MM yang Menyerang 3: Keunggulan Statistik dan Desain Sinyal

深潮Dipublikasikan tanggal 2025-12-28Terakhir diperbarui pada 2025-12-28

Abstrak

Dalam seri "MM Menyerang 3", penulis Dave membahas keunggulan statistik dan desain sinyal yang digunakan market maker (MM) untuk mendapatkan "micro alpha" dalam skala waktu sangat singkat (~100ms hingga ~10s). Micro alpha merujuk pada pergeseran probabilitas kondisional untuk memprediksi arah pergerakan harga berikutnya, asimetri eksekusi, atau drift harga, bukan tren jangka panjang. Artikel ini memperkenalkan beberapa sinyal klasik: 1. **Order Book Imbalance (OBI)**: Mengukur ketidakseimbangan volume antara bid dan ask pada order book. 2. **Order Flow Imbalance (OFI)**: Menganalisis aliran order agresif (taker) yang mendorong perubahan harga. 3. **Queue Dynamics**: Memantau dinamika antrian order, termasuk iceburg (order tersembunyi) dan spoofing (order palsu). 4. **Cancel Ratio (CR)**: Menghitung rasio pembatalan order yang mengindikasikan stabilitas likuiditas. MM menggunakan sinyal-sinyal ini untuk mengambil keputusan seperti menyesuaikan spread, menarik order, atau mengurangi eksposur risiko. Kecepatan eksekusi dan latensi arbitrase juga menjadi faktor kritis, di mana MM dengan infrastruktur fisik superior (seperti server dekat bursa) memiliki keuntungan kompetitif. Di pasar crypto, beberapa exchange bahkan memberikan prioritas eksekusi ke akun tertentu, menambah kompleksitas strategi MM.

Penulis: Dave

《MM yang Menyerang 1: Sistem Penawaran Inventori Market Maker》

《MM yang Menyerang 2: Order Book dan Aliran Order Market Maker》

Dua bagian sebelumnya menyebutkan aliran order dan penawaran inventori, kedengarannya market maker (mm) sepertinya hanya bisa menyesuaikan secara pasif, tetapi apakah mereka memiliki cara untuk bertindak aktif? Jawabannya ada, hari ini akan diperkenalkan keunggulan statistik dan desain sinyal, yang juga merupakan "micro alpha" yang dikejar oleh market maker.

1. Alpha market maker?

Micro alpha adalah "pergeseran probabilitas kondisional" pada arah perubahan harga berikutnya / pergeseran harga tengah / asimetri eksekusi pada skala waktu yang sangat singkat (~100ms hingga ~10s). Perlu diperhatikan, alpha dalam pandangan mm bukanlah prediksi tren atau menebak kenaikan/penurunan harga, hanya membutuhkan pergeseran probabilitas, ini berbeda dengan alpha yang biasa kita bicarakan. Selanjutnya dijelaskan dengan bahasa sederhana:

Keunggulan statistik market maker dapat dipahami sebagai, dalam jendela waktu yang sangat singkat, apakah status order book "cenderung" membuat harga bergerak lebih dulu ke suatu arah. Jika mm berhasil menghitung probabilitas arah harga pada milidetik berikutnya melalui beberapa indikator, maka mereka dapat: 1: Lebih ingin membeli sebelum harga lebih mungkin naik. 2: Lebih cepat menarik order beli sebelum harga lebih mungkin turun. 3: Mengurangi eksposur pada saat-saat berbahaya.

Dasar keuangan untuk memprediksi arah harga selanjutnya adalah: karena aliran order, volume order yang ditempatkan, rasio pembatalan order di order book, dan faktor lainnya (akan dibahas nanti), pasar dalam sekejap singkat bukanlah gerak Brown "random walk", tetapi memiliki arah. Kalimat di atas adalah terjemahan finansial dari konsep matematika "probabilitas kondisional".

Dengan alpha ini, market maker dapat melakukan operasi terhadap harga secara direksional, akhirnya si anjing bandar mendapatkan uang dari pergerakan harga, bukan hanya spread seperti biaya layanan.

2. Pengenalan sinyal klasik

2.1 Order Book Imbalance: OBI

OBI adalah melihat di sekitar harga saat ini, sisi mana yang "berdiri lebih banyak orang", merupakan statistik diferensial volume yang terstandarisasi.

