建议用改进公式,理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N,M取值0.02,N取值2。理论上预测可以控制bitcny对人民币的波动范围在正负2%之间。

Offline bitcrab

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基于abit的这个算法可以实现快速纠偏
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喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8

这种幂函数算法的缺点很明显,就是溢价不是太高时改进效果不明显。

比如当溢价=2%时,喂价=BTS市场价*1.036

而其实溢价2%已经是很严重的通缩了,应该采取足够大的反馈力度了,这时完全可以喂价=BTS市场价*1.08,保证爆仓单可以被吃的安全边际条件下最大化喂价。

不是到很严重的下跌市才需要大力度的反馈,当前也需要!

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Offline gghi

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负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候,喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。
        认同,必须加大反馈力度才可以快速纠偏。建议理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N,M表示宽松指标,N为加速因子。比如溢价为零时,宽松目标负2%,加速度1.8,那么,理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^1.8,比如溢价为0.001时,宽松目标负1%,加速度1.5,那么,理想喂价 = BTS市场价 * (1.001+0.01)^1.5。

       举例论证公式效果,宽松目标负1%。
当溢价负0.01时(折扣1%),加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.01)^2=BTS市场价 *1^2=BTS市场价 *1,结论:目标达到,非常理想。
当溢价0时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.01)^2=BTS市场价 *1.01^2=BTS市场价 *1.02,结论:市场价提高2%,很满意,也很安全。
当溢价0.01时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.01)^2=BTS市场价 *1.02^2=BTS市场价 *1.0404,结论:市场价提高约4%,很满意,也很安全。
当溢价0.02时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.01)^2=BTS市场价 *1.03^2=BTS市场价 *1.0609,结论:市场价提高约6%,很满意,也很安全。
当溢价0.03时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.03+0.01)^2=BTS市场价 *1.04^2=BTS市场价 *1.0816,结论:市场价提高越8%,很满意,也很安全。

当溢价0.04时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.04+0.01)^2=BTS市场价 *1.05^2=BTS市场价 *1.1025,结论:市场价提高约10%,满意,也很安全。
     当溢价0.05时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.05+0.01)^2=BTS市场价 *1.06^2=BTS市场价 *1.1236,结论:市场价提高约12%,满意,加速纠偏。
     当溢价0.06时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.06+0.01)^2=BTS市场价 *1.07^2=BTS市场价 *1.1449,结论:市场价提高约14%,满意,加速纠偏
当溢价0.07时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.07+0.01)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1664,结论:市场价提高约16%,满意,加速纠偏
当溢价0.08时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.08+0.01)^2=BTS市场价 *1.09^2=BTS市场价 *1.1881,结论:市场价提高约19%,满意,加速纠偏
当溢价0.09时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.09+0.01)^2=BTS市场价 *1.1^2=BTS市场价 *1.21,结论:市场价提高约21%,满意,加速纠偏,风险依然可控。


     认同,必须加大反馈力度才可以快速纠偏。建议理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N,M表示宽松指标,N为加速因子。比如溢价为零时,宽松目标负2%,加速度1.8,那么,理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^1.8,比如溢价为0.001时,宽松目标负1%,加速度1.5,那么,理想喂价 = BTS市场价 * (1.001+0.01)^1.5。

宽松因子M实际上也是个可调参数,举例说明M为2%的情形。
 
       举例论证公式效果,宽松目标负2%。
当溢价负0.02时(折扣2%),加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.02+0.02)^2=BTS市场价 *1^2=BTS市场价 *1,结论:目标达到理想状态,无需调整。
当溢价负0.01时(折扣1%),加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.02)^2=BTS市场价 *1.01^2=BTS市场价 *1.02,结论:市场价提高2%,接近理想目标。
当溢价0时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^2=BTS市场价 *1.02^2=BTS市场价 *1.0404,结论:市场价提高约4%,很满意,也很安全。

当溢价0.01时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.02)^2=BTS市场价 *1.03^2=BTS市场价 *1.0609,结论:市场价提高约6%,很满意,也很安全。
当溢价0.02时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.02)^2=BTS市场价 *1.04^2=BTS市场价 *1.0816,结论:市场价提高约8%,很满意,也很安全。
当溢价0.03时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.03+0.02)^2=BTS市场价 *1.05^2=BTS市场价 *1.1025,结论:市场价提高约10%,满意,也很安全。

