FMEX 배열 해제 최저 단위 최적화

FMEX의 파산은 많은 사람들을 몰아넣었지만, 최근에는 재시작 계획을 내놓았고, 원래의 채굴과 비슷한 규칙을 채굴에 사용했습니다. 거래 채굴에 대한 분석 기사는 이미 제공되었습니다.https://www.fmz.com/bbs-topic/5834■ 순서 채굴은 최적화 할 수있는 여지가 있습니다. 비록 사람이 두 번 같은 덩어리에 발을 들여 놓을 수 없어야하지만, FMMEX에 대한 채무자가 있다면, FMZ 정량화 플랫폼에서 작동 할 수있는 구체적인 실제 디스크 전략도 공개 될 수 있습니다.

FMEX 배열 해제 규칙

하루의 5분마다 정렬 해제 사이클로 정의되며, 각 사이클은 거래에 당일의 정렬 해제 마이너스의 1/288을 할당한다. 각 사이클 내에서, 임의로 한 시점을 선택하여 거래에 대한 사가 거래 처리의 상황을 스냅샷으로 찍어, 그 중:

• 구매1 사용자 계열금액의 비율로 분배된 순서 풀기 주기의 반환 금액의 1/4
• 판매 1 사용자 계열금액의 비율로 분배된 순서 풀기 주기의 반환 금액의 1/4
• 구매 2부터 구매 5까지 4개 계열의 계열금액, 사용자가 1개 계열의 계열금액의 비중에 따라 분배하여 순서 해제 주기의 반환 금액의 1/40
• 판매 2부터 판매 5까지 4개 계열의 계열 목록, 사용자가 1개 계열 내의 계열 목록 금액의 비율에 따라 순서 해제 주기의 반환 금액의 1/40을 분배한다.
• 구매 6부터 구매 10까지 5개 계열에 있는 계열, 사용자들의 1개 계열에 있는 계열 금액의 비율에 따라 순서 해제 주기의 반환 금액의 1/50을 분배한다.
• 판매 6부터 판매 10까지 5개 계열의 계열 목록, 사용자가 1개 계열 내의 계열 목록 금액의 비율에 따라 순서 해제 주기의 반환 금액의 1/50을 분배한다.
• 구매 11부터 구매 15까지 5개 계열에 있는 계열 금액의 비중에 따라 사용자들이 1개 계열에 있는 계열 금액의 비중에 따라 분배하여 순서 해제 주기의 반환 금액의 1/100
• 판매 11부터 판매 15까지 5개 계열의 계열, 사용자 1개 계열 내의 계열 금액의 비율에 따라 순서 해제 주기의 반환 금액의 1/100을 분배

당일 사용자에 의해 거래 쌍의 순서 해제된 총수익은 해당 거래에서 사용자에게 주어진 순서 해제된 각 주기에 대한 총수익의 총수익이다.

정렬 해제 수익

첫 번째 순서로 해제 된 전체 수익은:

여기서 i는 한 위치를 나타내고, 양쪽 모두 30개의 위치를 나타냅니다. a는 주문량, R는 환불액을 풀고, V는 이미 주문된 총량을 나타냅니다.

거래 해제와 달리, 트랜지목록은 비용이 없습니다. 여기서 R는 상대적인 크기를 고려할 뿐이며 USDT가격의 절대적인 금액을 고려하지 않아도 됩니다. 만약 우리가 총 트랜지목록을 결정한다면, 문제는 주문을 다른 위치로 어떻게 할당하고 수익을 최대화할 것인가 하는 문제로 변합니다. 간단한 최소 트랜지목록의 위치를 찾아서, 모두 매달리는 것이 가장 최적의 방법은 아닙니다. 예를 들어, 3개의 위치의 기존 트랜지목록이 10이고, 모두 R가 동일하며, 우리가 설정한 총 트랜지목록은 30이고, 하나의 위치만 선택하면 최종 수익은 0.75R이고, 각 트랜지목록이 10인 경우 최종 수익은 1.5R이고, 때로는 트랜지목록의 수익을 분산시키는 것이 더 쉽습니다. 그러면 어떻게 할당할 것인가요?

정렬 해제 최적화

그리고 결국 우리의 최적화 목표와 제약 조건은 다음과 같습니다.

여기서 M는 총 종목량이다. 이것은 불균형을 포함하고 KTT 조건을 만족시키는 이차 콤보 최적화 문제이며, 정수를 풀어야 한다. 적절한 콤보 및 콤보 최적화 수리자를 사용하여 직접 결과를 도출하여 각 위치에 최적화된 종목량을 반환할 수 있어야 한다. 그러나 이것은 분명히 우리가 원하는 답이 아니다. 우리는 문제를 단순화하고 구체적인 콤보 단계들을 얻어야 한다.

간단한 예로 시작해보죠.

