限价订单簿

价格形成的地方

屏幕上的价格是排队的结果。在交易所里，买卖双方挂出限价单：“以 99.50 买入 300”“以 100.00 卖出 200”。没成交的订单停留在限价订单簿中：买盘（bid）最优的是最高价，卖盘（ask）最优的是最低价。新到的订单与挂着的订单相遇时成交。前面各节所说的价格、价差、滑点和冲击，全都来自这个结构。

# A side of the book as a dict {price: total size}
bids = {99.5: 300, 99.4: 500, 99.0: 1200}
asks = {100.0: 200, 100.1: 400, 100.5: 800}

best_bid, best_ask = max(bids), min(asks)
print(best_bid, best_ask)                                 # 99.5 100.0
print(round(best_ask - best_bid, 2), (best_bid + best_ask) / 2)   # the spread 0.5 and the mid 99.75

价差、中间价与深度

最优买价和最优卖价是订单簿的顶部。两者之差是价差，也是立即成交的代价：以卖价买入再以买价卖回的买家会损失这个价差。两者正中间是中间价，通常用作公允价格的参考。深度是各价位及其后挂着的数量，说明价格移动之前能成交多少。某一侧为空表示那一侧根本没有价格，所以价差和中间价无定义，应返回 None 而不是零。

def best_bid_ask(bids, asks):
    return (max(bids) if bids else None, min(asks) if asks else None)

def spread_and_mid(bids, asks):
    bid, ask = best_bid_ask(bids, asks)
    if bid is None or ask is None:
        return None, None
    return ask - bid, (bid + ask) / 2

print(spread_and_mid({99.5: 300, 99.4: 500}, {100.0: 200, 100.1: 400}))      # (0.5, 99.75)
print(spread_and_mid({}, {100.0: 200}))                                       # (None, None): one side is empty

添加订单而不改动过去

新的限价单要么加入已有价位、增加该价位的总数量，要么新开一个价位。把它写成返回新字典、而不是修改旧字典的函数，有个实际好处：你保留了下单前订单簿的快照，便于测试和回放。用 dict(side) 复制，修改副本，再返回。悄悄修改自己参数的函数，在同一个订单簿被两处使用时是经典的 bug 来源。

def add_limit_order(side, price, size):
    new = dict(side)                                   # a copy: the original book is not touched
    new[price] = new.get(price, 0) + size
    return new

bids = {99.5: 300, 99.4: 500}
after = add_limit_order(bids, 99.5, 100)               # joins the existing level
after = add_limit_order(after, 99.3, 50)               # opens a new level
print(after)                                           # {99.5: 400, 99.4: 500, 99.3: 50}
print(bids)                                            # {99.5: 300, 99.4: 500}  unchanged

撮合市价单

市价买单从最低价开始向上吃卖盘：先吃完第一档，再吃第二档，直到订单成交完或订单簿被吃空。对排序后的价格循环，每档取 min(left, size_at_price)，记录成交，然后删除该档（全部吃掉）或减少该档（部分吃掉）。成交列表给出你在订单成交一节中见过的平均价，剩下的订单簿就是你成交之后的市场：顶部变薄，最优卖价变差。

def match_market_buy(asks, size):
    remaining = dict(asks)
    fills = []
    left = size
    for price in sorted(asks):                          # cheapest first
        if left <= 0:
            break
        take = min(left, asks[price])
        fills.append((price, take))
        left -= take
        if take == asks[price]:
            del remaining[price]                        # the level is used up
        else:
            remaining[price] = asks[price] - take
    return fills, remaining

asks = {100.0: 200, 100.1: 400, 100.5: 800}
fills, remaining = match_market_buy(asks, 500)
print(fills)                                            # [(100.0, 200), (100.1, 300)]
print(remaining)                                        # {100.1: 100, 100.5: 800}

• 每一侧是字典 {price: size}：最优买价 max(bids)，最优卖价 min(asks)；价差为 ask - bid，中间价为二者平均，若一侧为空则都是 None。
• 添加订单的方法：复制字典、在该价位累加、返回副本；传入的订单簿保持不变。
• 市价买单遍历排序后的卖盘，每档取 min(left, size)，删除耗尽的档、减少部分成交的档；真实订单簿在每个价位还有排队。

下一节：订单流失衡，通过读取订单簿中的压力来预判下一次价格变动。

实验：评分内容

• 用 best_bid_ask 找到订单簿顶部25 分
• 用 spread_and_mid 度量价差25 分
• 用 add_limit_order 挂入一笔订单25 分
• 用 match_market_buy 逐档吃卖盘25 分