当溢价0.04时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.04+0.02)^2=BTS市场价 *1.06^2=BTS市场价 *1.1236,结论:市场价提高约12%,满意,安全。
     当溢价0.05时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.05+0.02)^2=BTS市场价 *1.07^2=BTS市场价 *1.1449,结论:市场价提高约14%,满意,加速纠偏。
     当溢价0.06时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.06+0.02)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1664,结论:市场价提高约16%,满意,加速纠偏
当溢价0.07时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.07+0.02)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1881,结论:市场价提高约19%,满意,加速纠偏
当溢价0.08时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.08+0.02)^2=BTS市场价 *1.1^2=BTS市场价 *1.121,结论:市场价提高约21%,满意,加速纠偏,风险依然可控。
        我们看以看到,随着溢价参数的不断变大,市场价提高呈现线性下降趋缓模式。
实际上如果采用M=0.02,即宽松指标为2%这样的公式后,溢价很难超过3%。因为当溢价达到3%时,喂价相对市场价提高了约10%,这个时候相当于MSSR为”0“了。也就是说爆仓单对内盘的价格不再有”打压“作用了,此时的内盘完全有动力和外盘保持价格”一致“。如果内外盘趋于价格持平,就是溢价消失的过程。
   
  结论:如果采用宽松指数M=0.02,即宽松目标2%,加速因子N=2,那么理论上溢价不会超过3%。

« Last Edit: September 03, 2018, 10:37:35 pm by gghi »

Offline Yao

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我现在喂价用的公式是

喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8

市场价用的是全场交易量加权平均,zb、coinegg因为刷量明显所以降权了。

修正系数用的是1.8次方,而不仅仅是加上溢价。这个值可以调,之前试过1.5感觉偏小、用2感觉偏大,继续观察看看。

没有设上限,也就是说bitcny溢价越大,喂价调整比例越大。

不错,有创意。
如果按照PID控制的思路,公式应该更复杂一些,可调参数更多。不过,因为最终喂价取中间值的原因,调节参数不能快速直接反馈到结果,效果会有折扣。

还是要等大部分见证人都开始动态调整喂价后,才更方便调试公式。

更新一下,我现在用的这个公式可能比较适合大比例纠偏,但是溢价小到一定程度后应该就不行了。

因为按照这个公式,溢价0的时候,喂价调整也是0。

但如果溢价是慢慢调下来的话,喂价应该是停留在一个大于0的值附近。

看来还是要仔细研究下 PID 算法。

其他人设计纠偏公式的时候也要注意下。
       是的,大神的公式的确很适合大比例纠偏,溢价接近0时几乎无法调控。市场下行期间,宽松的货币政策可能更有利于激发市场需求。比如维持充值费率负2%或者负1%,bitcny对人民币适度贬值可能更好。基于宽松的货币政策原理,我发展了您的公式。

      理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N,M表示宽松指标,N为加速因子。比如溢价为零时,宽松目标负2%,加速度1.8,那么,理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^1.8,比如溢价为0.001时,宽松目标负1%,加速度1.5,那么,理想喂价 = BTS市场价 * (1.001+0.01)^1.5
      这个改进公式理论上可以实现精准锚定。在溢价偏差很小的情况下,依然可以很好的发挥调控作用。这样bitcny对人民币的市场价格就可以做到”随心所欲了“。
      感觉见证人执行的效率不高,要是代码层能加入这个公式就好了。个人推测,bitcny等智能货币的锚定精度理论上是可控的,智能货币政策也是可以宏观调控的。当然实践中有待检验,期待BTS辉煌时刻早日到来。
      另外,内盘起不来可能与智能货币的体量小有很大关系。假如bitcny通缩到了几千万的体量了,我想,再推广内盘都不会有好的效果,因为没”钱“呀。所以GDEX要想有大的发展,首要问题是解决bitcny等的智能货币汇率可控,锚定精度稳定。建议采取适度宽松的货币政策,比如维持充值费率在负1%到负2%之间,即充值赠送1%到2%之间。
     
 

在通过有效算法把溢价调整为0之前引入所谓的宽松因子并不会达到折价1%或2%的效果,只会增加公式变量从而影响试验结果。
如果负反馈算法确实对溢价有效果,那么当务之急是找到 “快速有效纠偏的负反馈算法”,即一旦出现±5%的溢价/折价能迅速纠偏为0%左右。


