模拟市价单而不是限价单的撮合过程R语言
时间: 2023-07-24 18:09:36 浏览: 172
撮合市价单是一个比较复杂的过程,需要考虑市场深度、成交量、当前价格等因素。以下是一个简单的 R 代码示例,用于模拟市价单的撮合过程:
```R
# 假设当前的市场深度数据为 order_book,包含了买单和卖单的价格和数量信息
# 定义一个函数,用于撮合市价买单
match_market_buy <- function(price, amount) {
# 先找到第一个卖单的价格,如果市场上没有卖单,返回NA
sell_price <- min(order_book$ask_price, na.rm = TRUE)
# 如果市场上没有卖单,返回NA
if (is.na(sell_price)) {
return(NA)
}
# 计算可以成交的数量,即市场上所有卖单的数量之和
available_amount <- sum(order_book$ask_amount[order_book$ask_price == sell_price])
# 如果市场上可成交的数量小于买单数量,返回NA
if (available_amount < amount) {
return(NA)
}
# 计算成交价格
trade_price <- sell_price
# 依次撮合所有的卖单,直到买单数量为0或者市场上的卖单数量为0
for (i in 1:nrow(order_book)) {
if (order_book$ask_price[i] == trade_price) {
if (order_book$ask_amount[i] >= amount) {
# 卖单数量大于等于买单数量,全部成交
order_book$ask_amount[i] <- order_book$ask_amount[i] - amount
amount <- 0
break
} else {
# 卖单数量小于买单数量,部分成交
order_book$ask_amount[i] <- 0
amount <- amount - order_book$ask_amount[i]
}
}
}
# 如果买单数量没有完全成交,返回NA
if (amount > 0) {
return(NA)
}
# 返回成交价格
return(trade_price)
}
# 定义一个函数,用于撮合市价卖单
match_market_sell <- function(price, amount) {
# 先找到第一个买单的价格,如果市场上没有买单,返回NA
buy_price <- max(order_book$bid_price, na.rm = TRUE)
# 如果市场上没有买单,返回NA
if (is.na(buy_price)) {
return(NA)
}
# 计算可以成交的数量,即市场上所有买单的数量之和
available_amount <- sum(order_book$bid_amount[order_book$bid_price == buy_price])
# 如果市场上可成交的数量小于卖单数量,返回NA
if (available_amount < amount) {
return(NA)
}
# 计算成交价格
trade_price <- buy_price
# 依次撮合所有的买单,直到卖单数量为0或者市场上的买单数量为0
for (i in 1:nrow(order_book)) {
if (order_book$bid_price[i] == trade_price) {
if (order_book$bid_amount[i] >= amount) {
# 买单数量大于等于卖单数量,全部成交
order_book$bid_amount[i] <- order_book$bid_amount[i] - amount
amount <- 0
break
} else {
# 买单数量小于卖单数量,部分成交
order_book$bid_amount[i] <- 0
amount <- amount - order_book$bid_amount[i]
}
}
}
# 如果卖单数量没有完全成交,返回NA
if (amount > 0) {
return(NA)
}
# 返回成交价格
return(trade_price)
}
```
上述代码中,`order_book` 是一个数据框,包含了当前市场的买单和卖单的价格和数量信息。`match_market_buy` 函数用于撮合市价买单,`match_market_sell` 函数用于撮合市价卖单。这两个函数的参数分别是买单或卖单的价格和数量,返回值是成交价格。
在实际应用中,撮合市价单的过程可能比上述代码更为复杂,需要考虑更多的因素。此外,为了实现高效的市场撮合,可能需要使用更为高级的数据结构,如二叉树或堆。
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