jack/Chan
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修掉 gzip 追加会毁掉整个文件的数据丢失，并分开买卖两侧的成交分布曲线

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两件事，都是「静默出错」那一类。

一、BookLog/TapeLog 追加到同一个 .gz，进程被 SIGKILL 时当前成员停在 deflate
块中间，下一轮追加的新成员接在垃圾字节之后。顺序解压在损坏点抛 invalid
block type，该点之后全部读不出来——包括后续每轮写进去的。而读侧的异常处理
把这个当成「正常的尾部截断」静默跳过，于是只读出 21 行还不报错。
原 docstring 里写的「只丢最后一个缓冲块，不会毁掉整个文件」是错的，已证伪。

写侧改成每轮运行一个文件；读侧按 gzip 成员边界扫描、坏成员单独跳过并出声
报告，同时把同前缀的多轮文件一并读入。旧损坏文件因此多恢复出 31/21 条
（tape）与 132/95 条（books）。

二、tape_shape 只统计主动买、只自区间顶部累积，这条曲线只适用于多头止盈。
exit_fill 两侧共用它，等于把空头的可成交量按多头分布高估。实测二者不对称：
主动买在顶部 20% 内已占 40%，主动卖在底部 20% 内只有 18%。分成 SHAPE_F 与
SHAPE_F_SHORT，avail_at 按方向查各自曲线。

两条曲线只有 45 根成交流样本，所以补了 --sensitivity：把空头可成交量砍一半，
10 万仓位下 BTC/ETH 预算完全不动、SOL 动 0.07bp。结论不依赖这 45 根样本。
顺带撤掉 step43 docstring 里已作废的「成交率 30%/16%/1.5%」。

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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jack
2026-08-28 03:23:07 +08:00
co-authored by Cursor
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4 changed files with 183 additions and 37 deletions
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research/lib/exit_fill.py
+26 -5
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@@ -45,20 +45,37 @@ from lib.exit_model import FEE_MAKER, FEE_TAKER, SLIP
# 成交流实测的区间内成交分布形状（BTC/ETH/SOL 均值，见 shadow_depth.tape_shape）
SHAPE_K = np.linspace(0.0, 1.0, 21)
# 多头止盈挂卖出，靠**主动买**打上来 —— 自区间顶部向下累积
SHAPE_F = np.array([0.044, 0.088, 0.110, 0.179, 0.204, 0.240, 0.282, 0.316,
0.390, 0.430, 0.465, 0.537, 0.583, 0.617, 0.662, 0.714,
0.761, 0.804, 0.857, 0.904, 1.000])
# 空头止盈挂买回，靠**主动卖**打下来 —— 自区间底部向上累积。
# 两侧并不对称：主动买集中在区间顶部（k=0.2 处已 40%），主动卖在底部只有
# 18%，BTC/ETH 平均偏差 0.21。原先两侧共用 SHAPE_F，等于把空头的可成交量
# 按多头的分布高估。
# ⚠ 这条曲线只有 45 根样本（每币 14~16），够说明「不对称」这个方向，不够
# 定具体数值——一周数据到手要重新导出。用它而非 SHAPE_F 的理由是方向正确
# 优于数值精确：结论对形状不敏感（见 step43_fill_aware_budget 的敏感性检查），
# 但用错方向是系统性偏乐观。
SHAPE_F_SHORT = np.array([0.031, 0.076, 0.121, 0.193, 0.230, 0.265, 0.297,
0.356, 0.382, 0.420, 0.453, 0.485, 0.523, 0.552,
0.586, 0.629, 0.681, 0.754, 0.813, 0.871, 1.000])
TAKER_SHARE = 0.5
def avail_at(price: float, hi: float, lo: float, vol_notional: float,
is_long: bool, kgrid=SHAPE_K, f=SHAPE_F) -> float:
is_long: bool, kgrid=SHAPE_K, f=None,
f_short=None) -> float:
"""该根里能打到限价 `price` 的对手方成交额。
多头在 `price` 挂卖出，靠价格 ≥ price 的主动买成交；空头挂买回，靠
价格 ≤ price 的主动卖成交。方向用显式参数而非「把价格取负」——取负会
让所有价格变成负数，任何对价格正负的假设都会静默失效。
两个方向查各自的成交分布曲线（实测二者不对称，见 SHAPE_F_SHORT）。
"""
f = SHAPE_F if f is None else f
f_short = SHAPE_F_SHORT if f_short is None else f_short
if vol_notional <= 0 or not (np.isfinite(hi) and np.isfinite(lo)):
return 0.0
if hi <= lo:
@@ -77,16 +94,20 @@ def avail_at(price: float, hi: float, lo: float, vol_notional: float,
if price >= hi:
return vol_notional # 整根都在限价之下
k = (price - lo) / (hi - lo)
return float(np.interp(k, kgrid, f)) * vol_notional
return float(np.interp(k, kgrid, f if is_long else f_short)) * vol_notional
def walk_filled(cdf: pd.DataFrame, sig: pd.DataFrame, notional: float,
sl: float = 2.0, scale_at: float = 3.0, runner: float = 8.0,
runner_stop: float = 2.0, maxb: int = 48,
taker_share: float = TAKER_SHARE) -> pd.DataFrame:
taker_share: float = TAKER_SHARE,
f=None, f_short=None) -> pd.DataFrame:
"""前推每笔信号，返回按成交量结算的出场权重与毛收益。
每行的 `w_*` 是各出场去向占**全仓名义额**的比例，四者相加为 1。
`f` / `f_short` 是两个方向的区间内成交分布曲线，留出接口是为了能做敏感性
检查——这两条曲线目前只有 45 根样本，必须能验证结论对它们不敏感。
"""
high = cdf["high"].to_numpy(float)
low = cdf["low"].to_numpy(float)
@@ -130,7 +151,7 @@ def walk_filled(cdf: pd.DataFrame, sig: pd.DataFrame, notional: float,
v = vol[j] * close[j] * taker_share
is_long = d == 1
if rem_scale > 0:
got = avail_at(p_scale, hi, lo, v, is_long)
got = avail_at(p_scale, hi, lo, v, is_long, SHAPE_K, f, f_short)
fill = min(rem_scale, got / notional) if notional > 0 else \
rem_scale
if fill > 0:
@@ -138,7 +159,7 @@ def walk_filled(cdf: pd.DataFrame, sig: pd.DataFrame, notional: float,
w_scale += fill
scaled_any = True
if rem_run > 0:
got = avail_at(p_run, hi, lo, v, is_long)
got = avail_at(p_run, hi, lo, v, is_long, SHAPE_K, f, f_short)
fill = min(rem_run, got / notional) if notional > 0 else \
rem_run
if fill > 0: