jackandCursor
181bca303f
吃单查询换成 Hummingbot 的 OrderBook.get_vwap_for_volume：手写的 walk_book 返回的是按计价币吃单的加权均价，但框架的 get_price_for_quote_volume 返回 边际价、get_vwap_for_volume 收基础币量，两者语义不同。改为按基础币下单 （真实委托与 PositionExecutor.amount 均是基础币计价），深度不足由 query_volume/result_volume 判定，框架此时返回 nan 而非一个看似正常的 部分成交均价。 落盘完整盘口（双边 50 档）。此前只记三个固定名义额的成交价，这批数据的 寿命就等于那几个档位的寿命；存完整深度后任意资金量级的冲击都能离线重算。 仓位档同时从 1k/5k/20k 提到十万量级，此前低估真实仓位约两个数量级。 订阅成交流，按根按价位聚合。买卖分开存——多头在目标位挂卖出靠主动买盘 成交，混在一起会把成交率高估约一倍。BTC 每根总成交额中位与 210 天历史 的 volume×close 差 0.3%，可确认采集完整。 新增两项测算： - 冲击不是绑定约束。32 万仓位单边冲击 0.19~2.39bp，对 8.58~20.64bp 的 预算只占 1.6~14.2%，冲击反推的资金上限 100~500 万。 - maker 成交率才是。止盈位被首次触及时，限价在该根价格区间中的位置 中位 k=0.28（63.9 万次触及，三币一致）；合并每根成交额后，32 万仓位 的全额成交率仅 30.1%/15.6%/1.5%。要 80% 全额成交，仓位须 ≤ 4.7 万 /1.4 万/0.26 万——比冲击反推的上限低 40~370 倍。 回测把这些止盈按「全额成交在目标价」计，故预算所依据的收益流本身需重估。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
288 lines
12 KiB
Python
288 lines
12 KiB
Python
"""从落盘的完整盘口与成交流，算资金容量与 maker 腿成交率。
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这两个数都不该等实盘暴露：
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**容量**。预算 20bp 意味着存在一个资金上限，超过它策略就不工作。既然完整
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深度已落盘，任意仓位的冲击都能重算——一次采集回答所有资金量级，换个规模
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不必重测一周。绑定约束是**薄盘时段**而非中位盘口，所以按分位数报。
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**maker 成交率**。回测假设 3ATR / 8ATR 的限价单全额成交。深度回答不了这个
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问题：深度说的是「现在挂着多少」，成交率问的是「之后打过来多少」。只有
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成交流能回答，而且买卖必须分开——多头在 3ATR 挂卖出，靠主动买盘成交。
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读 gzip 时必须容忍末尾成员不完整：采集进程还在写，最后一个 gzip 成员没有
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结尾标记，直接遍历会在文件尾抛 EOFError 而丢掉**全部**已读记录。
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import gzip
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import json
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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def out_dir() -> Path:
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p = Path("/out")
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return p if p.is_dir() else Path(__file__).resolve().parents[1] / "out"
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def read_jsonl_gz(path: Path):
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"""逐行读 gzip JSONL，末尾截断则静默停止。
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采集仍在进行时，最后一个 gzip 成员缺结尾标记；不接这个异常的话，
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整个分析会因为文件尾而失败，前面几万条完好记录一起丢掉。
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"""
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if not path.exists():
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return
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n_ok = 0
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try:
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with gzip.open(path, "rt", encoding="utf-8") as fh:
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for line in fh:
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try:
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rec = json.loads(line)
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except json.JSONDecodeError:
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break # 半行，说明写到这里被打断
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n_ok += 1
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yield rec
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except (EOFError, OSError, gzip.BadGzipFile):
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||
# 采集进程正在写，尾部不完整属正常
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pass
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def impact_bp(levels: list, notional: float, mid: float) -> float | None:
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"""吃掉 notional 计价币后的加权均价相对中间价，bp。深度不足返回 None。"""
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need = notional
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cost = 0.0
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qty = 0.0
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for px, amt in levels:
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avail = px * amt
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take = min(avail, need)
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q = take / px
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cost += q * px
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qty += q
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need -= take
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if need <= 1e-9:
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break
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if need > 1e-9 or qty <= 0:
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return None
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return (cost / qty / mid - 1.0) * 1e4
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def capacity(books_path: Path, budgets: dict[str, float],
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pctl: float = 10.0) -> None:
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"""报各币的深度曲线与「冲击吃掉预算多少」的资金上限。"""
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grid = [1e4, 5e4, 1e5, 2e5, 3.2e5, 5.3e5, 1e6, 2e6, 5e6]
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per: dict[str, dict[float, list[float]]] = {}
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n = 0
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for r in read_jsonl_gz(books_path):
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asks, bids = r["asks"], r["bids"]
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if not asks or not bids:
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continue
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mid = (asks[0][0] + bids[0][0]) / 2.0
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d = per.setdefault(r["sym"], {g: [] for g in grid})
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for g in grid:
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v = impact_bp(asks, g, mid)
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d[g].append(np.nan if v is None else v)
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n += 1
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if not n:
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print("没有盘口快照，先跑采集")
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return
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print(f"\n########## 资金容量 ##########")
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print(f" 基于 {n:,} 份完整盘口快照（单边买入方向）\n")
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for sym, d in per.items():
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b = budgets.get(sym)
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print(f" {sym} 预算 {b:.2f}bp" if b else f" {sym}")
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print(f" {'名义额':>12} {'冲击中位':>10} {'冲击P90':>10} "
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f"{'吃满深度率':>10} {'占预算':>8}")
