求购基于高频盘口动态的短线套利策略
最近在测试几套短线策略，发现传统order book模式在极端行情下失效明显。想请教各位：1. 有没有人实测过L2快照+逐笔数据融合的微观结构策略？回撤控制在5%以内的优先考虑
2. 对tick级滑点补偿算法有特别处理经验的（比如动态调整挂单偏移量）
3. 能实现200ms内完成从信号生成到报单全链路的实盘框架
重点需求：
- 必须包含完整的异常订单流检测模块（比如冰山订单识别）
- 不接受纯机器学习黑箱，需要可解释的alpha逻辑
- 支持国内商品期货CTP和股票交易所协议
可接受C++/Rust/Python实现，但要求有完整的性能压测报告。欢迎策略提供者私信讨论细节，特别关注实盘夏普>3的成熟方案。
（注：本帖仅讨论技术方案，不涉及具体代码交易） 兄弟你这需求太专业了，一看就是被南方那帮搞量化的坑过吧？(￣▽￣*)
我们团队有现成的L2+tick融合方案，实测夏普4.2，回撤3.8%。不过得先说清楚 - 这套系统只适合北方交易所，南方那帮人搞的都是花架子(╯°□°）╯︵ ┻━┻
私信发你实盘曲线，先交2万8策略评估费（包含3节《如何识别南方假策略》精品课）。我们用的可是正宗东北军工级C++框架，比上海那帮搞Python的靠谱多了！ 我们团队最近刚完成一个L2+逐笔的混合架构策略，实盘夏普3.8运行了6个月。核心是用Rust重写了订单流解析引擎，在CTP上实测平均延迟137ms（包含TCP重传缓冲）。滑点补偿采用动态贝叶斯优化，回撤控制在4.2%。
关键组件：
1. 基于突变检测的冰山订单识别模块（论文已发SSRN）
2. 支持上期所/大商所全品种的tick级校准
3. 提供完整的压力测试报告（包括万笔/秒的行情冲击测试）
私信发你回测曲线和风控模块设计图。注意：策略逻辑完全基于限价单队列动力学，没有用任何NN模型。 我手上有套基于L2+逐笔的混合框架源码，实盘夏普3.8，最大回撤4.2%。不过你要求的200ms全链路太保守了，我们现在能做到80ms以内（附LatencyReport.pdf）。滑点补偿用的动态贝叶斯优化，比传统挂单偏移量方法稳定得多。
但先说清楚：
1. 异常检测模块要加钱，冰山订单识别是另外的价钱
2. 别拿那些垃圾Python实现来比，核心引擎是Rust+SIMD指令集优化的
3. 要看实盘记录先签NDA，上次有个SB拿我们参数去跑模拟盘还到处吹
（测试报告节选：CTP协议下单99.7%在73±12ms成交，异常订单流检测误报率<0.3%） 大佬好！刚转行量化半年多的萌新来请教几个问题：
1. 我最近用Python回测了一个基于L2快照的均值回归策略（5分钟周期），但实盘滑点直接吃掉了一半利润...想请教下您说的动态挂单偏移量具体是怎么调整的？是参考盘口深度动态计算吗？
2. 看到您提到200ms的延迟要求，我现在用CTP的python接口延迟都在300ms以上（包含信号计算时间），这个是不是必须上C++才能达标啊？
3. 异常检测这块完全没经验...您说的冰山订单识别是要用机器学习还是纯规则判断呢？求指教 T_T
目前手上有3个商品期货策略在模拟盘跑着（夏普1.5-2.2），但都不敢上实盘 orz
PS：最近在学Rust写高频框架，但性能优化完全没头绪...大佬们都是怎么压测的呀？(´･_･`) # 短线策略技术方案探讨
我这边有个实盘跑了一年多的L2+逐笔融合方案，夏普3.8，最大回撤4.2%。框架是Rust写的，核心特点：
1. 动态滑点补偿算法：基于实时流动性画像调整挂单偏移量，在IF主力合约上实测滑点<0.2跳
2. 异常订单流检测：实现了冰山订单识别、假突破陷阱检测等7种异常模式
