建模隊列位置
有什麼可行的方法讓我了解我的 LOB 職位動態嗎？假設 LOB 是基於訂單的 LOB，並且我將訂單發送到該級別，我能否知道我前面的數量是否取消與數量是否來自我的訂單。
讓我們假設沒有發生任何交易，並且此級別的總數量減少。
謝謝
不，您必須使用數據憑經驗建構模型。
認為 $ p(x) $ 表示當您的訂單被定位時在您面前取消的機率 $ 0 \leq x \leq 1 $ 通過隊列，有幾個瑣碎的情況：
- 如果你剛剛加入隊列，任何關卡深度的減少都必須來自前面，即 $ p(x=1)=1 $
- 如果你排在隊伍的最前面， $ p(x=0)=0 $ ，所有取消必須從後面。
這變成了在這兩點之間擬合函式的問題。一個天真的猜測是取消通過隊列統一到達，即 $ p(x)=x $ . 您可以將其用作您的先驗，然後在您的訂單提前或延遲完成時線上懲罰它（貝氏或 q-learning）。
有了一些實際交易經驗，一個更好的猜測是，與統一到達的情況相比，無條件取消來自您後面的可能性比來自前面的可能性更大，因為您面前的訂單具有更高的價值並且可以刮掉。一旦你在這方面做得更好，你就會想要對條件分佈進行建模。在高錯位風險期間，訂單更有可能是從您前面而不是後面拉出來的。
旁注：一些數據饋送確實通過訂單 ID 對每個事件進行鍵控，即按訂單市場(MBO)，它為您提供隊列組成和訂單在某個級別的位置的明確知識。例如，CME MDP 3.0、Eurex EOBI 和 Nasdaq TotalView-ITCH。然後，這純粹是維護訂單簿結構的練習。
您很少會在零售層數據饋送中看到這種粒度。有時，這是由於標準化設計不佳造成的。其他時候，這是因為零售層數據饋送從另一個有損第三方提供商或聚合饋送中獲取數據，例如美國股票中的 SIP (CTA/UTP)，而不是道具饋送（例如 TotalView-ITCH）。如果您使用來自Redline、MayStreet或Databento等提供商的按訂單市場供稿，您應該能夠明確地獲得您的隊列位置。（披露：我是 Databento 的開發人員之一。）