jackandCursor
01c4a4ab4d
用户 2026-08-28 确认资金规模不会更大，故仓位档改为 25k/50k/100k/200k （上下留档是为了读出局部斜率，单点看不出再大一倍会怎样）。该规模下两条 约束都不绑定：冲击占预算 0.1~11.1%，成交量效应使预算降幅不足 1%。 新增 queue_ahead：排队是唯一还没建模的成本项，exit_fill 假定我们能吃到该 价位的全部对手方成交量。10 万仓位相对最优档为 BTC 0.2 倍、ETH 0.7 倍、 SOL 69.7 倍。SOL 畸高是 tick 更细所致（同样的量摊到约 10 倍价位上）， 对它应看 5bp 档（0.17 倍），但仍是三币中排队压力最大者。 同时在 shadow_depth 模块头标注：composite_fill 只算首次触及那一根的可成交 量，系统性偏悲观，不作为成交率结论——真实成交率见 lib/exit_fill.py。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
349 lines
16 KiB
Python
349 lines
16 KiB
Python
"""从落盘的完整盘口与成交流，算资金容量、排队量与单根成交率。
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## 结论先行（2026-08-28）
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主口径仓位 **10 万 USDT**。该规模下两条约束都不绑定：
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冲击 单边 0.01~1.87bp，占预算 0.1~11.1%，冲击反推上限 100~500 万
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成交率 按逐根累积结算，预算降幅 BTC −0% / ETH −0% / SOL −1.1%
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⚠ 本文件里的 `composite_fill` 曾给出「10 万仓位全额成交率仅 7~63%」这种数，
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那个口径只算**首次触及那一根**的可成交量，系统性偏悲观，已不作为结论。
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真实成交率见 lib/exit_fill.py（挂单常驻多根逐步成交）。
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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 queue_ahead(books_path: Path, notional: float = 1e5) -> None:
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"""限价单排在多少量之后。
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这是唯一还没建模的成本项。exit_fill 假定我们能吃到该价位的全部对手方
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成交量，实际上我们排在该价位既有挂单之后。
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这里量不了 3ATR 处的排队——3ATR 约 30bp，而 50 档盘口只覆盖 1.4~4.5bp，
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那个价位远在可见深度之外。但价格走到我们的限价时，我们的单就成了盘口
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||
最优档附近的一员，所以「最优档通常趴着多少量」是个有用的上界参照。
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||
"""
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||
per: dict[str, dict[str, list[float]]] = {}
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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"], {"top": [], "b1": [], "b5": []})
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||
d["top"].append(asks[0][0] * asks[0][1])
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||
for tag, bp in (("b1", 1.0), ("b5", 5.0)):
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lim = mid * (1 + bp / 1e4)
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d[tag].append(sum(p * a for p, a in asks if p <= lim))
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if not per:
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return
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print(f"\n\n########## 限价单前方的排队量 ##########")
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print(f" 主口径仓位 {notional:,.0f} USDT\n")
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for sym, d in sorted(per.items()):
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top = np.array(d["top"]); b1 = np.array(d["b1"])
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b5 = np.array(d["b5"])
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print(f" {sym} 最优档 {np.median(top):>10,.0f} · "
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f"1bp 内累计 {np.median(b1):>10,.0f} · "
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f"5bp 内累计 {np.median(b5):>10,.0f}")
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print(f" 我们的 {notional:,.0f} 相当于最优档的 "
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f"{notional / max(np.median(top), 1):.1f} 倍、"
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f"1bp 内总量的 {notional / max(np.median(b1), 1):.2f} 倍")
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print("\n 倍数远小于 1 则排队可忽略；接近或超过 1 则我们本身就是那一档的")
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print(" 主要挂单，exit_fill 的成交量假设需要打折。")
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print(" SOL 的最优档倍数畸高是 tick 更细所致（Bitget 的 SOL tick 比同类")
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print(" 细约 10 倍，同样的量摊到 10 倍多的价位上），所以对 SOL 该看 5bp")
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print(" 档而非最优档；但即便如此它仍是三个币里排队压力最大的一个")
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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, 2.5e4, 5e4, 1e5, 2e5, 5e5, 1e6, 2e6]
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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=(5e4, 1e5, 2e5)) -> 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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||
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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，
|
||
# 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)
|
||
where = ("正好在最高价" if k == 0 else
|
||
"整根全部成交" if k == 1.0 else
|
||
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")
|
||
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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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，
|
||
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]] = {}
|
||
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
|
||
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())
|
||
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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||
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||
def composite_fill(tape_path: Path, pen_path: Path, cache: Path,
|
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notionals=(5e4, 1e5, 2e5)) -> None:
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||
"""把穿透深度分布与成交量曲线合并，出**单根**内的 maker 成交率。
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⚠ 这个数只回答「限价单若仅有首次触及那一根可以成交，能否成交」。真实的
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挂单是常驻的：它在那儿放最多 48 根，每根都在成交，且价格决定性穿过限价
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时整根成交量都可用。所以本函数系统性**偏悲观**，不能当作成交率结论。
|
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真实成交率见 lib/exit_fill.walk_filled 与 step43_fill_aware_budget.py，
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||
那里按逐根累积结算，10 万仓位下预算降幅不足 1%。
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"""
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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
|
||
# 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)
|
||
m = 200_000
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||
ks = rng.choice(k, m)
|
||
ns = rng.choice(bar_notional, m)
|
||
avail = np.interp(ks, kgrid, f) * ns
|
||
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())
|
||
half = float((avail >= nt / 2).mean())
|
||
print(f" 仓位 {nt:>9,.0f}：全额成交 {full * 100:5.1f}%"
|
||
f" · 至少半额 {half * 100:5.1f}%"
|
||
f" · 可成交额中位 {np.median(avail):>10,.0f}")
|
||
# 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
|
||
# 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):
|
||
cap = float(np.quantile(avail, 1.0 - want))
|
||
print(f" → 要 {want * 100:.0f}% 的止盈全额成交，"
|
||
f"仓位须 ≤ {cap:,.0f} USDT")
|
||
print()
|
||
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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||
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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"
|
||
books = Path(a.books) if a.books else d / "shadow_books.jsonl.gz"
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||
capacity(books, BUDGET_BP)
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||
queue_ahead(books)
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||
maker_fill(tape)
|
||
composite_fill(tape, d / "penetration.csv",
|
||
Path(__file__).resolve().parent / "cache")
|
||
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if __name__ == "__main__":
|
||
main()
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