HFT系列：基于新政策订单薄（LOB）失衡的量化策略研究与工具

的一段时间间隔内，定价推移主要是由供货漂不抵消转子的。这暗示LOB主因似乎可以便是定价变更的有力统计分析测试方法。研究成果说明了了供货漂不抵消与定价推移两者之间的线性的关系。这一的关系的斜率与市场所需广度成反比，这意味着当市场所需较薄时，主因的因素较大，而当市场所需深时，主因的因素较小。

这些结果对季节性因素是稳妥的，并且在完全相同的一段时间尺度和种群里是安定的。这暗示LOB主因与定价推移两者之间的的关系不是特定市场所需或一段时间段的异常现象，而是金融市场所需的一个总括。著者还认为，定价推移与抵押量两者之间的的关系比基于供货漂不抵消的的关系更为嘈杂，也更为不稳妥。本研究成果进一步得出事实LOB主因作为一种抵押接收机的创造力。它暗示，这些不抵消意味著对定价推移造成了重大因素，尤为是在薄市场所需。

从供货参军事注意到市场所需的持续性

科学论文《Limit Order Book as a Market for Liquidity》采用一种契合的机器来忽略LOB主因，个人信息化非议市场所需的持续性各个方面。指出了一种基于LOB的新的持续性计量机器。他们认为，传统的持续性计量测试方法，如抵押对冲或抵押量，并不能完全却说明了市场所需情况。无论如何，他们建议非议整个LOB，以更为全面地了解持续性。他们对持续性的计量，他们称之为“持续性主因”，是基于LOB里持续性供给两者之间的不抵消。这是根据付钱方和卖方的禁售供货存量之差计算的。

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然后，著者研究成果了这种持续性主因的统计分析操控能力。他们推断出它可以统计分析预见的定价推移，这暗示它可以用于抵押接收机。然而，统计分析操控能力是不等距的:它对输定价推移的统计分析强于对恰巧定价推移的统计分析。本研究成果为研究成果LOB主因备有了新的第一人称。它暗示，这些不抵消可以备有有关市场所需持续性的珍贵个人信息，这些个人信息反过来可以用来统计分析定价恰巧向。这为我们忽略LOB不抵消在抵押里的潜在主要用途降低了另一层内容。

统计分析下一个Tick

科学论文《Queue Imbalance as a One-Tick-Ahead Price Predictor in a Limit Order Book》深入探讨LOB不抵消的统计分析操控能力，相当多非议其统计分析下一个里间定价运动方向的操控能力。

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本文首先引介了描述符不抵消的概念。这被定义为最佳bid描述符和最佳ask描述符里的供货存量之差，除以两个描述符里的供货总数。换句话却说，它是计量在最佳转售价和热卖价下所需比供给多多少（反之亦然）的测试方法。

然后，基于描述符不抵消构筑了一个简单的统计分析基本概念。他们的研究成果结果相当惊人。他们推断出，供货不抵消似乎是下一个里等定价运动方向的有力统计分析测试方法。事实上，他们推断出基于这个统计分析的抵押策略可以造成了可观的利润，即使在考虑抵押成本便。然而，著者也警告却说，这个结果不应该被解释为利润的保证。他们指出，排队不抵消的统计分析操控能力意味著因市场所需情况而异，并意味著受到整体市场所需趋势和投资者震荡等其他诱因的因素。

应用于VisualHFT同步进行LOB图形

在统计分析了学术界和忽略LOB主因的重要性便，是时候将这些概念便是实际的抵押领域了。这就是VisualHFT与此相反的地方。VisualHFT是企业级高频抵押该系统的GUI，全心投入于图形市场所需一个系统结构统计分析，如禁售供货静态，延迟，监督质量和其他统计分析。并已经在Github上开源。

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VisualHFT是由一位在构筑高频抵押软件各个方面有十年经验的软件工程公司开发的。VisualHFT的创立是由对高频抵押加载的透明度和操控的所需转子的。由于当前高频抵押该系统在一台搜索引擎上开始运行，同类相当多，因此开发一种能够可视探寻该系统开始运行情况的前提至关重要。

VisualHFT备有抵押加载的可视视图，每侧图形广度极低5个级别，标示出来自多个数据资料源的可视市场所需数据资料，并在禁售供货薄上备有热卖/转售供货的图形。它还标示出客户端的供货，并备有一个点差图图形。该系统通过WebSocket接收两组特定的JSON消息来开始运行。这些消息包含GUI图形的可视抵押数据资料。当前抵押该系统位于“demoTradingCore”文件夹里，向VisualHFT备有数据资料。这个该系统必须有一个REST和WebSocket搜索引擎，并且能够将左边数据资料持久化到数据资料库里。

VisualHFT是开源的，目的是为更为广泛的抵押乡村得出事实成就，并促进高频抵押领域的科技。通过备有直观、可视的抵押加载视图，VisualHFT使客户端能够得出事实明智的决策，并保持对其抵押策略的操控。我们所探讨的研究成果强调了LOB主因作为定价变更统计分析机器的重要性。VisualHFT可视图形LOB静态，为抵押者备有了一个强大的机器来注意到这些主因的发生。通过图形LOB，抵押者可以看着抵押供货两者之间的不抵消，并应用于这些个人信息来统计分析下一个定价运动的方向，恰巧如研究成果所建议的那样。这在高频抵押里尤为有用，在高频抵押里，得出事实快速、明智决策的操控能力意味著是营收和亏损的区别。

总之，我们发表意见的研究成果科学论文为LOB主因的统计分析操控能力备有了无论如何的证据。VisualHFT将这些学术看法便是实际的抵押世上，备有了一种机器，允许抵押者可视图形这些不抵消，并意味著为了让它们高价。通过造成了矛盾理论与概念化两者之间的差距，VisualHFT为高频抵押领域的持续科技得出事实了成就！

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