단지 두 개의 계열의 상황을 고려하면, 현재 매달린 계열의 양은 각각 10, 20 ((제1 계열, 제2 계열이라고 부릅니다) 이며, 모두 R이며, 전략 예비 매달린 계열의 총수는 30입니다.

방안 1:

가장 작은 매달린 위치를 찾아, 모두 매달아, 총 수익 G=30/ ((30+10) = 0.75R;; 이것은 또한 생각하기 쉬운 방법이다.

방안 2:

각 할당 1원, 그리고 가장 큰 수익을 창출할 수 있는 위치에 할당한다. 1원은 1층에 할당되고, 1층의 할당은 10+1이 되고, 2층은 1층에 할당된다. 그리고 이렇게, 1층의 할당이 10원까지 누적된다. 이 때 무작위로 하나를 선택하여, 1층의 할당이 20원 이상이면 2층에 할당한다. 최종 결과는 1층에 20원을 할당하고, 2층은 10원을 할당하고, 최종 할당은 모두 30이다. 총수익 G=20/30+10/30=R이다. 이 방법은 1층보다 계산이 훨씬 좋고, 또한 더 쉽습니다.

방안 3:

첫 번째 열을 a로 할당하고 두 번째 열을 30-a로 설정할 수 있으며, 식의 도함수를 0으로 직접 나열할 수 있습니다. (과정이 나열되어 있지 않으며 거래 해제 문서와 비슷합니다.)

전체수요를 a=15로 가져오면, 전체수익은 G=15/25+15/35=1.0286R이며, 방정식 2보다 낫다. 이는 공식에서 직접적으로 도출되기 때문에, 이것은 가장 최적의 방정식이며, 독자가 검증해 볼 수 있다.

결과는 기대되는 것과 다를 수 있다. 방법 2는 각각의 유닛의 분배가 현재 상황의 최적이며 전체의 최적이 아닌 이유를 밝히고 있다. 이러한 상황은 종종 발생한다. 지역적 최적은 전체의 최적이 될 필요는 없다. 분배 전에, 내장된 양은 이미 투입된 자금이기 때문에 전체 효율은 침몰 비용을 고려해야 한다.

특정 최적화 방법

마침내 실제 실행 가능한 작업을 시작하거나, 분배당 1원씩으로 문제를 단순화 할 수 있습니다. 먼저 효율을 측정하십시오. 분배가 G에 대한 모든 a의 기여를 나타내는 도함수를 사용하십시오. 이 기여는 단번에 분배되는 이익보다 누적 비용을 고려합니다. 이 값이 더 높으면 최종 이익에 대한 전체 기여가 더 커집니다. 분명히 함수의 이미지에 따라 a=1은 0에서 가장 효율적이며 그 다음 점차 감소합니다.

위와 같은 간단한 예제에서, 각각 그들이 자금을 배분한 후의 효율성을 계산하고, 표를 나열합니다:

|12 | 0.0207 |0.0195| |13 | 0.0189 |0.0184| |14 | 0.0174 |0.0173| |15 | 0.016 |0.0163| |16 | 0.0148 |0.0154| |17 | 0.0137 |0.0146| |18 | 0.0128 |0.0139|

표의 1단지는 1단지로, 2단지는 1단지로... 5단지는 2단지로... 이렇게, 마지막으로 1단지는 15단지로, 2단지는 15단지로, 즉 우리가 방정식에 따라 계산하는 가장 우수한 것입니다. 30단지에 대한 경우에도 알고리즘은 동일합니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다:

• 1. 먼저 모든 직장을 확인하고, 만약 V=0이라면, a=1일 경우, 부가 자금을 할당하지 않습니다.
• 2.将总资金分配为N份，每次选择一个挡位分配。
• 3. 각 직장의 효율을 계산한다 =RV/pow ((a+V,2), a는 그 직장에 누적 배당된 자금 + 이번 배당된 자금을 나타낸다.
• 4.将资金分配给效率最高的挡位，效率相同随机选一个。
• 5. 분배가 완료될 때까지 3~4 순환

만약 우리의 전체 매달린 주문량이 많고, 각각의 유닛 할당이 효율이 너무 낮다면, 자본을 100개로 분할할 수 있고, 매번 1개씩 할당할 수 있으며, 단순한 연산 순서이기 때문에 알고리즘의 효율성이 높습니다. 실행 수준에 구체적으로, 최적화할 여지가 있습니다. 예를 들어, 우리의 주문을 100개로 분할할할 수 있습니다. 이렇게 조정할 때, 모든 것을 제거하지 않고, 주문을 재분할할 필요가 있습니다. 또한 자동으로 R값을 설정할 수 있습니다.

이 기사는 FMZ 양자 플랫폼에서 원작으로 작성되었으며, 출처를 표시합니다:https://www.fmz.com/bbs-topic-new/5843