Задача про вероятность длины очереди заявок - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Немного касался на лабах в институте, в начале 90-х ))
Вероятно, тогда, знания потеряны безвозвратно :)
Вот, хотелось бы получить некую числовую оценку, что бы потом покрутить исходные данные и оценить их влияние на вероятность.
происходит событие, на него много кто реагирует, кидают заявки и они попадают в очередь исполнения. Исполнятор исполняет
это что-то типа
Точно что k>1, Навскидку, и почти пальцем в небо k=2
только вам ещё задачу надо досформулировать, чтобы было понятно что откуда брать и есть-ли вообще у вас нужные данные
Точно что k>1, Навскидку, и почти пальцем в небо k=2
Визуализация распределений - весьма наглядный инструмент для размышления. Но, я пока не понимаю, как Вами делается выбор конкретного, а точней, как доказать, что выбор правильный и обоснованный.
только вам ещё задачу надо досформулировать, чтобы было понятно что откуда брать и есть-ли вообще у вас нужные данные
Какое условие требуется добавить - предлагайте? Того, чего нет - можно предположить, что есть, и решить задачу с разными допущениями - метод Монте-Карло применить.
Одно из таких допущений, чего наверняка не знаем, то это частота сделок трейдеров - явно она разная, можно в начале допустить, что 10% - торгуют раз в неделю, 30% - торгует раз в день, 40% - торгуют каждые 4 часа, 12% - торгуют каждый час, и 8% - торгуют каждые пол часа. Потом процент заменить на распределение для каждой группы.
Вот и нужно понять, есть ли вообще эта разная нагрузка. Как так может быть, что я всегда сажусь в автобус "средней" наполненности, независимо от времени торговли.
А особенно, куда, после определённой даты делось 70% автобусов.Очевидно, роль часа пик играют моменты сильных движений. Более конкретные и обоснованные выоды возможны только на основе данных о потоке заявок из ДЦ. Сомневаюсь, что они могут быть нам доступны.
это частота сделок трейдеров
и моменты - регулярна, очень хорошо известна и более-менее отображена в терминале. Это "тиковый объём". Точнее тиковый объём - ближайший известный показатель торговой активности. Есть календарь и расписания - показывают что там в светлом будущем
как-бы ты не изголялся с торговым алгоритмом, сделки будут распределены по времени суток с плотностью тикового объёма.
имеют место быть лавины - цена двинулась больше привычного и вал заявок вырос нелинейно и ещё двинул цену.
Точно что k>1, Навскидку, и почти пальцем в небо k=2
Ну, вам как представителю ДЦ конечно виднее)
Из-за очевидной нестационарности потока вполне могут меняться со временем оба параметра - К и лямбда.
Очевидно, роль часа пик играют моменты сильных движений.
Как определить эти движения? Это изменение сильное за какой диапазон времени, и сильно относительно какого значения? Думаю, эту гипотезу можно проверить имеющимися средствами.
Более конкретные и обоснованные выоды возможны только на основе данных о потоке заявок из ДЦ.
Цель задачи - примерно оценить ситуацию, опровергнуть или подтвердить линейную зависимость исполнения заявок от длины очереди. Далее, уже, если расчеты будут ставить под сомнение фактические показатели, можно будет аргументированно просить объяснить причину существенного отклонения.
Сомневаюсь, что они могут быть нам доступны.
Нам - напрямую - нет, но есть способы иначе получить информацию, если есть аргументы.
и моменты - регулярна, очень хорошо известна и более-менее отображена в терминале. Это "тиковый объём". Точнее тиковый объём - ближайший известный показатель торговой активности. Есть календарь и расписания - показывают что там в светлом будущем
как-бы ты не изголялся с торговым алгоритмом, сделки будут распределены по времени суток с плотностью тикового объёма.
Т.е. взять объёмы и по ним оценить относительную частоту сделок, которая должна коррелировать с временем исполнения заявки?
имеют место быть лавины - цена двинулась больше привычного и вал заявок вырос нелинейно и ещё двинул цену.
Т.е. в эти моменты очереди будут значительно больше среднего значения?
Из-за очевидной нестационарности потока вполне могут меняться со временем оба параметра - К и лямбда.
Можем ли мы предположить, что число трейдеров, торгующих с 23-7 часов по московскому времени значительно меньше, чем в иные часы, если форекс-дилер работает в РФ? Т.е. вероятность попасть в длинную очередь ночью меньше?
Т.е. взять объёмы и по ним оценить относительную частоту сделок, которая должна коррелировать с временем исполнения заявки?
Т.е. в эти моменты очереди будут значительно больше среднего значения?
в любой системе, время исполнения заявки начнёт коррелировать с плтоностью заявок (кол-во заявок/время) начиная с пороговой величины. Пока серверная часть ненагружена, время исполнения заявки укладывается в норматив и явно/неявно тактуется
отвлекись от юридического хобби, попробуй всё-таки поторговать :-) как только на рынке "ахтунг" и тики прут, цена прыгает, тиковый объём растёт - ощутимо дольше срабатывают кнопки sell/buy. Или вообще не исполняются по offquote/noprice (это ты со своим клиентским циклом увидел-подумал-посчитал-отправил не попадаешь в цикл сервера принял-провёл-ответил, то еть тормозишь).
в твоём (нашем) конкретном случае отдельно взятого сервера, имеет место быть поток рыночных заявок от клиентов и поток лимитных предложений от поставщика ликвида. Хотя в предыдущих темах вы упорно отрицаете его существование.
Характеристики этих двух потоков будут вляить на тайминги, задержки и прочее-прочее. Но именно двух, причём от поставщика сильнее.