FMEXの倒産は多くの人を傷つけたが,最近,それは元の鉱山に似た再起動計画と規則を策定し,彼らの負債を解除しました.https://www.fmz.com/bbs-topic/5834. 同時に,選別鉱山の最適化にも余地があります. 人々は同じ穴に2度足を踏み入れないべきですが,FMEXに対する財政的請求を持っている人はそれを試したいかもしれません. 具体的な実際の市場戦略もリリースされます.

FMEXのソート解鎖規則

各日の5分ごとにソート解鎖サイクルとして定義し,各サイクルは,1日の取引ペアのソート解鎖量の1/288を割り当てます.各サイクル内で,取引注文の待機中の注文の取引のスナップショットを撮影するためにランダムに選択された時間点があります.

• 購入 1 待機中の注文金額の割合に応じて,分類解錠サイクルの返金金額の1/4を割り当てます

• 販売 1 待機中の注文金額の割合に応じて,整理解鎖サイクルの返金金額の1/4を割り当てます

• この4つの待機オーダー層の5つを購入する,各オーダーのユーザーのオーダーの金額の割合に応じて,オーダーのロック解除サイクルの配分は1/40に分かれます

• この4つの待機オーダー層の5を販売し,各オーダーでユーザのオーダーの金額の割合に応じて,オーダーのロック解除サイクルの配分は1/40に分かれます

• この5つの待機オーダー層の10を購入する 6購入する,各オーダーでユーザの注文金額の割合に応じて,オーダーロック解除サイクルの配分は1/50に分かれます

• この5つの待機オーダー層の10を販売する5を販売する,各オーダーでユーザのオーダーの金額の割合に応じて,オーダーのロック解除サイクルの割り当ては1/50に分かれます

• この5つの待機オーダー層の1つから15つ購入する,各オーダーでユーザのオーダーの金額の割合に応じて,オーダーのロック解除サイクルの配分は100分の1に分かれます

• この5つの待機オーダー層の15を販売し,各オーダーでユーザのオーダーの金額の割合に応じて,オーダーのロック解除サイクルの配分は100分の1に分かれます

取引中の特定の取引ペアでユーザのオーダーのロックを解除した時の総返金は,取引中の各サイクルでユーザのオーダーのロックを解除した際に返されたクレジット金額の合計である.

収入を整理する

まず,分類と解鎖の総収入は以下のとおりです.

どこにi位置の"つを表し,両側には30の位置があります.a待機中の注文の金額ですR解除された返金額であり,V既存の注文の総額です.

トランザクションのロック解除とは異なり,待機中の注文にはコストはありません.RUSDTの定価の絶対額を考慮する必要はありません. 待機中の注文の総額を決定した場合,問題は利益を最大化するために異なるポジションに注文をどのように割り当てるかになります.G. 単に待機中の注文の最小数を持つポジションを探し,それらをすべて待機することは明らかに最適な解決策ではありません. 例えば,3つのポジションの既存の待機中の注文は全部で10個であり,それらのRポジションを1つだけ選択すると,最終的な総収益は0.75Rになります. 各ポジションを10に配置すると,最終的な収益は1.5Rになります. これは,時には待機中のオーダーのスプレッドからの収益がより良いことを示しています. では,資金をどのように割り当てますか?

整理解鎖の最適化

究極的には,最適化の目標と制約は以下の通りです

どこにMは待機中の注文の総数です. これは不等式を含み,KTT条件を満たし,整数として解ける二次凸最適化問題です.対応するパッケージと凸最適化ソルバーを使用して,直接結果を取得し,各ポジションの待機中の注文の最適な量を返すことができます. しかし,これは明らかに私たちが望む答えではありません. 私たちは問題を簡素化し,特定の解決ステップを得なければなりません.

簡単な例から始めましょう

現在待機中の注文は10と20 (それぞれ第1層と第2層と呼ばれる) で,そのロックされていない金額はRこの質問はシンプルに思えるが,計算なしで正しい結論を出すのは難しい.読者はまず答えについて考えたいかもしれない.

プラン1

総返金は,すべてのそれらをぶら下げます.G=30/(30+10)=0.75Rこれは考えやすい解決策でもあります

プラン2

1元が割り当てられ,最大利益を生むことができる場所,すなわち,最少の未定注文量を持つポジションに割り当てられます.次に最初の元が最初の価格層に割り当てられ,最初の価格層の未定注文量も10+1になり,第2の元も最初の価格層に割り当てられます...そして,累積が10元の最初の価格層に割り当てられるまで,ランダムに1つを選択できます.最初の価格層の合計未定注文量が20を超えると,次の価格層が2番目の価格層に割り当てられます.最終結果は最初の価格層に20元,第二の価格層に10元です.それらの最終的な未定注文数はすべて30です.総返金=G20/30+10/30R.このオプションは1オプションよりもはるかに優れ,計算も簡単です.

プラン3

配分する最初の価格層を設定できます.a2番目の価格層は30-a公式は次のとおりです. この式は,この式を0で表すことができます.

探すために丸めるa=15. 総利益G=15/25+15/35=1.0286R公式から直接派生しているので,これは最適なオプションです.読者はそれを確認できます.

結果は,誰かの期待とは異なるかもしれない.プラン2は,それぞれの要素の割り当てが現在の状況下で最適な解決策であることを明確に示しています.なぜ全体的な最適な解決策ではないのですか?この状況は非常に一般的です.そして,局所的な最適性は必ずしも全体的な最適化ではありません.配分の前に,待機中の注文の量はすでに投資されており,全体的な効率は沈没コストを考慮する必要があります.最適化の各ステップの目標は,単一の最高収益ではなく,最高の一般的な効率を達成することです.

特別最適化計画

1回ごとに1元を割り当てることで問題を簡素化します. まず効率を測定します. 派生式は,各コピーの貢献を反映することができますaにGこの貢献は,単一の分配による収入ではなく,累積的なコストを考慮します.価値が大きいほど,最終利益への総貢献が大きいのです.明らかに,機能のイメージに従って,a=1存在から不在まで 効率は最高で 徐々に低下します

同様に,上記の簡単な例を例として,資金を別々に割り当てた後に,その効率を計算し,表を列挙します.

テーブルによると,最初の元は最初の価格層に割り当てられ,第2元は最初の価格層に割り当てられ,第5元は第2価格層に割り当てられ,そして,最後に最初の価格層に割り当てられ,第2価格層15元は,ちょうど,我々は方程式に従って計算した最適な解決策です. 30の価格層のケースに特異的に,アルゴリズムは同じです,具体的なステップは:

1. すべての価格層を最初に確認してください.V=0じゃあa=1余分な資金を配分しなくなりました
2. 総額をN価格層を選択し,一度に割り当てます.
3. 各価格層の効率を計算する =RV/pow(a+V, 2), aこのポジションに割り当てられた累計資金 + この時点で割り当てられた資金を表します.
4. 最も効率的な価格層に資金を配分し 同じ効率でランダムに1つを選びます
5. 資金の配分が完了するまで

順番の順番の合計が大きく,各元配分の効率が低すぎると,資金を100に分割して1つずつ配分することができます. 単純な処理の並べ替えのみであるため,アルゴリズムの効率は非常に高いです. 実行レベルに特異的に,順番を100に分割するなど,最適化のための余地があります. そのため,調整するたびに,順番を再配分する必要があり,すべてキャンセルする必要はありません.R順序付けの解錠と待機中の注文の解錠の重複部分があります.