实现了“快速而有效纠偏的负反馈算法”之后,只需要在纠偏的结果数值上直接乘以(1+目标充值费率的绝对值如|-1%|,或|-2%|就可以实现定向定量宽松。


目前又是一波反弹市,市场情绪在回暖,根据实行负反馈喂价法前的市场牛熊规律,溢价本身就会随着市场情绪的回暖而减少,当前溢价的减少并不能证明是目前负反馈喂价法取得的效果,所以目前是见证人实行负反馈喂价算法,对自己发布的喂价结果进行试验、观察、改进的好时机。而真正检验负反馈喂价对溢价问题的效果还是得在下跌市,在这波反弹之后市场再次走熊之前我们必须找到快速纠偏的算法。

PS:本人保留“调低MSSR才是减少内外盘差价从而减少溢价的治本之道”的看法。

既然负反馈算法已经开始实行,那就不妨大胆一些,尽快找出快速纠偏的算法。

基于abit的这个算法可以实现快速纠偏
Quote
喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8


witness.yao 正在尝试改变负反馈喂价算法为:

负反馈喂价=BTS市场价×(溢价折价因子P)^N

其中:
BTS市场价:仍然取内外盘公允价格(内盘或外盘以bitCNY计价的BTS价格先通过内外盘差价修正为人民币价格)。
溢价折价因子P溢价折价因子P=Max,Min{(外盘以人民币计价的BTS加权平均价格/内盘以bitCNY计价的BTS价格),(1+鼓鼓充值费率),(1-鼓鼓提现费率)},当P>1时取Max值,当P<1时取Min值。即溢价折价因子P=1±X,大于1、小于1或等于1,大于1时为表现为溢价,小于1时表现为折价)
N是一个可调参数,加速度,通过试验、观察发布的喂价结果来进行人为地调整。
Quote
【举个例子】bitCNY溢价或折价5%可能表现为:
(1)外盘以人民币计价的BTS价格比内盘以bitCNY计价的BTS价格高或低5%左右
(2)bitCNY供不应求时,bitCNY充值费率会比提现费率高一点(承兑商赚取承兑差价,如充值5.5%,提现-4.5%),而在bitCNY供过于求时,提现费率会比充值费率高(如充值-4.5%,提现5.5%)那么数值代入对应的公式:
  • bitCNY供应短缺会溢价,则溢价折价因子P=Max{1.05,1+(5.5%),1-(-4.5%)}=Max{1.05,1.055,1.045}=1.055
  • bitCNY供过于求会折价,则溢价折价因子P=Min{0.95,1+(-4.5%),1-(5.5%)}=Min{0.95,0.955,0.945}=0.945
« Last Edit: September 01, 2018, 11:13:08 am by Yao »

Offline bitcrab

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负反馈未必能完全解决溢价问题,但可以为解决问题创造条件。

把喂价提升到Pdex*MSSR的范围内是很安全的,之外会有一些风险,那就至少先在很安全的范围内充分发挥负反馈的力量吧。
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Offline binggo

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负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候,喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。
如果能把手续费降到0,内盘就可以变成币圈入金的入口,努力吧螃蟹🦀

在负反馈不大于MSSR内,可以加速纠偏,新喂价=(1+溢价)^M,M值可设定为3或4
      感谢首先可肯定了负反馈的作用,我们现在的抵押物最低1.75倍,高于市场价35%也是安全的。1.75-0.35=1.4,即使高于市场价30%,还有市场价1.4倍的保证金。为何不能超过msssr?
      只要喂价合理,完全可以解决供应短缺问题。如果不能很好的解决供应短缺以及充值费问题,说明BTS不够成功。理论以及举例子都已经很好的论证过了,不再所说。


喂价怎么算合理?

喂价就能解决供应问题? 怎么解决的? 靠虚高的抵押量来解决? 你来分析分析,供应量是怎么解决的?

锚定抵押的特性决定了在熊市通缩是常态,你们还能改变这个特性?
« Last Edit: September 01, 2018, 06:18:07 am by binggo »

Offline gghi

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在负反馈不大于MSSR内,可以加速纠偏,新喂价=(1+溢价)^M,M值可设定为3或4
      感谢首先可肯定了负反馈的作用,我们现在的抵押物最低1.75倍,高于市场价35%也是安全的。1.75-0.35=1.4,即使高于市场价30%,还有市场价1.4倍的保证金。为何不能超过msssr?
      只要喂价合理,完全可以解决供应短缺问题。如果不能很好的解决供应短缺以及充值费问题,说明BTS不够成功。理论以及举例子都已经很好的论证过了,不再所说。

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逆市场行为终归被市场教训.

