概念：一个取决于未知事件的变量，如在抛硬币之前我是不知道硬币结果是什么，但是我知道事件的概率。

== AD_state_smooth 的值分布 ====== AD_state_smooth 的值分布 ====== delta_pattern 的值分布 ====== delta_pattern 的值分布 ====== states_code 的值分布 ====== states_code 的值分布 ====== vr_state 的值分布 ====== vr_state 的值分布 ======

后半段，做市商手里没有多少货，需要进行补货的操作，所以让预定价格提高，让 预定价格种的bid_price更接近midprice，这样可以增加买进的概率，快速的补货。但就目前而言，重要的是要知道，使用显著的κ值，你是在假设订单更加密集，并且你的最优价差必须更小，因为市场竞争更加激烈（也就是你的挂单和midprice的偏离度就很小）。关于如何计算价值，有许多不同的模型和不同的方法。另一方面，使用较小的

δa, δb = bid/ask spread, symmetrical → δa=δb 也就是一段时间内，这个midprice 上蹿下跳的幅度计算，其实做市也就是一种网格，或者说类似布林带，我们经过计算在底部放买单，在高点放一个卖单，如果上下都成交了，那么仓位不变，你把利差赚了。一般来说在震荡行情中，很适合做市，特别是波动率不高情况下，我们通过AS的经典论文得到2个最关键公式，下面来解读一下这个

说明：anythingllm对接milvus时需要提供milvus账号密码，因此需要修改docker-compose.yml文件中的username和password字段。默认情况下，运行 Docker 命令需要使用 sudo 权限。docker-compose-plugin：用于管理多容器 Docker 应用的插件。docker-buildx-plugin：用于构建 Docker 镜像的扩展插件

前2篇文章详细介绍了AS存货模型的做市策略，这次对于这些公式里面一些希腊字母的取值是如何计算的，如何做工程化并应用到生产环境中做一些说明。这个里面有一些重要参数：很直观，可以直接取值的有：s = current market mid price （中间价，也就是【最佳卖价+最佳买价】/2）q = quantity of assets in inventory of base asset (也就是买

δa, δb = bid/ask spread, symmetrical → δa=δb 也就是一段时间内，这个midprice 上蹿下跳的幅度计算，其实做市也就是一种网格，或者说类似布林带，我们经过计算在底部放买单，在高点放一个卖单，如果上下都成交了，那么仓位不变，你把利差赚了。一般来说在震荡行情中，很适合做市，特别是波动率不高情况下，我们通过AS的经典论文得到2个最关键公式，下面来解读一下这个

说明：anythingllm对接milvus时需要提供milvus账号密码，因此需要修改docker-compose.yml文件中的username和password字段。默认情况下，运行 Docker 命令需要使用 sudo 权限。docker-compose-plugin：用于管理多容器 Docker 应用的插件。docker-buildx-plugin：用于构建 Docker 镜像的扩展插件