如果一家菜市场把每位买家的姓名隐去，却给他们挂上固定号码，你仍能慢慢认出规律：某几个号码一旦抢着买，价格往往很快上涨。交易所里的钱包地址也可能起到类似作用。它不告诉你交易者是谁，却能把同一地址长期的下单记录串起来。
Daojing Zhai 于 2026 年 8 月提交的预印本《Public Trader Identity: Adverse Selection and Return Predictability》，研究的正是这种介于实名和匿名之间的市场。标题里的“身份”并非经 KYC 确认的自然人身份，而是公开、持久的假名钱包地址。论文问了两个问题：市场已经能认出这些地址后，某些钱包是否仍然更“难交易”；追踪它们，又能否改善短期价格预测？
本文全部具体结果均来自这篇单一 arXiv 预印本，尚无独立复现或同行评审。
不是实名，但订单有了连续档案
研究对象是去中心化永续合约交易所 Hyperliquid。每笔已经提交的订单、撤单、拒单和成交，都会在区块确认后附上钱包地址并公开。钱包通常不直接透露现实姓名，但同一地址的不同行为可以长期关联。这就是假名身份（pseudonymous identity）。
研究者从非验证节点收集记录，再按共识确定的顺序重放消息，重建全深度限价订单簿。限价订单簿就是按价格排列、等待成交的买卖委托；“全深度”意味着不只看最优买卖价，还追踪各档报价以及订单从提交到撤销或成交的过程。
论文分析了 2026 年 7 月十个最活跃的永续市场，共处理 171 亿条 Level-4 消息、1,430 万笔主动订单和 147,113 个钱包，对应 843 亿美元的 taker notional，也就是主动成交的名义金额。主动订单（aggressive order）会立即吃掉订单簿里已有的报价，而不是排队等待，因此研究者尤其关注它成交后价格往哪个方向走。
这里涉及逆向选择（adverse selection）：做市者接单后才发现，对手可能掌握了更好的信息，自己恰好在价格即将向不利方向变化前成交。论文用成交后的中间价变动衡量这种风险，并把朝主动交易者方向移动的幅度称为 markout。正值越高，意味着被动接单的一方事后越吃亏。
先认出“难缠的钱包”
论文先用十天历史给钱包打分。具体做法是：观察每个钱包主动订单成交后十秒的价格变化，再按成交名义金额加权。研究要求钱包在打分期至少有 100 笔合格主动订单，并排除 TWAP 和强平事件。得分最高的一成钱包被称为“toxic cohort”。这里的 toxic 只是统计标签，不代表研究识别出了内幕交易者，也不证明一个钱包只属于一个人。
关键在于，这个排名能否延续。作者用 7 月 1 日至 10 日打分，在 11 日至 20 日验证。相邻十天窗口的钱包排名相关系数为 0.52。换句话说，前十天成交后更常伴随同向价格变化的钱包，随后十天大体仍排在前面。
这种差异还集中在少数地址。控制市场、时间、订单大小、波动率和价差后，前十五个二十分位组的 markout 基本平坦，最高一个二十分位组升至 3.11 个基点。最高一成的 231 个钱包中，91.3% 在验证窗口继续交易。因此，结果并不是少数高分地址随后消失造成的排序假象。
身份信息到底多预测了什么？
下一步，论文在每 100 毫秒取一次市场状态，预测未来一秒的中间价收益。匿名基准模型使用十个常见变量，包括价格、报价深度、买卖盘失衡、近期成交方向和订单流。身份增强模型则额外加入十一项来自高分钱包的活动，例如这些钱包的报价与成交方向、买卖钱包数量之差，以及它们占最优报价深度的比例。
在线性 ridge 模型中，匿名基准的一秒样本外 为 10.88%；加入身份后升至 12.31%。 衡量模型解释样本外价格变化的程度。这里的 12.31% 是最终水平；相对匿名基准，提升为 13.2%，对应绝对增加 1.43 个百分点。三种口径不能混为一谈。
这项增益不只是“活跃大户”效应。作者另取 200 组非高分钱包，按打分期的订单数量和名义金额匹配。高分钱包带来的提升，是这些安慰剂组最大提升的 1.6 倍，并且在十秒以内的各预测期限都超过全部匹配组。安慰剂组（placebo cohort）可以理解为条件相近、但没有被原排名挑中的对照组。
作者还换用能捕捉非线性关系的 gradient-boosted trees。匿名模型的一秒 已达 19.48%，加入身份后为 20.65%，相对提升缩小至 6.0%。这说明匿名订单簿里的非线性关系能吸收一部分信息，但没有完全替代钱包历史。
信息在真正成交时更明显
每 100 毫秒采样一次时，多数时点其实没有交易。对流动性提供者来说，真正有成本的是订单成交的瞬间。论文因此把检验移到实际成交到达时点，身份信息带来的 增量从全网格的 1.43 个百分点升至 2.47 个百分点。
一个直接怀疑是：钱包身份也许只是在提前泄露即将到来的订单方向，并未提供额外信息。作者把实际到达订单的方向同时交给两个模型后，这一处理吸收了身份增量的 39%，但没有消除其余部分；进一步只保留成交后没有其他母订单继续交易的样本，剩余增量仍然存在。按论文的解释，钱包历史不只是当前订单流方向的另一种写法。
为什么值得关注
经典的知情交易直觉认为，有信息优势的交易者需要藏在普通订单流中。这个市场提供了一次罕见实验：现实姓名仍被遮住，但每个地址留下了可长期追踪的行为档案。结果显示，公开可关联并没有让钱包之间的差异立即消失；相反，历史 markout 排名具有延续性，其实时活动还包含匿名价格、报价和订单流未完全覆盖的短期信息。
这不等于“公开身份就能赚钱”。论文预测的是极短期限的中间价变化，不是扣除价差、手续费、滑点和执行约束后的净交易利润。更稳妥的结论是：在这个样本和模型里，匿名并非只有“知道姓名”和“完全看不出是谁”两种状态。只要市场能把今天的订单与昨天的行为连接起来，身份本身就可能成为订单簿的一项变量。
局限与未知
- 研究中的“身份”只到钱包地址为止。一个主体可能控制多个钱包，一个钱包也可能汇集多个主体，论文没有识别法律意义上的个人。
- “信息性”和“toxic”来自特定 markout、时间窗口与预测模型，不能据此认定内幕交易，也不能把统计相关性直接解释为普遍因果规律。
- 所有数字来自同一篇预印本。论文报告结果也在独立收集的 2025 年 12 月样本中重现，但这仍属于作者论文内部的稳健性检验，不是外部复现。