探讨高频交易中的微观结构信号有效性
各位同行好，本人从事量化开发十年，近期在优化高频做市策略时遇到微观结构信号的瓶颈。观察到盘口不平衡因子在极端行情中失效频率显著上升（尤其在A股熔断机制触发前后），但传统tick级数据清洗方式似乎无法完全捕捉这种非线性特征。想请教三个实操问题：
1. 针对订单簿动态变化，除了传统的VPIN和lambda因子，是否有更鲁棒的瞬时流动性度量方法？
2. 在因子组合层面，各位如何处理微观结构信号与分钟级alpha信号的频域冲突？
3. 对于交易所撮合引擎时延的周期性变化（如沪深交易所下午2:30后的系统延迟），有哪些实盘验证过的补偿方案？
特别关注基于level3数据的解决方案，可接受非对称信息条件下的概率模型思路。若涉及专利技术可签署NDA后深度交流，期待各位的实战经验分享。
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