Rumus ini sebenarnya tidak sulit, hanya logika rasio penjumlahan. Melihat apakah order beli lebih banyak atau order jual lebih banyak. OBI mendekati 1, menunjukkan hampir semua adalah order beli penawaran, bagian bawah sangat tebal. Mendekati -1 berarti bagian atas tebal. Mendekati 0 menunjukkan beli jual relatif simetris.

Perlu diperhatikan, OBI adalah "snapshot statik", indikator yang sangat klasik tetapi sendiri tidak efektif, harus digunakan bersama rasio pembatalan, kemiringan order book, dll.

2.2 Order Flow Imbalance (OFI)

OFI melihat dalam waktu singkat terakhir, siapa yang aktif menyerang. OFI adalah pendorong perubahan harga orde pertama, karena harga didorong oleh order taker, bukan oleh order yang ditempatkan.

Agak terasa seperti volume beli jual bersih, dalam kerangka Kyle (1985), ΔP≈λ⋅OFI, λ adalah kedalaman tick, jadi OBI adalah faktor yang mendorong harga.

2.3 Queue Dynamics (antrian)

Sekarang kebanyakan bursa adalah aturan lelang berkelanjutan, menurut harga terbaik dan prinsip fcfs, jadi order yang dikirim akan mengantri menunggu untuk dieksekusi. Antrian adalah situasi order yang ditempatkan, situasi order yang ditempatkan menentukan status order book, status order book yang tidak normal (dan situasi pengisian dan pembatalan order) mengisyaratkan perubahan harga yang direksional, yaitu micro alpha.

Antrian perlu diperhatikan dua situasi:

1. Iceburg: Order tersembunyi

Contoh, permukaan hanya menempatkan 10 lot. Tetapi setiap kali habis dipukul, segera diisi lagi 10 lot. Niat sebenarnya mungkin 1000 lot. Metode menjijikkan yang saya perkenalkan di bagian pertama untuk menurunkan harga pokok sebenarnya adalah iceburg buatan tangan. Dalam pertempuran nyata, beberapa pemain ingin menutupi volume order sebenarnya, juga akan membuat iceburg.

2. Spoof (order palsu)

Menempatkan order sangat besar di satu sisi, tujuannya adalah membuat "ilusi tekanan", ditarik dengan cepat sebelum harga mendekati. Spoof akan mencemari OBI dan Slope, dll, membuat antrian secara palsu menebal, meningkatkan risiko pergerakan. Sekaligus beberapa spoof besar akan menakuti pasar, mungkin memanipulasi harga, sepertinya bursa London pernah menangkap seorang kakak yang memanipulasi valas tahun 2015, dia spoof. Tetapi di dunia kripto, kita juga bisa spoof buatan tangan untuk menjijikkan bandar, tetapi sekali benar-benar dieksekusi eksposur Anda sangat besar.

2.4 Rasio Pembatalan Order Book (Cancel Ratio)

Rasio pembatalan adalah estimasi tingkat "laju menghilang" likuiditas:

Pembatalan↑⇒Kemiringan↓⇒λ↑⇒ΔP lebih sensitif. Ini adalah sinyal ketidakstabilan yang mendahului OFI. CR->1: Hampir murni pembatalan order. CR->0: Hampir murni pengisian order. Rumus matematika bagian ini sangat sederhana, bisa diinterpretasikan dengan melihat gambar.

CR↑⟹ Pihak pasif menganggap risiko masa depan meningkat, sekaligus CR juga tidak digunakan sendiri, selalu digunakan bersama OFI dan sebagainya.

Hal-hal di atas mungkin hanya beberapa permainan order book yang sudah ketinggalan zaman, evolusi market making masih sangat cepat, apalagi setelah saham on-chain, mm js ini mungkin akan terlibat market making on-chain. Tetapi indikator-indikator ini masih sangat berguna dan inspring.

3. Domain absolut market maker: Kecepatan

Kita sering mendengar di film bahwa suatu fund memiliki kecepatan internet lebih cepat, jadi lebih keren. Termasuk banyak market maker akan memindahkan ruang server lebih dekat ke server bursa, mengapa demikian? Di akhir artikel ini akan dibahas keunggulan perangkat fisik, dan keunggulan eksekusi khas bursa kripto.

