状态不等于历史
深度快照汇总某一时刻各价位的显示买卖数量，记录当时可见的状态，并不列出形成这一状态的全部事件。
设想两个具有相同最优买价、最优卖价与显示数量的订单簿。一个可能来自一段平静的市场，另一个可能经历了反复的挂单、撤单与成交。快照看起来相同，观察到的路径却未必相同。
一个价位，两种撤单
交互示例 / 队列位置
相同深度，不同位置。
同一价格上，三个单位订单按先到先排（FIFO）规则排队。中间的 I 是我们观察的订单。选择取消队首 U 或队尾 V。
事件前
总深度 3 · I 前方数量 1
事件后
总深度2
I 前方数量0
取消 U 后，I 前方数量从 1 变为 0；总深度从 3 变为 2。
假设：单一价位、三个单位显示订单、FIFO、一次完整撤单，无隐藏数量或新事件。本例不计算成交概率。
由问题决定表示方式
快照可以回答当前显示价格与数量的问题。若要研究状态如何形成，就需要事件信息，并保留足够的细节和顺序。聚合有其价值，但它也意味着决定舍弃哪些差异。
聚合为什么隐藏了差异
从 U、I、V 三笔单位订单组成的队列开始。移除 U 后剩下 I、V；移除 V 后剩下 U、I。显示总量均为 2，但 I 前方数量分别为 0 和 1。深度视图把这些状态放在同一组。
这组状态构成一个投影纤维：多个详细状态共享同一简化观察。只用这一观察的规则必须给出相同答案，即使队列前方数量不同。在此，深度足以确定总量，却不足以确定精确的前方数量。
从这个区分进一步推导成交概率，还需要未来事件动力学与撮合模型。示例停留在状态重建，用于解释预印本第 5 节的最小见证，并非新的实证结果。
队列位置需要独立的假设
仅凭显示数量，无法确定一笔假设订单在队列中的位置、到达交易场所的时刻或是否会成交。模型需要考虑撮合规则、可用行情，以及期间其他活动带来的不确定性。
先检查数据，再解释现象
序列缺口、不一致的时间戳与恢复逻辑，都可能改变重建后的历史。在将某种模式视为信号之前，应先判断它能否通过数据检查，以及使用的信息在当时是否确实可得。
一个有用的研究习惯
先写清问题，记录数据源及其局限，再明确表示方式删除了什么信息，最后判断剩余信息是否足以支持推论。更丰富的表示，本身并不能证明预测价值或盈利能力。