中心化做市机器人实为基于中心化交易所（CEX）的集中式做市系统，核心是通过单一算法引擎统一管理订单簿数据与交易策略，常见于加密货币流动性供给场景。其运作依赖交易所 API 实时获取买卖盘深度，以市场中间价为基准动态调整价差 —— 低波动率时缩窄价差提升竞争力，高波动时扩大价差覆盖风险，同时通过算法跟踪持仓，避免单边交易导致的库存失衡。为适配高频交易需求，系统多采用 WebSocket协议与本地服务器部署，将订单执行延迟控制在毫秒级，部分还支持智能订单路由，可跨交易所分配订单以捕捉最优价格。

这类机器人的策略以实用性为导向，包括固定价差（如稳定币交易对常用 0.1%固定价差）、动态价差（随波动率调整）及分层订单（在中间价上下多层级挂单）。实际应用中，中小型交易所通过部署Hummingbot等工具，可将BTC/USDT 等交易对价差收窄78%，日均交易量提升15倍；但也存在风险案例，如2025年 Bitget交易所因机器人算法漏洞，导致VOXEL/USDT合约价格异常震荡，部分用户借此高频交易获取高额收益，暴露系统缺陷。

其优势在于依托中心化基础设施，执行效率高、策略灵活（支持限价单、条件单等多种类型），还能集中管理多交易所流动性；但短板同样明显：中央引擎故障可能引发系统性风险，如某平台因静态加密密钥泄露导致用户资产损失；且高度依赖交易所API，一旦接口限流或停机，机器人将无法运行，同时面临金融监管压力，需符合SEC等机构对做市商的合规要求。

当前技术演进偏向“集中决策 + 分布式执行”的混合架构，将部分订单执行下沉至边缘节点减少依赖；也引入AI强化学习优化策略，如用CNN-LSTM模型预测价格，使夏普比率提升至2.3；此外还在拓展跨链能力，适配多链DEX流动性需求，并通过联邦学习实现本地模型训练，满足隐私合规要求。整体而言，这类机器人是加密货币市场的关键流动性提供者，未来需在风险控制与技术创新间平衡，以适配传统金融与加密市场融合的新场景。