Latency Arbitrage bukanlah memprediksi harga masa depan, tetapi melakukan eksekusi order beli jual dengan harga yang lebih menguntungkan sebelum orang lain "belum bereaksi". Dalam model teoritis: Harga adalah kontinu, informasi adalah sinkron. Tetapi dalam kenyataannya: Pasar digerakkan oleh peristiwa, informasi tiba secara asinkron. Mengapa informasi tiba secara asinkron? Karena Anda menerima sinyal harga dari bursa, dan mengirim instruksi order ke bursa membutuhkan waktu, ini adalah batasan dunia fisik. Bahkan di pasar yang sepenuhnya patuh: Bursa yang berbeda, sumber data yang berbeda, mesin matching yang berbeda, lokasi geografis yang berbeda akan menyebabkan penundaan. Jadi mm yang memiliki perangkat lebih canggih memiliki inisiatif.

Ini menguji kekuatan market maker sendiri, tidak banyak hubungannya dengan pemain lain, jadi saya anggap ini domain absolut mereka.

Contoh paling sederhana, misalnya Anda ingin menjual sejumlah, saat ini Anda menawarkan harga sesuai harga jual terbaik di pasar, secara teori dapat dieksekusi, tetapi saya juga ingin menjual, karena saya melihat harga dan kecepatan penawaran lebih cepat dari Anda, jadi saya makan ordernya lebih dulu, persediaan Anda tidak bisa keluar, menyebabkan posisi netral terus tidak bisa pulih. Situasi nyata akan jauh lebih kompleks.

Yang menarik adalah, karena sekarang belum ada undang-undang regulasi, hampir semua bursa kripto, dapat langsung memberikan hak eksekusi prioritas ke akun tertentu. Artinya memberikan hak menyelak ke beberapa akun tertentu. Sangat umum terutama di beberapa bursa kecil, ternyata menjadi "orang dalam" di kripto tidak kalah pentingnya dengan penelitian ilmiah. Apakah bisa dieksekusi dengan aman adalah langkah penting dari teori Alpha menuju pertempuran nyata.

Bagian ini mencoba menulis konten dari perspektif mm, operasi sebenarnya pasti lebih kompleks, misalnya dynamic queue ini satu hal saja, dalam pertempuran nyata ada banyak detail yang harus diperhatikan. Silakan guru-guru memberikan komentar.

Catatan akhir: Artikel ini memiliki penyesalan, judul "Domain Expansion dalam Market Making" ini, awalnya ingin saya gunakan untuk membahas lindung nilai dinamis dan opsi, karena saya anggap ini adalah blok dengan kesulitan konsep tertinggi dalam market making, pantas dengan jurus besar domain expansion. Tetapi saya mengerjakannya sehari penuh前天, artikel sudah setengah ditulis, benar-benar tidak tahu bagaimana mengatakan hal ini secara sistematis, akhirnya diganti dengan membahas micro alpha. Guru @agintender ada artikel yang menyebutkan banyak konsep lindung nilai profesional, dorong大家 untuk melihatnya.

Pertanyaan Terkait

QApa yang dimaksud dengan 'micro alpha' dalam konteks market maker (MM)?

AMicro alpha mengacu pada pergeseran probabilitas bersyarat dalam skala waktu yang sangat singkat (~100ms hingga ~10s) terhadap arah perubahan harga berikutnya, pergeseran harga tengah, atau asimetri eksekusi. Ini bukan prediksi tren atau tebakan pergerakan harga, tetapi lebih pada peluang statistik yang memungkinkan MM mengambil tindakan proaktif seperti membeli sebelum kenaikan harga atau menarik order beli sebelum penurunan.

QApa itu Order Book Imbalance (OBI) dan bagaimana cara kerjanya?

AOrder Book Imbalance (OBI) adalah metrik statistik yang distandarisasi untuk mengukur ketidakseimbangan volume antara sisi bid dan ask di sekitar harga saat ini. Rumusnya adalah (V_bid - V_ask) / (V_bid + V_ask). Nilai mendekati 1 menunjukkan lebih banyak order beli, -1 lebih banyak order jual, dan 0 menandakan keseimbangan. OBI membantu MM melihat 'siapa yang lebih banyak' di pasar secara statis.

QBagaimana Order Flow Imbalance (OFI) berkontribusi pada prediksi pergerakan harga?

AOFI mengukur aktivitas order agresif (taker) dalam jangka pendek, yang menjadi penggerak utama perubahan harga. Dalam kerangka Kyle (1985), ΔP ≈ λ · OFI, di mana λ adalah kedalaman tick. OFI mencerminkan net volume beli atau jual yang aktif, sehingga dapat memprediksi arah pergerakan harga jangka pendek.

QApa peran Cancel Ratio (CR) dalam strategi market maker?