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for g in grid:
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a = np.array(d[g], dtype=float)
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fill = float(np.isfinite(a).mean())
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if fill == 0:
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print(f" {g:>12,.0f} {'—— 50 档吃不下 ——':>30}")
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continue
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med = float(np.nanmedian(a))
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p90 = float(np.nanpercentile(a, 90))
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share = f"{med / b * 100:6.1f}%" if b else " na"
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print(f" {g:>12,.0f} {med:>10.2f} {p90:>10.2f} "
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f"{fill * 100:>9.1f}% {share:>8}")
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if b:
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# 上限：冲击的 P90（薄盘时段）吃掉预算三成为止。三成是留给
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# 漂移与价差的余地——它们才是主项，冲击不该独占预算
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cap = None
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for g in grid:
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a = np.array(d[g], dtype=float)
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if not np.isfinite(a).any():
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break
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if float(np.nanpercentile(a, 90)) > b * 0.30:
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break
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cap = g
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if cap is None:
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print(f" → 连最小档 {grid[0]:,.0f} 的薄盘冲击都超预算三成")
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else:
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print(f" → 资金上限约 {cap:,.0f} USDT"
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f"（薄盘 P90 冲击 ≤ 预算 30%）")
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print()
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def maker_fill(tape_path: Path, mults=(3.0, 8.0),
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notionals=(1e5, 3.2e5, 5.3e5)) -> None:
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"""限价单挂在离场目标位，本根内有多少主动量打到那里。
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这里只回答「量够不够」。真实成交还要看排队位置——我们的单排在该价位
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||
已有挂单之后，所以这是**上界**：量不够则必然不能全成交，量够也未必成交。
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"""
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rows = list(read_jsonl_gz(tape_path))
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if not rows:
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print("没有成交流数据，先跑采集")
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return
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print(f"\n########## maker 腿成交量上界 ##########")
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print(f" 基于 {len(rows):,} 根的逐价位成交聚合")
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print(f" 多头在目标位挂卖出，成交靠主动**买**盘，故只计买方向\n")
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# 限价单只能被**价格 ≥ 限价**的主动买成交打到。而止盈位被触及的那一根，
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# 限价往往就落在该根价格区间的顶部——最高价刚好碰到目标位是最典型的
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# 情形。所以按「限价距最高价多近」分层：depth=0 表示限价正好在最高价
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# （只有打在最高价那一档的量算数），depth=0.25 表示限价在区间顶部 25% 处
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depths = (0.0, 0.10, 0.25, 1.0)
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||
per: dict[str, dict[float, list[float]]] = {}
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for r in rows:
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buys = {float(p): v for p, v in r["buys"].items()}
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d = per.setdefault(r["sym"], {k: [] for k in depths})
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if not buys:
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for k in depths:
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d[k].append(0.0)
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continue
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hi, lo = max(buys), min(buys)
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rng = hi - lo
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for k in depths:
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floor_px = hi - k * rng
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d[k].append(sum(p * v for p, v in buys.items() if p >= floor_px))
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for sym, d in per.items():
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print(f" {sym} ≥ 限价的主动买成交额（USDT），按限价所处位置分层")
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print(f" {'限价位置':>16} {'中位':>12} {'P25':>12} "
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+ " ".join(f"{n:>9,.0f}全仓" for n in notionals))
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for k in depths:
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a = np.array(d[k], dtype=float)
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where = ("正好在最高价" if k == 0 else
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"整根全部成交" if k == 1.0 else
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f"区间顶部 {k * 100:.0f}%")
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cells = " ".join(f"{float((a >= n).mean()) * 100:8.1f}%"
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for n in notionals)
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print(f" {where:>16} {np.median(a):>12,.0f} "
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f"{np.percentile(a, 25):>12,.0f} {cells}")
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||
print()
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print(" 「正好在最高价」那一行才是止盈被刚好触及时的真实处境；")
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||
print(" 「整根全部成交」是最宽松的上界。两行差多少，就是回测那个")
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||
print(" 「限价单全额成交」假设虚了多少。而且这仍未计排队——我们的单")
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||
print(" 排在该价位既有挂单之后，所以真实成交率比表里更低")
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||
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def tape_shape(tape_path: Path, kgrid: np.ndarray) -> dict[str, np.ndarray]:
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"""成交流给「形状」：一根的主动买成交额里，有多少比例落在区间顶部 k 之内。
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形状与规模分开是为了绕开成交流样本小的限制——形状是微观结构性质，
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||
几十根就相当稳定；规模（每根成交多少钱）则由 210 天历史成交量提供。
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"""
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acc: dict[str, list[np.ndarray]] = {}
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||
for r in read_jsonl_gz(tape_path):
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||
buys = {float(p): v for p, v in r["buys"].items()}