资金不流入,靠内生抵押资金来就救场子,终归无解.

不思改变抵押结构,靠搞喂价的小动作解决不了现实问题.

溢价问题不是搞高喂价能够解决的, 手续费的问题也不是内盘价差平了就能归零, 问题只看一面只顾钻牛角尖,难道把喂价搞定就可以任何问题迎刃而解了?

根子问题在喂价吗?

一整套的锚定机制功能根子问题在于喂价? 喂价拉这么高, 强清还有什么用?

一个加反馈因子的喂价, 还需要强清吗?喂价高了没人强清, 喂价低了强清泛滥.

天天纠偏, 你们是市场的指挥棒,指到哪市场就跟到哪?

难道把喂价搞高了, 就爆不到你们的仓位了? 前面的爆完后面的遭殃,你们能改得了这个趋势跟结果.

修正喂价的最终目的在于延缓爆仓速度, 防止被过低过快外盘喂价直接带崩内盘, 而不是调整你们所谓的溢价, 现在你们揪着调整溢价这个表面的问题进行各种技术性(主观)的调整想要扭转市场情绪, 意义很大吗? 一个高喂价就能带动市场往上跑?

想要调手续费, 直接去调MSSR就行, 说效果甚微, 你们调过试过吗?

故扬汤止沸,沸乃益甚,知其本者,去火而已。

想办法实现债仓转移,债仓拆借,平抑杠杆,防止被过多的抵押单雪崩一样的砸盘才是根本.

雪崩时,没有一片雪花觉得自己有责任.

内盘崩盘时, 是不是每一个抵押者都觉的自己没有责任?

the times 03 jan 2009 chancellor on brink of second bailout for banks.

当然, 你们是多数, 说的都是对的, 我说的只是歪理而已, 纯粹就是为了反对而反对.
« Last Edit: September 01, 2018, 06:21:15 am by binggo »

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负反馈的力度还都太低了。
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公式先修改为:新喂价 = 当前中间喂价 * 当前bitcny溢价

这样的话,BTS市场价就不在公式里了,感觉有点奇怪。再观察看看。

这个公式好处是:溢价为0时,表示中间喂价比较合理,所以喂价不变;溢价为正时,喂价上调;溢价为负时,喂价下调。

目前溢价3%左右时,这个公式和前面的公式结果差不多。

因为,当前中间喂价(见证人公式化传导)、当前bitcny溢价已经包含了市场价的成份(通过承兑商溢价传导的)。

喂价的负反馈是有效应边界的,喂价负反馈的最大好处是发现bitcny的市场交换价值,适当抑制充提费率的飙升,直白点说,一味提高喂价并不能有效提高bitcny的供给,溢价自然不消失,bitcny的供给缺口还得另觅途径。
社区里分析了以下三种提高供给的方法,很齐整了:
1、提高抵押者普及面即增加BTS抵押总量,持续推广鼓动营销,细水长流,短期内难以填充缺口;
2、BTS涨价,这个效果最好,效率很差;
3、降低MCR,效率高,但当前系统有BUG,需修正,还需要评估黑天鹅增加的风险;