ACancel Ratio (CR) adalah estimasi tingkat 'hilangnya' likuiditas dengan mengukur rasio pembatalan order terhadap total aktivitas order. CR yang tinggi (mendekati 1) menunjukkan banyak pembatalan, mengindikasikan ketidakstabilan dan risiko meningkat, sementara CR rendah (mendekati 0) menandakan lebih banyak penambahan order. CR digunakan bersama sinyal seperti OFI untuk mengantisipasi perubahan harga.

QMengapa kecepatan (latency) menjadi keunggulan mutlak bagi market maker?

AKecepatan memungkinkan MM memanfaatkan arbitrase latency dengan bereaksi lebih cepat terhadap informasi pasar sebelum peserta lain. Dalam lingkungan di mana informasi sampai secara asinkron, peralatan fisik yang lebih cepat (seperti server dekat bursa) atau hak istimewa (seperti prioritas eksekusi di beberapa bursa crypto) memungkinkan MM成交 pada harga yang lebih menguntungkan, mengurangi risiko dan meningkatkan keuntungan.

Bacaan Terkait

Setelah Pengesahan RUU GENIUS dan RUU CLARITY, Arsitektur Yield On-Chain yang Benar Seperti Apa?

Oleh @BirchHill_io, dikompilasi AididiaoJP, Foresight News. **Ringkasan (sekitar 1500 karakter):** Artikel ini membahas evolusi kredit berbasis aset (*asset-backed credit/ABC*) di blockchain dan arsitektur yang tepat pasca disahkannya Undang-Undang GENIUS dan CLARITY di AS. Pasar kredit on-chain dibedakan menjadi tiga: pinjaman terjamin berlebih berbasis crypto (seperti Aave), pinjaman tanpa jaminan (yang gagal), dan kredit berbasis aset dunia nyata (*Real World Assets/RWA*) yang sedang tumbuh pesat. ABC adalah satu-satunya kategori yang secara struktural dapat mengatasi masalah *adverse selection* (seleksi negatif) karena menggunakan agunan konkret yang dapat diidentifikasi, didokumentasikan secara hukum, dan dapat dieksekusi. Pertumbuhan aset RWA di blockchain sangat signifikan, dari $5.6B (2024) menjadi ~$259.6B (Juni 2026), dengan kredit privat sebagai segmen terbesar. Sementara itu, pasokan stablecoin (~$3230B) merupakan sisi permintaan yang kuat untuk hasil (*yield*) yang compliant. Undang-Undang GENIUS melarang penerbit stablecoin membayar bunga, dan Undang-Undang CLARITY akan memperluas larangan ini ke platform. Ini menciptakan titik balik regulasi di mana *yield* yang sah hanya dapat disalurkan melalui produk investasi diskrit, yang dalam ekosistem blockchain dimanifestasikan sebagai **vault** (brankas). Vault (standar seperti ERC-4626) menjadi arsitektur kunci: mekanisme penerbitan, pengungkapan, distribusi, pemulihan, dan wadah kepatuhan regulasi. Penulis berpendapat bahwa sebagian besar solusi saat ini berupa tokenisasi ekuitas fund hanya memindahkan masalah *adverse selection* ke level manajer fund, bukan menyelesaikannya. Masa depan terletak pada menyandikan pekerjaan kredit (penilaian, struktur, mekanisme pemulihan) langsung ke dalam lapisan protokol/vault itu sendiri. Kesimpulannya, dengan kerangka regulasi AS yang akan sepenuhnya berlaku pada 2027, arsitektur yang benar untuk *yield* on-chain adalah vault berbasis ABC yang dirancang dengan prioritas kepatuhan dari awal, mengatasi *adverse selection* di level vault, dan memanfaatkan permintaan besar dari modal stablecoin yang mencari hasil yang aman dan sesuai hukum.

Foresight News19m yang lalu

Setelah Pengesahan RUU GENIUS dan RUU CLARITY, Arsitektur Yield On-Chain yang Benar Seperti Apa?

