集合竞价

本文介绍了一个股票交易模拟算法,该算法通过对比买方和卖方的订单,寻找最大可能成交的价格和数量,实现股票交易的模拟。算法首先读取买卖双方的订单信息,然后根据价格对订单进行排序,最后通过遍历比较找到最佳成交点。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

//注意类型.....还有就是开盘价尽量大 安买价来就好

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <map>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <sstream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int N = 5000+5;
typedef long long ll;
struct Node {
	int r;
	double p;
	ll n;
};
bool cmp1(Node a, Node b) {
	if(a.p == b.p) return a.n > b.n;
	return a.p < b.p;
}

bool cmp2(Node a, Node b) {
	if(a.p == b.p) return a.n > b.n;
	return a.p > b.p;
}
vector<Node>B, S;
int main() {
	string s;
	double p, t;
	int cnt = 1;
	Node tmp;
	while(cin >> s) {
		tmp.r = cnt++;
		if(s[0] == 'b') {
			cin >> tmp.p >> tmp.n;

			B.push_back(tmp);
		} else if(s[0] == 's') {
			cin >> tmp.p >> tmp.n;

			S.push_back(tmp);
		} else {
			cin >> t;
			int flag = 0;
			for(int i=0; i<B.size(); i++) {
				if(B[i].r == t) {
					B[i].p = 0;
					B[i].n = 0;
					flag =1;
					break;
				}
			}
			if(flag == 0)
				for(int i=0; i<S.size(); i++) {
					if(S[i].r == t) {
						S[i].p = 0;
						S[i].n = 0;
						break;
					}
				}
		}
	}
	sort(B.begin(), B.end(), cmp2);//大-》小 
	sort(S.begin(), S.end(), cmp1);//小 -> 大 

/*	for(int i=0; i<B.size(); i++) {
		cout << B[i].p << "-" << B[i].n << endl;
	}
	cout << endl;
	for(int i=0; i<S.size(); i++) {
		cout << S[i].p << "-" << S[i].n << endl;
	}
*/
	double fp=0;
	ll fs=0;

	for(int i=0; i<B.size(); i++) {
		double t = B[i].p;
    	ll bsum = 0, ssum = 0;
		for(int j=0; j<=i; j++) {
			bsum += B[j].n;
		}
		for(int j=0; j<S.size(); j++) {
			if(S[j].p <= t)
				ssum += S[j].n;
			else break;
		}
	//	cout << fp << ":" << ssum << "-" << bsum << endl;
		if(fs < min(ssum, bsum)) fp =t, fs = min(ssum, bsum);
	}

	printf("%.2f %lld", fp, fs);
	return 0;
}

 

