高频交易中的订单流分析：实战经验分享
最近在研究订单流数据在高频策略中的应用，发现了一些有意思的规律。通过Level2行情中的逐笔委托和成交数据，可以构建更精准的短期价格预测模型。具体来说，我尝试用以下几个特征：
1. 大单净流入方向（区分主动买/卖）
2. 关键价位挂单量的动态变化
3. 成交速率与价格变动的关系
测试发现，在流动性较好的标的上，结合这些特征的策略夏普比传统量价策略提升了约30%。不过需要注意，不同市场时段（如开盘/收盘）需要采用不同的参数设置。
大家在实际交易中有没有遇到过订单流数据的延迟问题？或者对特征工程有其他建议？欢迎讨论具体的技术实现细节。
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