|
||
if len(buys) < 2:
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continue
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hi, lo = max(buys), min(buys)
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rng = hi - lo
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if rng <= 0:
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||
continue
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||
tot = sum(p * v for p, v in buys.items())
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||
if tot <= 0:
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||
continue
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frac = np.array([sum(p * v for p, v in buys.items()
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||
if p >= hi - k * rng) / tot for k in kgrid])
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acc.setdefault(r["sym"], []).append(frac)
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return {s: np.mean(np.vstack(v), axis=0) for s, v in acc.items() if v}
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||
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||
def composite_fill(tape_path: Path, pen_path: Path, cache: Path,
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notionals=(1e5, 3.2e5, 5.3e5)) -> None:
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"""把穿透深度分布与成交量曲线合并，出真实 maker 成交率。"""
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if not pen_path.exists():
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print("\n没有 penetration.csv，先跑 penetration.py")
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return
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kgrid = np.linspace(0.0, 1.0, 51)
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shape = tape_shape(tape_path, kgrid)
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if not shape:
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print("\n成交流样本不足，无法定形状")
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return
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pen = pd.read_csv(pen_path)
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print(f"\n\n########## maker 腿真实成交率 ##########")
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print(f" 穿透深度分布（历史 63 万次触及）× 每根成交额（210 天）")
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print(f" × 区间内成交分布形状（影子成交流）\n")
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for sym in sorted(shape):
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cands = sorted(cache.glob(f"bitget_{sym}_1m_*.feather"),
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key=lambda p: p.stat().st_size, reverse=True)
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if not cands:
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continue
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bars = pd.read_feather(cands[0])
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# 每根的主动买成交额。取总成交额的一半——买卖大致均衡，且这与
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||
# 成交流实测的买卖比一致
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bar_notional = (bars["volume"].to_numpy(float)
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* bars["close"].to_numpy(float)) * 0.5
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bar_notional = bar_notional[np.isfinite(bar_notional)
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& (bar_notional > 0)]
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f = shape[sym]
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for tgt in sorted(pen["target_atr"].unique()):
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k = pen[(pen["sym"] == sym)
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& (pen["target_atr"] == tgt)]["k"].to_numpy(float)
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||
if not k.size:
|
||
continue
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# 独立配对：穿透位置与该根成交额各自抽样。真实触及根多为放量根，
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# 故此处偏**保守**（低估可成交量）
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rng = np.random.default_rng(0)
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m = 200_000
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ks = rng.choice(k, m)
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ns = rng.choice(bar_notional, m)
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avail = np.interp(ks, kgrid, f) * ns
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print(f" {sym} · 目标 {tgt:g}ATR · 每根主动买额中位 "
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f"{np.median(bar_notional):,.0f} USDT")
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for nt in notionals:
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full = float((avail >= nt).mean())
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half = float((avail >= nt / 2).mean())
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print(f" 仓位 {nt:>9,.0f}：全额成交 {full * 100:5.1f}%"
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f" · 至少半额 {half * 100:5.1f}%"
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f" · 可成交额中位 {np.median(avail):>10,.0f}")
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# 成交率反推的资金上限。这才是绑定约束——它比冲击反推的上限
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# 低一到两个数量级，而后者才是通常被当作「容量」的那个数
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for want in (0.80, 0.90):
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cap = float(np.quantile(avail, 1.0 - want))
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print(f" → 要 {want * 100:.0f}% 的止盈全额成交，"
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f"仓位须 ≤ {cap:,.0f} USDT")
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print()
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print(" 未计排队（我们的单排在该价位既有挂单之后），故仍是上界。")
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||
print(" 回测把这些止盈按「全额成交在目标价」计，差多少就是收益虚多少")
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def main() -> None:
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ap = argparse.ArgumentParser()
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ap.add_argument("--books", default=None)
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ap.add_argument("--tape", default=None)
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a = ap.parse_args()
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d = out_dir()
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from lib.shadow_budget import BUDGET_BP
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tape = Path(a.tape) if a.tape else d / "shadow_tape.jsonl.gz"
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capacity(Path(a.books) if a.books else d / "shadow_books.jsonl.gz",
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BUDGET_BP)
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maker_fill(tape)
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composite_fill(tape, d / "penetration.csv",
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Path(__file__).resolve().parent / "cache")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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