fn_registry/python/functions/finance/generate_taker_order.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
generate_taker_order	function	py	finance	1.0.0	pure	generate_taker_order(alpha: float, size_min: float, size_max: float, buy_prob: float, seed: int | None) -> dict	Genera una market order de taker con tamano distribuido segun power-law (Pareto). Alpha bajo produce ordenes mas grandes (ballenas).	simulation taker power-law montecarlo finance order-book pendiente-usar				false		numpy	name desc alpha exponente de la distribucion Pareto (rango tipico: 1.5-3.0). Menor alpha = colas mas pesadas y ordenes mas grandes. name desc size_min tamanio minimo de orden (ej: 1.0) name desc size_max tamanio maximo de orden (clipping superior, ej: 100.0) name desc buy_prob probabilidad de que la orden sea BUY en rango [0, 1] (ej: 0.5 para igual BUY/SELL) name desc seed semilla para reproducibilidad (int o None). Si None, no deterministica.	dict con campos {'side': 'buy'|'sell', 'qty': float redondeado a 1 decimal}	false			python/functions/finance/finance.py

Ejemplo

order = generate_taker_order(
    alpha=2.0,
    size_min=1.0,
    size_max=100.0,
    buy_prob=0.5,
    seed=42,
)
# {'side': 'buy', 'qty': 3.7}

Notas

Funcion pura cuando se fija seed. Con seed=None el resultado es no deterministico. La distribucion Pareto con alpha=2 modela bien la distribucion empirica de tamaños de ordenes en mercados reales. size_max actua como techo (clipping) para evitar ordenes extremas. Retorna dict con keys: side ('buy' o 'sell') y qty (float redondeado a 1 decimal).