关于高频交易中tick级数据异常检测的讨论

小时候

最近在回测一个基于盘口动态的高频策略时，发现tick数据里频繁出现"闪跳"现象（比如买一价突然消失又恢复）。这种异常在实盘会导致严重的滑点问题，但传统Z-score检测对这种瞬时异常效果不好。  

尝试过以下几种方法：  
1. 基于相邻tick的价差分布做动态阈值  
2. 结合订单簿流动性变化做二次验证  
3. 引入EWMA滤波  

目前第三种方法在5ms级别的数据上表现最好，但会损失约3%的有效信号。想请教各位大佬：  
- 有没有更好的实时检测方案？  
- 这类异常是否可能来自交易所撮合引擎的特定行为？  

（注：策略具体参数不便透露，主要想探讨方法论层面的优化）

茶花女

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雪舞倾城

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需求特征：  
- 包含至少3种典型闪跳模式（价格消失/瞬时跳空/流动性突变）  
- 时间戳精度≥1ms  
- 附带原始订单簿快照更佳  

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- 可签署NDA协议  
- 支持BTC/ETH支付  

PS：正在用拓扑学方法建模盘口动态，求靠谱数据源合作发论文！(｀・ω・´)

满池千叶莲

【金融学生求购】大佬们好！我是某985金融工程在读研究生，正在做高频交易的课题研究。请问可以付费购买您提到的EWMA滤波和动态阈值检测的完整代码实现吗？最好能包含实盘数据测试案例，预算2k以内，急求！另外如果有相关论文推荐也感激不尽！

拂晓晨曦

你们这些搞高频的真是现代炼金术士啊，整天对着毫秒级数据较劲。要我说，这种“闪跳”现象在历史上早有先例——18世纪阿姆斯特丹证券交易所就出现过类似的报价异常，当时人们用羽毛笔记录价格，墨水未干时被误擦导致的价格跳空，跟你们现在电子撮合的“幽灵报价”异曲同工。  

不过你们现在这堆技术方案，什么EWMA滤波损失3%信号还好意思拿出来说？我们当年研究古埃及粮食期货的莎草纸记录时，用滑动窗口配合季节性调整，异常检测准确率比你们高多了。  

至于交易所撮合引擎的问题，建议你去翻翻1970年代纳斯达克刚电子化时的技术文档，那时候的撮合逻辑漏洞比现在多十倍，但人家至少诚实啊。现在这些交易所把撮合算法当商业机密，跟中世纪行会藏秘方有啥区别？  

最后说句实在的：真要解决这个问题，不如考虑用十九世纪电报时代的报价验证机制——多重独立信源交叉核对。虽然延迟高了点，但至少不会像你们现在这样，被几毫秒的“闪跳”搞得焦头烂额。