<think>好的,我现在要处理用户的问题,用户想了解关于集合竞价在量化交易中的回测方法或工具。首先,我需要回忆一下之前提供的引用内容,看看是否有相关的信息。用户提到的引用3是关于qteasy框架进行集合竞价选股回测的,这应该是一个关键点。 首先,用户可能需要知道如何在回测中处理集合竞价的数据。因为集合竞价和连续竞价的机制不同,回测时需要特别考虑。比如,集合竞价的成交价格是撮合成交的,而回测通常基于历史数据,但历史数据中的集合竞价阶段的数据可能不够详细,或者需要特定的处理方式。 然后,用户可能需要工具推荐。引用3提到了qteasy,这是一个支持自定义策略的框架,能够处理集合竞价的选股策略。此外,可能还有其他工具,比如vn.py或者Backtrader,但需要确认它们是否支持集合竞价的模拟。 接下来,我得考虑用户的实际需求。用户可能是在开发一个涉及集合竞价的策略,比如在开盘时根据集合竞价的数据决定买入或卖出。这时候回测的准确性就很重要,因为集合竞价的成交机制不同于连续交易,如果回测不能正确模拟,结果可能不准确。 还要考虑回测中的撮合机制。引用2提到真格量化有不同级别的回测,比如每日或分钟级别,但集合竞价可能需要更精细的数据,比如Tick级别,或者特定的时间段处理。需要解释在回测时如何处理集合竞价阶段的订单撮合,比如使用开盘价作为成交价,或者模拟撮合过程。 另外,用户可能需要具体的步骤,比如如何获取集合竞价的历史数据,如何在策略中编写相关逻辑,以及如何验证回测结果的有效性。这里可能需要分点回答,结构清晰。 还要注意用户提到的“方法或工具”,所以回答中需要包括方法和工具两部分。方法部分可以包括数据处理、撮合逻辑、策略编写;工具部分可以介绍qteasy、vn.py等,并说明它们的优缺点。 最后,要确保回答符合系统指令,使用正确的中文,LaTeX格式,生成相关问题,并适当引用提供的资料。比如引用3中的qteasy示例,可以给出代码片段,说明如何实现集合竞价策略的回测。 检查是否有遗漏点,比如回测的挑战,比如数据精度、撮合规则的不同,以及如何解决这些问题。可能还需要提到回测结果的分析,比如滑点、成交率等指标。 总结,回答的结构应该是先介绍集合竞价回测的要点,然后分方法和工具两部分详细说明,接着给出示例代码,最后生成相关问题。确保引用正确,使用正确的格式,语言自然。</think>### 集合竞价在量化交易中的回测方法与工具 #### 核心要点 集合竞价阶段的回测需重点处理**价格形成机制**和**订单撮合规则**。由于集合竞价通过最大成交量原则确定开盘价[^1],回测需模拟以下环节: 1. **数据获取**:需包含集合竞价时段的历史委托簿数据(如逐笔委托、成交量) 2. **撮合逻辑**:按价格优先、时间优先原则模拟订单匹配 3. **成交判定**:根据最终开盘价判断策略订单是否成交 #### 常用方法 1. **开盘价模拟法** 假设策略订单以开盘价成交,适用于高频数据不可得的情况。 例如:若策略在9:25提交买入委托且开盘价≤限价,则视为成交。 ```python # qteasy示例:开盘价触发策略 from qteasy import Strategy class AuctionStrategy(Strategy): def on_data(self, data): open_price = data.open[-1] if self.signal_condition(open_price): self.buy(price=open_price, volume=100) ``` 2. **委托簿重建法** 基于Level2数据重构集合竞价委托簿,更精确但计算复杂。需处理: - 价格层级的买卖量累积 - 虚拟成交价计算(最大成交量对应价格) 3. **混合撮合法** 在分钟级回测框架中嵌入特殊时间切片,例如将9:20-9:25作为独立时段处理[^2]。 #### 工具推荐 | 工具名称 | 特点 | 数据要求 | |---------------|----------------------------------------------------------------------|------------------------| | **qteasy** | 支持自定义交易时段划分,提供集合竞价事件触发器[^3] | 分钟级/日级+开盘价数据 | | **vn.py** | 开源框架,可扩展撮合引擎,需自行实现集合竞价规则 | Level2逐笔数据 | | **Backtrader**| 通过扩展`DataFeed`添加竞价阶段数据 | CSV自定义格式 | | **JoinQuant** | 内置集合竞价模拟模块,支持`before_open`函数处理竞价逻辑 | 平台集成数据 | #### 实现挑战与解决方案 1. **数据缺口** - 问题:多数免费数据集仅包含开盘价,缺少委托明细 - 应对:使用`开盘价+成交量`估算成交概率,例如: $$ P(成交)=\begin{cases} 1 & \text{当 } P_{\text{order}} \geq P_{\text{open}} \text{(买)}\\ 0 & \text{否则} \end{cases} $$ 2. **撮合时延** - 问题:实盘订单提交时间影响成交优先级 - 模拟:在回测中引入随机延迟因子 ```python import numpy as np submit_time = auction_start + np.random.uniform(0, 300) # 随机分布在5分钟内 ``` 3. **价格穿透** - 问题:极端行情下开盘价跳空导致回测失真 - 校验:加入滑点控制模块 ```python executed_price = open_price * (1 + 0.0005) # 买入时增加0.05%滑点 ``` #### 验证方法 1. **敏感性分析**:调整订单提交时间参数,观察收益曲线稳定性 2. **样本外测试**:使用奇数/偶数日分割训练集与测试集 3. **Monte Carlo检验**:对开盘价施加随机扰动,评估策略鲁棒性
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值