Foresight News19m yang lalu

TechFlow Intelijen: Model Baru Anthropic Fable Batasi Penelitian Keamanan Hayati Picu Kontroversi, CPI AS Naik ke 4.2% Tertinggi dalam Tiga Tahun

**Anthropic Batasi Penelitian Biosafety dengan Model Fable, Picu Kontroversi** Peneliti keamanan siber menemukan bahwa model Fable dan Mythos milik Anthropic memberlakukan batasan implisit pada penelitian ilmu kehidupan. Semua data dipaksa disimpan selama 30 hari, dan kemampuan penelitian terkait diam-diam dikurangi, memicu kemarahan komunitas yang menuduhnya menghambat kemajuan ilmiah. Anthropic kemudian berjanji akan memberi tahu pengguna tentang penyesuaian model. **Berita AI & Teknologi Lainnya:** * **Dario Amodei**, pendiri Anthropic, mengungkapkan alasan sebenarnya meninggalkan OpenAI adalah karena ketidakjujuran Sam Altman, bukan perbedaan pandangan keamanan. * **OpenAI** dianggap akan menurunkan harga secara agresif, memicu perang harga dengan Anthropic. * Pengadilan Jerman memutuskan **Google** bertanggung jawab secara hukum atas jawaban salah yang dihasilkan fitur AI Overviews. * Drone otonom penuh pertama kali dilaporkan **membunuh seorang tentara**, melintasi batas etika senjata AI. * **Nvidia** meluncurkan model generasi gambar DiffusionGemma-26B, sementara **AMD** mendorong arsitektur memori terpadu (UMA) untuk bersaing. **Keuangan, Crypto & Pasar:** * **CPI AS** naik 4,2% (y/y), tertinggi dalam tiga tahun, mendorong penundaan ekspektasi pemotongan suku bunga Fed. * **BlackRock** mengajukan amandemen baru untuk ETF Bitcoin penghasil bunga, yang menurut analis akan segera diluncurkan. * CEO Bank of America memperingatkan produk stablecoin berpenghasilan dapat menarik **35% simpanan bank** AS jika undang-undang disahkan. * **Bitcoin turun 11%** tahun ini meski ada inflasi tinggi dan ketegangan geopolitik (penutupan Selat Hormuz oleh Iran), mempertanyakan naratif "aset safe-haven". * **Pasar saham Korea** mengalami circuit breaker tiga hari berturut-turut dengan pelarian modal asing besar-besaran. **Inti Hari Ini:** Batasan pada penelitian AI (Anthropic), tanggung jawab hukum atas output AI (Google), dan senjata otonom mematikan menunjukkan perdebatan sengit tentang **di mana batas etika dan regulasi AI harus ditarik**. Secara paralel, gejolak geopolitik (Selat Hormuz), inflasi tinggi, dan kinerja aset yang tidak terduga mengingatkan bahwa kemajuan teknologi diuji dalam kekacauan dunia nyata. Pertarungan antara optimisme teknologi dan kecemasan semakin intens.

marsbit33m yang lalu

TechFlow Intelijen: Model Baru Anthropic Fable Batasi Penelitian Keamanan Hayati Picu Kontroversi, CPI AS Naik ke 4.2% Tertinggi dalam Tiga Tahun

marsbit33m yang lalu

Departemen Baru Lainnya di Alibaba, Sinyal Apa?

Lingkaran teknologi pada bulan Juni ramai dengan berita dari Alibaba. Perusahaan raksasa teknologi asal China tersebut mengumumkan restrukturisasi ketiga dalam AI sejak awal 2026. Kali ini, mereka menggabungkan dua unit utama AI—Divisi Model Dasar *Tongyi* dan *Future Life Lab*—untuk membentuk divisi bisnis baru bernama **Token Foundry**. Divisi ini akan dipimpin langsung oleh CEO Grup Alibaba, Daniel Yongming Wu. Penyesuaian organisasi ini menandakan pergeseran strategi AI Alibaba dari fase "konsolidasi sumber daya" ke fase "percepatan implementasi dan komersialisasi." Nama "Token Foundry" mencerminkan ambisi Alibaba untuk menjadi pemasok inti di era AI, fokus pada "pembuatan, pengiriman, dan penerapan" token AI. Selain itu, Zhou Jingren, sosok kunci di balik pengembangan model Qwen, ditunjuk sebagai **Chief Scientist Grup**. Ia akan memimpin *Alibaba AI Future Research Institute*, fokus pada penelitian teknologi depan. Sementara itu, tim produk sukses seperti *HappyHorse* dan *HappyOyster* yang sebelumnya di bawah *Future Life Lab*, akan bergabung ke dalam Divisi Token Foundry di bawah pimpinan Zheng Bo. Restrukturisasi ini menyempurnakan arsitektur AI Alibaba yang kini terdiri dari empat lapisan: lembaga penelitian, pengembangan model dasar, platform layanan (MaaS), dan produk aplikasi akhir (seperti Qwen untuk pengguna individu dan Wukong untuk bisnis). Langkah Alibaba sejalan dengan tren global di mana perusahaan teknologi besar seperti Google, Microsoft, Meta, dan Amazon juga melakukan konsolidasi serupa untuk memadukan penelitian AI lebih erat dengan bisnis, mempersingkat rantai keputusan, dan mempercepat komersialisasi. Latar belakang langkah agresif ini adalah masuknya bisnis AI Alibaba ke dalam **siklus pengembalian komersial**. Pendapatan dari produk dan layanan terkait AI, termasuk platform MaaS *Bailian*, terus menunjukkan pertumbuhan tiga digit. CEO Wu menargetkan *Annual Recurring Revenue* (ARR) dari layanan model dan aplikasi AI mencapai lebih dari 30 miliar yuan pada akhir tahun. Namun, persaingan di pasar MaaS dan AI domestik China semakin ketat, dengan pemain seperti ByteDance (Doubao) dan Tencent (Hunyuan) juga menunjukkan momentum komersial yang kuat. Pembentukan Token Foundry adalah langkah strategis Alibaba untuk tetap kompetitif dalam perlombaan tiga aspek ini: teknologi, produk, dan komersialisasi.

