hftbacktest项目深度解析：市场深度与交易数据处理实战

hftbacktest项目深度解析：市场深度与交易数据处理实战

【免费下载链接】hftbacktest A high-frequency trading and market-making backtesting tool accounts for limit orders, queue positions, and latencies, utilizing full tick data for trades and order books. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/hftbacktest

前言

高频交易(HFT)策略的开发离不开对市场深度数据的精确模拟和分析。hftbacktest作为一个专业的高频交易回测框架，提供了强大的市场深度数据处理能力。本文将深入探讨如何使用hftbacktest框架处理市场深度数据和交易数据，帮助开发者构建更精确的高频交易策略。

市场深度基础概念

市场深度(Order Book Depth)是指市场中不同价格水平上的买卖订单数量分布。理解市场深度对于高频交易至关重要，它反映了市场的流动性状况和潜在的供需关系。

在hftbacktest中，市场深度数据通过depth对象提供访问，包含以下关键信息：

• 最佳买卖价(Best Bid/Ask)
• 各价格档位的买卖量
• 价格变动单位(tick size)
• 最小交易单位(lot size)

三档行情展示实战

基础实现方法

from numba import njit
import numpy as np

@njit
def print_3depth(hbt):
    while hbt.elapse(60_000_000_000) == 0:
        print('当前时间戳:', hbt.current_timestamp)
        
        # 获取第一个资产的市场深度数据
        depth = hbt.depth(0)
        
        # 输出卖盘前三档
        i = 0
        for price_tick in range(depth.best_ask_tick, depth.best_ask_tick + 100):
            qty = depth.ask_qty_at_tick(price_tick)
            if qty > 0:
                print('卖盘:', qty, '@', np.round(price_tick * depth.tick_size, 1))
                i += 1
                if i == 3: break
                
        # 输出买盘前三档
        i = 0
        for price_tick in range(depth.best_bid_tick, max(depth.best_bid_tick - 100, 0), -1):
            qty = depth.bid_qty_at_tick(price_tick)
            if qty > 0:
                print('买盘:', qty, '@', np.round(price_tick * depth.tick_size, 1))
                i += 1
                if i == 3: break
    return True

数据加载与回测配置

# 加载历史数据
btcusdt_20240809 = np.load('usdm/btcusdt_20240809.npz')['data']
btcusdt_20240808_eod = np.load('usdm/btcusdt_20240808_eod.npz')['data']

# 配置回测资产参数
from hftbacktest import BacktestAsset, HashMapMarketDepthBacktest

asset = (
    BacktestAsset()
        .data(btcusdt_20240809)
        .initial_snapshot(btcusdt_20240808_eod)
        .linear_asset(1.0)
        .constant_latency(10_000_000, 10_000_000)  # 10ms延迟
        .risk_adverse_queue_model()
        .no_partial_fill_exchange()
        .trading_value_fee_model(0.0002, 0.0007)  # 手续费率
        .tick_size(0.1)  # 最小价格变动单位
        .lot_size(0.001)  # 最小交易量
)

hbt = HashMapMarketDepthBacktest([asset])
print_3depth(hbt)
hbt.close()

高效市场深度访问优化

对于高频交易场景，性能至关重要。hftbacktest提供了ROIVectorMarketDepthBacktest来实现更高效的市场深度访问。

优化原理

ROIVectorMarketDepthBacktest通过限定价格范围(ROI, Range of Interest)来减少内存访问和数据处理的负担。开发者可以指定只关注的价格区间，框架会优化这一范围内的数据访问。

实现示例

from hftbacktest import ROIVectorMarketDepthBacktest

# 配置ROI范围(30000-90000)
asset = (
    BacktestAsset()
        .data(btcusdt_20240809)
        .initial_snapshot(btcusdt_20240808_eod)
        .linear_asset(1.0)
        .constant_latency(10_000_000, 10_000_000)
        .risk_adverse_queue_model()
        .no_partial_fill_exchange()
        .trading_value_fee_model(0.0002, 0.0007)
        .tick_size(0.1)
        .lot_size(0.001)
        .roi_lb(30000)  # ROI下限
        .roi_ub(90000)  # ROI上限
)

hbt = ROIVectorMarketDepthBacktest([asset])

