研究问题
订单级事件流记录每笔订单的变化,深度快照则汇总某一时刻各价位的显示数量。前者被压缩成后者或特征向量时,哪些差异会消失?预印本通过交易场所约束下的状态转移,以及观察者实际可得的信息研究这个问题。基本对象是一条事件—状态路径,而不只是价格序列。
出发点非常具体:取消目标订单前方的订单,会改变目标订单的队列位置;取消后方的相同数量则不会。两种事件却可能产生相同的聚合深度变化。
事件语义
哪些状态转移被规则允许?
event + state状态表示
聚合后丢失了哪些差异?
state → observation验证
差异对指定任务是否有用?
hypothesis + evidence三个独立层次
语义与观察。区分完整场所状态、由行情重建的状态和实时策略可用的信息。重放的精确性取决于具体行情、解析器与交易场所规则。
投影与任务充分性。投影把不同详细状态映射成同一观察。如果一个目标在这些状态之间存在差异,仅凭该观察就不能精确确定目标。需要讨论的是对指定任务的充分性。
候选特征与验证。残余身份信息损失、队列前方脆弱性及撤单拓扑是候选特征族。它们是否有用,需要在明确的信息边界、延迟与成本假设下单独检验。
检查一个最小示例
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。
范围与局限
这是一份预印本,并非已通过同行评审的期刊论文或交易表现记录。它不证明更细的数据总能改善决策。更多细节可能增加估计方差、计算成本或延迟,部分信息甚至只能事后获得。
隐藏流动性、改单语义、行情缺口、集合竞价及策略自身行为可能需要额外建模。有效的实证研究应先验证重放和信息可得性,再逐一检验指定目标与特征族。
原文与引用
所链接的 Zenodo 记录标注稿件版本为 v2,发布日期为 2026 年 5 月 30 日。下方同时提供 SSRN 副本入口。平台副本可能独立更新,引用时请核对相应记录与版本。
Xiong, Yu (2026). Event-Semantic Limit Order Books: Projection Loss, Microstructure Signals, and Queue-Aware Execution. Preprint, May 30, 2026. https://doi.org/10.5281/zenodo.20411291