marsbit57m yang lalu

Departemen Baru Lainnya di Alibaba, Sinyal Apa?

marsbit57m yang lalu

Dari Kembali ke Mengundurkan Diri: 437 Hari Chen Hang di DingTalk

Sumber: Jiazi Guangnian Selama 437 hari, Chen Hang (nama samaran "Wu Zhao") kembali memimpin DingTalk. Dari pengumuman akuisisi Alibaba terhadap HHO pada 31 Maret 2025 hingga pengunduran dirinya sebagai CEO pada 11 Juni tahun ini, perjalanannya penuh gejolak. Chen Hang, sang pendiri DingTalk yang legendaris, dipanggil kembali oleh mentornya, CEO Alibaba Wu Yongming, untuk menghidupkan kembali roh kewirausahaan DingTalk di era AI. Ia menerapkan disiplin ketat: absensi jam 9, inspeksi malam hari, dan "kampanye turun ke lapangan" di mana tim produk menjadi agen layanan pelanggan. Langkah-langkah ini mengungkap kenyataan bahwa kepuasan pelanggan hanya 30%, jauh dari laporan resmi. Dalam waktu singkat, ia meluncurkan produk-produk AI. Pada Agustus 2025, AI DingTalk 1.0 dan DingTalk ONE diluncurkan. Namun, proyek ONE, yang dianggap sebagai pintu masuk baru, gagal mempertahankan pengguna setelah mencapai puncak DAU 3 juta. Puncaknya datang pada Maret 2026. Chen Hang meluncurkan "Wukong", platform kerja asli AI tingkat perusahaan pertama di dunia, pada acara AI DingTalk 2.0. Ia menyatakan akan "menghancurkan DingTalk dan membangunnya kembali dengan AI". Wukong menjadi inti dari strategi AI-to-B Alibaba, menandai pergeseran DingTalk dari pintu masuk utama menjadi pembawa platform baru ini. Namun, tekanan organisasi meledak. Pada awal Juni 2026, dua artikel panjang—"Di Dalam DingTalk" oleh mantan manajer produk Teng Yaxin dan "Di Luar DingTalk" oleh mantan Wakil Presiden DingTalk Ma Ruila—mengungkap masalah internal seperti persaingan tidak sehat, pengambilan keputusan sepihak, dan kerja lembur yang tidak berarti. Komite Mitra Alibaba merespons dengan postingan internal yang keras, menyatakan gaya manajemen tersebut "bukan seperti budaya Ali seharusnya". Pada 11 Juni, Alibaba mengumumkan penyesuaian manajemen: Chen Hang mengundurkan diri sebagai CEO DingTalk. Posisinya diambil alih oleh Chen Yusen, seorang ahli teknologi kelahiran 1992 yang terkenal dan pendiri MuleRun AI Agent. Chen Hang meninggalkan fondasi teknis yang kuat—Agent OS dan platform Wukong—tetapi dengan biaya budaya organisasi yang besar. Kini, DingTalk memulai babak baru di bawah kepemimpinan yang lebih muda, berusaha menemukan kembali semangat awal "Danau Taman"-nya di era AI.

marsbit1j yang lalu

Dari Kembali ke Mengundurkan Diri: 437 Hari Chen Hang di DingTalk

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片