איך חישוב ההחלקה עובד
ספר הזמנות הוא רשימה של מחירים עומדים והגודל המוצג בכל מחיר. עבור קנייה, המחשבון ממיין הצעות מהמחיר הנמוך לגבוה. עבור מכירה, הוא ממיין בקשות מהמחיר הגבוה לנמוך. הוא צורך את הרמה הטובה ביותר תחילה, מחסר את הגודל הזה מהמניות המבוקשות וממשיך עד שהבקשה מתמלאת או שהסולם שהוזן מסתיים.
מחיר ממוצע משוקלל בנפח, או VWAP, הוא סך המזומן המודגם חלקי המניות הממולאות. החלקה מוצגת היא ההפרש בין VWAP זה למחיר הטוב ביותר שהוזן. קנייה עם החלקה חיובית כאשר VWAP מעל ה-best ask; מכירה עם החלקה חיובית כאשר VWAP מתחת ל-best bid. המחשבון מדווח את ההפרש למניה, כסכום מזומן ובנקודות בסיס יחסיות.
דוגמה עובדת: קניית 1,000 מניות
נניח שההצעות שהוזנו מראות 800 מניות ב-0.52 ו-1,500 ב-0.53. בקשה ל-1,000 מניות צורכת את כל 800 ב-0.52 ועוד 200 ב-0.53. עלות מודל גולמית היא $522, VWAP הוא 0.522 וההחלקה המוצגת היא 0.002 לכל מניה ממולאת, או $2 על כל הבקשה, לפני עמלות.
קיצור דרך לראש הספר יתמחר את כל הבקשה ב-0.52 וימעיט בהערכת העלות. השגיאה גדלה ככל שהגודל המבוקש גדל ביחס לעומק המוצג. זו הסיבה שבדיקה לאחור המבוססת רק על אמצע הדרך, המסחר האחרון או הציטוט הטוב ביותר יכולה להיראות רווחית בעוד שהסולם הניתן לביצוע מייצר תוצאה חלשה יותר.
איך לפרש ספר הזמנות של Polymarket
Polymarket מתעד ספר הזמנות מרכזי עם הצעות מחיר ובקשות לאסימוני תוצאה. מדריך המחירים שלו מבחין בין bid, ask, midpoint והעסקה האחרונה: קונה חוצה את ה-ask ומוכר חוצה את ה-bid. תיעוד המסחר שלו גם מדגים הליכה ברמות מחיר לחישוב מחיר שוק עבור כמות מבוקשת. הדבק בקשות לכלי זה לקנייה והצעות למכירה.
השתמש בספר שנלכד בזמן ההחלטה המיועד. סולם נוכחי אינו יכול לקבוע מה הוצג אתמול, ועסקה היסטורית אחרונה אינה תחליף לשני צדי הספר ההיסטורי. שמור מזהי טוקן ושוק בעת העברת תצפיות ל-backtest.
איך לפרש ספר הזמנות של Kalshi
Kalshi מתאר את ספר ההזמנות שלו כהצעות נייחות עם מחיר ומספר חוזים. הזמנת שוק יכולה לצרוך כמה רמות נייחות, לכן גודל ההזמנה שנכנס קובע את מחיר הביצוע הממוצע. לסולם קנייה יש להזין את המחירים שתשלם מהטוב לגרוע; למכירה יש להזין את ההצעות שיקבלו את ההזמנה.
ייצוגי כן/לא ילידיים לוונה דורשים לעיתים טרנספורמציית השלמה לפני השוואה. בצע נירמול זה במעלה הזרם ואשר סמנטיקת צד עם תגובת הוונה. סולם תקף מספרית בצד הלא נכון של החוזה יניב הערכה מדויקת אך חסרת משמעות.
שימוש בהחלקה ב-backtest של שוק תחזית
טפל במחשבון כאימות שקוף של תצפית יחידה. backtest חזק חוזר על אותו הליכה בסולם בכל זמן החלטה ולעולם לא טוען ספר שנצפה אחרי האות. הוא גם מגדיר מה קורה כשגודל מוצג אינו מספיק: לדחות את העסקה, למלא חלקית אותה, או לשאת הזמנה שנותרה תחת כלל מודל מפורש.
- בחר את הספר הזמין האחרון שנצפה בזמן ההחלטה או לפניו.
- דחה ספרים מיושנים באמצעות סף טריות מתועד.
- הלך בצד הנכון עבור המניות המדויקות שהתבקשו.
- החל עמלות רק תחת ההנחות של המקום, החוזה וההזמנה הנחקרים.
- אחסן מחיר הטוב ביותר, VWAP, חלק מילוי, מחיר הגרוע ביותר וסיבת עומק חסר.
- השווה תוצאות מודעות לעומק עם מקרים של רגישות למרכז ומחיר קבוע עם החלקה.
מה מחשבון זה לא מדגם
התוצאה היא הליכה דטרמיניסטית דרך הרמות שאתה מזין. היא אינה מדמה עדיפות בתור, ביטולים בין התצפית להגעה, השהיית רשת או מנוע התאמה, נזילות נסתרת, שיפור מחיר, השפעה עצמית מעבר לספר שהוזן, הזמנות שנדחו או לוח עמלות שלא הזנת. הנזילות המוצגת היא ראיה, לא התחייבות לביצוע.
הדוגמאות הן סולמות הוראה סטטיים, לא הצעות ווניו נוכחיות. הכלי אינו מתחבר לארנק, אינו מגיש הזמנה ואינו ממליץ על מסחר. למחקר היסטורי, איכות ההערכה מוגבלת על ידי שלמות, תזמון ודיוק מזהה תצפית ספר המקור.