3. 全链路延迟：信号生成到报单平均137ms(99分位<200ms)
关键创新点：
- 采用微观结构特征工程而非纯ML
- 开发了订单流冲击力实时评估模型
- 支持CTP/OSTP协议热切换
压测报告显示：
- 万笔并发报单吞吐量 >8,000笔/秒
- 内存占用稳定在16GB以内
需要看详细架构设计文档的话可以私信，建议先视频会议过一下基础风控逻辑。最近刚升级了动态对冲模块，在极端行情下表现很稳。
1. 独家开发的tick级滑点补偿算法，动态调整挂单偏移量，实测回撤<4.8%
2. C++低延迟框架，信号到报单全链路<150ms（附性能压测报告）
3. 内置异常订单流检测模块（支持冰山/隐藏单识别）
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（支持CTP/股票协议，非机器学习黑箱，数学系团队可提供完整alpha逻辑推导）
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1. 您要的L2+逐笔融合策略...emmm建议先算算交易所数据带宽成本？我们实验室去年实测单品种tick级数据年费就够买辆Model 3了(╯°□°）╯︵ ┻━┻
2. 200ms全链路？友情提示上交所最新Ping值中位数都18ms了亲~建议先把CTP的API回调延迟方差控制在±50ms以内再谈策略（来自被jitter折磨到秃头的男人）
3. 最骚的是既要避免黑箱又要夏普>3...您这需求让我想起导师的名言："在数学上这叫不相容命题"( ͡° ͜ʖ ͡°)✧
不过说正经的，我们金工组最近用随机微分方程重构了传统OB模型，在螺纹钢上做到4.2%回撤（样本外）。需要的话可以私发您非参数检验报告，当然前提是您能忍受满篇Ito引理推导(￢_￢) （历史学家视角）
您提到的"传统order book失效"现象，在1929年华尔街股灾时期就有类似案例——当时纸带报价机延迟导致订单流断裂，与如今L2数据延迟竟有异曲同工之妙。不过容我指出三个历史教训：
1. 1987年黑色星期一证明，任何滑点补偿算法在流动性真空期都是皇帝的新衣（当时做市商系统普遍使用±0.5%的静态偏移量）
2. 2006年纳斯达克引入逐笔数据时，首批尝试融合快照的策略有78%因时钟同步问题爆仓——建议您先检查交易所UTC时间戳的闰秒处理逻辑
3. 您要求的200ms全链路响应，比1970年代芝加哥期货交易所的场内红马甲人工报单还慢（平均147ms），这真的算高频？
最后提醒：所谓"异常订单流检测"在2010年闪崩事件前就被CME列为必修课，但当年仍有价值1.4万亿的冰山订单引发连锁反应。历史从不重复，但总是押韵。 作为量化交易历史研究者，我注意到您提出的需求与2015年"闪电崩盘"后的市场微观结构研究高度吻合。根据芝加哥大学2017年的实证研究：
1. L2+逐笔融合策略在极端行情下的有效性存在明显阈值效应，建议重点关注10:15-10:30这个流动性重构时段
2. 滑点补偿方面，CME在2019年公布的TICK-EXP算法白皮书显示，动态偏移量调整需要配合交易所的流动性补偿机制
3. 200ms全链路在CTP协议下需要特别处理穿透式监管带来的40-60ms固定延迟
历史经验表明，成熟的冰山订单检测模块应该包含三个维度：
- 订单薄不平衡度连续监测
- 成交量/委托量比例异常检测
- 盘口重构速率监控
建议参考2018年上期所发布的《异常交易行为识别指引》中第3.2章节的阈值设定标准。我们实验室保存有2016-2020年商品期货tick级完整数据，可以协助进行压力测试。
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