订单簿不平衡分析实战

订单簿不平衡(Order Book Imbalance)是高频交易中常用的信号指标，反映了买卖双方力量的对比。

实现原理

我们可以计算不同价格范围内的买卖量差异：

1. 最优档位(Top of Book)不平衡
2. 中间价上下0.5%范围内的不平衡
3. 中间价上下1%范围内的不平衡

代码实现

@njit
def orderbookimbalance(hbt, out):
    roi_lb_tick = int(round(30000 / 0.1))
    roi_ub_tick = int(round(90000 / 0.1))

    while hbt.elapse(10 * 1e9) == 0:  # 10秒间隔
        depth = hbt.depth(0)
        mid_price = (depth.best_bid + depth.best_ask) / 2.0
        
        # 计算卖盘总量(中间价上方1%范围内)
        sum_ask_qty = 0.0
        sum_ask_qty_50bp = 0.0
        for price_tick in range(depth.best_ask_tick, roi_ub_tick + 1):
            if price_tick < roi_lb_tick or price_tick > roi_ub_tick:
                continue
            t = price_tick - roi_lb_tick
            ask_price = price_tick * depth.tick_size
            depth_from_mid = (ask_price - mid_price) / mid_price
            if depth_from_mid > 0.01: break
            sum_ask_qty += depth.ask_depth[t]
            if depth_from_mid <= 0.005:
                sum_ask_qty_50bp = sum_ask_qty
                
        # 计算买盘总量(中间价下方1%范围内)
        sum_bid_qty = 0.0
        sum_bid_qty_50bp = 0.0
        for price_tick in range(depth.best_bid_tick, roi_lb_tick - 1, -1):
            if price_tick < roi_lb_tick or price_tick > roi_ub_tick:
                continue
            t = price_tick - roi_lb_tick
            bid_price = price_tick * depth.tick_size
            depth_from_mid = (mid_price - bid_price) / mid_price
            if depth_from_mid > 0.01: break
            sum_bid_qty += depth.bid_depth[t]
            if depth_from_mid <= 0.005:
                sum_bid_qty_50bp = sum_bid_qty
                
        # 计算三种不平衡指标
        imbalance_50bp = sum_bid_qty_50bp - sum_ask_qty_50bp
        imbalance_1pct = sum_bid_qty - sum_ask_qty
        imbalance_tob = depth.bid_depth[depth.best_bid_tick - roi_lb_tick] - depth.ask_depth[depth.best_ask_tick - roi_lb_tick]
        
        out.append((hbt.current_timestamp, imbalance_tob, imbalance_50bp, imbalance_1pct))
    return True

结果分析与可视化

import polars as pl

# 转换结果数据
df = pl.DataFrame(out).transpose()
df.columns = ['时间戳', '最优档不平衡', '0.5%范围不平衡', '1%范围不平衡']
df = df.with_columns(pl.from_epoch('时间戳', time_unit='ns'))

# 展示结果
df

性能优化技巧

1. 使用Numba加速：通过@njit装饰器实现关键函数的即时编译，显著提升执行速度
2. 限定ROI范围：只处理感兴趣的价格区间，减少不必要的计算
3. 向量化操作：尽量使用数组操作而非循环
4. 预分配内存：对于频繁操作的数据结构，预先分配足够空间

实际应用建议

1. 策略开发：订单簿不平衡指标可用于构建均值回归或趋势跟踪策略
2. 风险控制：监控市场深度变化，在流动性不足时调整交易行为
3. 执行优化：根据市场深度情况优化订单执行路径
4. 回测验证：结合交易成本模型，验证策略在真实市场条件下的表现

总结

hftbacktest提供了强大的市场深度处理能力，使开发者能够精确模拟高频交易环境。通过本文介绍的技术，您可以：

1. 高效访问和分析市场深度数据
2. 计算关键的订单簿不平衡指标
3. 优化回测性能
4. 构建基于市场深度的高频交易策略

掌握这些技术将为您开发高性能交易策略奠定坚实基础。

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