思来想去,唯有第三点在熊市以及平衡市能较好的满足bitcny的市场增供需求,这里借道问一下A神,修复MCR可调的BUG大概需要多长开发周期?当下系统以单抵押账单黑天鹅的模式修正大概需要多长的开发周期?这些大致的开发周期评估,有利于稳定社区的对比特股预期与发展期望。如果这些BUG能顺利解决,降低MCR将大幅度提高bitcny的稳定供给,逻辑线上有两条:
1、在1.25倍的MCR下,承兑商有绝佳的动力去抵押BTS创造流动性,赚取充值溢价,承兑商间的良性竞争将激发市场持续降低充值费率,承兑商都是实业金融群体,他们对抵押安全非常重视,但经过我随机询问调查发现,目前的承兑商都不愿意在1.75倍的MCR去搞抵押,很明显,这成本实在太高了(前面的帖子有详述,这里不赘述了),还要负担暴跌下爆仓的风险,不少的承兑商宁可做一单充值,再做一单提现来循环低效的安全盈利。在将MCR降低到1.25后,系统面临的黑天鹅风险自然也急剧增加,此时,MSSR也同步提高到1.25就是必要的对冲了;然则,细思之下,MCR、MSSR均是太过刚性的,显然对市场有强冲击,那就继续请强清出马了,逻辑推演如右,MCR=MSSR=1.2,1.2-1.3倍的抵押率是强清与抵押的市场自由博弈空间,抵押单在1.3倍时,强清与抵押可以是互不补偿或初始偏置补偿,抵押单低于1.3时,抵押方将超线性补偿给强清方,高于1.3倍,强清方以充值费率的N倍补偿给抵押方。如此,比特股自身就会形成三个市场,即BTS/bitcny市场、承兑商充提费率竞价市场、抵押强清市场,三个市场的多空均衡下,将会有效的平抑市场大势的巨幅波动,稳定bitcny的供给。
2、当bitcny的供给短缺时,承兑商有足够的动力低成本抵押,因为1.25倍之下是软垫(考虑初始偏置保护),强清方会强清最低抵押的抵押单,并获得一定比例的补偿,1.4-1.5倍之上抵押单可以很舒服的制造出流动性,同时承兑商完全可用充值后的现金去外盘买入BTS倒回内盘抵押,这对稳定外盘的市价,甚至因需求而拉盘内外价格成了事实上的可行性,巨蟹的因市场需求bitcny而拉涨BTS,这将是它币不具备,而比特股独有的涨价超强引擎,就目前看,充提超低费率的bitcny市场前景广阔的无以复加。
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Offline jackingyang

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       举例论证公式效果,宽松目标负1%。
当溢价负0.01时(折扣1%),加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.01)^2=BTS市场价 *1^2=BTS市场价 *1,结论:目标达到,非常理想。
当溢价0时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.01)^2=BTS市场价 *1.01^2=BTS市场价 *1.02,结论:市场价提高2%,很满意,也很安全。
当溢价0.01时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.01)^2=BTS市场价 *1.02^2=BTS市场价 *1.0404,结论:市场价提高约4%,很满意,也很安全。
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     当溢价0.05时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.05+0.01)^2=BTS市场价 *1.06^2=BTS市场价 *1.1236,结论:市场价提高约12%,满意,加速纠偏。
     当溢价0.06时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.06+0.01)^2=BTS市场价 *1.07^2=BTS市场价 *1.1449,结论:市场价提高约14%,满意,加速纠偏
当溢价0.07时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.07+0.01)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1664,结论:市场价提高约16%,满意,加速纠偏
当溢价0.08时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.08+0.01)^2=BTS市场价 *1.09^2=BTS市场价 *1.1881,结论:市场价提高约19%,满意,加速纠偏
当溢价0.09时,加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.09+0.01)^2=BTS市场价 *1.1^2=BTS市场价 *1.21,结论:市场价提高约21%,满意,加速纠偏,风险依然可控。
« Last Edit: September 03, 2018, 10:34:02 pm by gghi »

Offline bitcrab

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负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候,喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。
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Offline binggo

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公式先修改为:新喂价 = 当前中间喂价 * 当前bitcny溢价

这样的话,BTS市场价就不在公式里了,感觉有点奇怪。再观察看看。

这个公式好处是:溢价为0时,表示中间喂价比较合理,所以喂价不变;溢价为正时,喂价上调;溢价为负时,喂价下调。

目前溢价3%左右时,这个公式和前面的公式结果差不多。
目前币市处于反弹期,溢价的变化很大程度上是受市场回暖情绪影响的,并不能很好的观察负反馈喂价的效果。

最近手续费的变化在于BTC的回暖导致市场做多情绪, 并不是在于喂价的变化, 特意提醒, BTC回调1%, BTS就要回调近5%,与以往无异.

« Last Edit: August 31, 2018, 08:28:19 am by binggo »

Offline bitcrab

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gdex-witness新的喂价算法:

Pdex:内盘bitCNY价格
premium:溢价百分比

if 0<premium<2%:
feed price = Pdex*(1+4.8*premium)

if 2%<premium<4.8%:
feed price = Pdex*(1+9.6%)

if 4.8%<premium:
feed price = Pdex*(1+2*premium)

思路:当溢价已经比较严重(>2%)时,直接将喂价设为最高安全价(爆仓时爆仓单依然可以被吃掉的喂价),溢价低于2%时,线性下降保证溢价为0时喂价下降到内盘价,溢价更严重时(>4.8%),按“溢价多少补多少”的原则继续线性增加补偿,不设上限。

预计今天上线,继续观察效果。
 
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