python - 多交易所、多币种、多金额的套利算法

Question

我正在寻找一种跨多个交易所、多种货币应用套利算法的方法。和多个交易金额。我见过使用 BellmanFord 和 FloydWarshall 的示例，但我尝试过的所有示例似乎都假设图形数据集由单一交易所的多种货币的价格组成。我试过修补并让它支持多个交易所的价格，但我没有找到任何成功。

我读到的一篇文章说我使用 BellmanFord 并且只将最佳交易所的价格放在图表中(而不是所有交易所的价格)。虽然听起来应该可行，但我觉得那样可能会错失值(value)。这是正确的做法吗？

关于多个金额，我应该只为每个交易金额制作一张图表吗？所以说我想以 100 美元和 1000 美元的价格运行算法，我是否只是为每组数据分别填充图形两次？ 100 美元的价格与 1000 美元的价格不同，因此 100 美元的最佳价格可能与 1000 美元的最佳价格不同。

例子:

图表看起来像这样:

rates = [
    [1, 0.23, 0.26, 17.41],
    [4.31, 1, 1.14, 75.01],
    [3.79, 0.88, 1, 65.93],
    [0.057, 0.013, 0.015, 1],
]

currencies = ('PLN', 'EUR', 'USD', 'RUB')

引用资料:

• Here is the code I've been using, but this assumes one exchange and one single trade quantity

• Here is where someone mentions you can just include the best exchange's price in the graph in order to support multiple exchanges

Answer 1

为了提高准确性而不是速度，有一种方法可以在 linear program 中表示每个交易所的整个订单簿。 .对于每个出价，我们都有一个实数值变量，表示我们希望以该价格出售多少，范围介于零和出价之间。对于每个询问，我们都有一个实数值变量，表示我们想以该价格购买多少，范围在零和要求的数量之间。 (我假设有可能得到部分填充，但如果没有，你可以切换到整数编程。)约束说，对于除了美元(或你想要更多的任何东西)之外的每种货币，购买的总量等于销售总额。您可以通过要求每个(货币、交易所)对的详细余额来加强这一点，但您可能会留下一些机会。当心交易对手风险和滑点。

对于不同数量的启动资金，您可以将美元分成“美元内”和“美元外”，并限制“美元内”的供应，最大化“美元外”，一对一从美元到美元的一次转换没有限制。然后，您可以求解一个美元约束，调整约束，并使用对偶单纯形来比从头开始更快地重新求解 LP。