r - 使用R中的OrderBook数据建模价格时间优先级

Question

这是一个有关数据结构和解决难题的整体方法的问题，我想在R中解决。如果我在这里学到了什么，那就是对于难题确实有很多很好的解决方案，所以任何建议都会很多赞赏的

我有一个来自证券交易所的订单数据，我想随时从中重建价格时间优先级队列。
例如。任何想要交易的人都有一个队列:出价最高(或最低售价)的买主(或卖主)应始终是其他人与他们进行交易时最先购买(卖出)的人。如果有一个以上的人提供相同的价格，那么排在前面的就是宣布他们打算提前购买(或出售)的人。
有点困惑，因为您可以在发送订单后更改订单的价格和数量。如果您增加订单的数量，则应该在队列中失去位置(但如果您减少订单的数量，则不能这样做)你的订单)。因此，在实践中，排队可能会发生很大变化，我想准确地知道谁可能整天都在买家队列的最前面(对卖家而言也是一样)。 。

这是我正在使用的数据的示例:

library(data.table)

set.seed(1)
unique.ids <- c("B-AAA","B-AAB","B-AAC","A-AAA","A-AAB", "A-AAC")
seconds.since.midnight <- sort(sample(40000:40010, 12, replace = TRUE))
order.type <- c("ENTER", "AMEND", "DELETE", "TRADE")

DT <- data.table(order = 1:12,
                 time.scnds = seconds.since.midnight,
                 type = order.type[c(1,1,1,1,2,4,
                                     1,2,2,4,3,
                                     1)],
                 bid.id = NA,
                 ask.id = NA,
                 price = c(3.0,3.5, 3.3, 3.8,3.9,3.8, 3.8, 3.95, 3.8, 3.8,NA, 4.1), 
                 volume = c(50,50,60,100,60,60,200,40,50,50,NA, 100),
                 oldprice = c(NA,NA,NA,NA,3.3,NA,NA,3.8,3.0,NA,NA,NA),
                 oldvolume = c(NA, NA,NA,NA,60,NA,NA,40,50,NA,NA,NA))


DT$bid.id[c(1,2,3,5,6,9,10)] <- unique.ids[c(1,2,3,3,3,1,1)]
DT$ask.id[c(4,6,7,8,10,11,12)] <- unique.ids[c(4,4,5,4,5,5,6)]
DT

    order time.scnds   type bid.id ask.id price volume oldprice oldvolume
 1:     1      40000  ENTER  B-AAA     NA  3.00     50       NA        NA
 2:     2      40001  ENTER  B-AAB     NA  3.50     50       NA        NA
 3:     3      40002  ENTER  B-AAC     NA  3.30     60       NA        NA
 4:     4      40002  ENTER     NA  A-AAA  3.80    100       NA        NA
 5:     5      40002  AMEND  B-AAC     NA  3.90     60      3.3        60
 6:     6      40004  TRADE  B-AAC  A-AAA  3.80     60       NA        NA
 7:     7      40006  ENTER     NA  A-AAB  3.80    200       NA        NA
 8:     8      40006  AMEND     NA  A-AAA  3.95     40      3.8        40
 9:     9      40007  AMEND  B-AAA     NA  3.80     50      3.0        50
10:    10      40009  TRADE  B-AAA  A-AAB  3.80     50       NA        NA
11:    11      40009 DELETE     NA  A-AAB    NA     NA       NA        NA
12:    12      40010  ENTER     NA  A-AAC  4.10    100       NA        NA

随着订单的输入，修改，交易和删除，它们在队列更改中的订单。
最后，我想说的是买主排队和卖主排队。我不知道什么是最好的数据结构，但是如果它是一个列表，则可能看起来像这样:

buyers.queue
[[1]]
[1] "B-AAA"

[[2]]
[1] "B-AAB" "B-AAA"

[[3]]
[1] "B-AAB" "B-AAC" "B-AAA"

[[4]]
[1] "B-AAB" "B-AAC" "B-AAA"

[[5]]
[1] "B-AAC" "B-AAB" "B-AAA"

[[6]]
[1] "B-AAC" "B-AAB" "B-AAA"

[[7]]
[1] "B-AAB" "B-AAA"

[[8]]
[1] "B-AAB" "B-AAA"

[[9]]
[1] "B-AAA" "B-AAB"

[[10]]
[1] "B-AAA" "B-AAB"

[[11]]
[1] "B-AAB"

[[12]]
[1] "B-AAB"

因此，列表的每个元素(长度为12)是DT的该行中的队列，并且该队列按最佳价格排序(在这种情况下，由不同出价提供的最佳价格，然后按到达/最近修正以来的时间排序) 。注意订单如何变化很多。

对于卖方，我们将有以下类似信息(如果它在列表中，则不必如此):

sellers.queue

[[1]]
[1] NA

[[2]]
[1] NA

[[3]]
[1] NA

[[4]]
[1] "A-AAA"

[[5]]
[1] "A-AAA"

[[6]]
[1] "A-AAA"

[[7]]
[1] "A-AAA" "A-AAB"

[[8]]
[1] "A-AAB" "A-AAA"

[[9]]
[1] "A-AAB" "A-AAA"

[[10]]
[1] "A-AAB" "A-AAA"

[[11]]
[1] "A-AAA"

[[12]]
[1] "A-AAA" "A-AAC"

我什至不知道如何开始解决这个问题，甚至不确定结果应该具有什么样的形状/对象类。有什么建议？

谢谢阅读

Answer 1

将您的查询输入Google(我输入了“在R中建模订单簿数据”)会返回几个链接。第二个指向orderbook R package和this paper。希望对您有所帮助，并至少向您展示他们是如何做到的。如果不是，那么请再返回一个问题，表明您已经搜索了空间。