流动性猎杀与订单簿陷阱识别
📚 共计 30 章节
01
流动性猎杀概述
什么是流动性猎杀？市场微观结构基础。
微观结构
猎杀原理
02
订单簿基础
限价单与市价单、买卖盘口、深度图。
盘口
深度图
03
订单簿动态
订单簿的更新机制、撮合引擎原理。
撮合
更新机制
04
流动性陷阱定义
虚假流动性、冰山订单、幽灵订单。
虚假流动性
冰山
05
识别虚假挂单
挂单-撤单模式、高频撤单率分析。
撤单率
模式识别
06
冰山订单识别
大单拆单、隐藏数量探测。
拆单
隐藏量
07
幽灵订单与分层挂单
多层挂单的意图分析。
分层
意图
08
订单簿失衡
买卖盘口深度差、挂单量比率。
深度差
比率
09
订单簿斜率
价格-深度曲线的陡峭程度。
斜率
深度曲线
10
订单簿压力测试
模拟大单冲击对盘口的影响。
冲击
模拟
11
流动性枯竭
盘口价差扩大、深度骤减的识别。
价差
深度骤减
12
猎杀止损
价格快速扫过密集止损区。
止损
扫单
13
空头陷阱与多头陷阱
假突破与流动性诱捕。
假突破
诱捕
14
成交量陷阱
对倒交易、虚假成交量识别。
对倒
虚假量
15
TWAP与流动性
时间加权平均价格算法。
TWAP
时间加权
16
VWAP与订单簿博弈
成交量加权平均价格算法。
VWAP
博弈
17
POV与流动性消耗
实施成交量百分比算法。
POV
消耗
18
订单簿重建
从逐笔成交数据重建订单簿。
重建
逐笔
19
逐笔数据与Tick级分析
Tick数据中的陷阱信号。
Tick
陷阱信号
20
订单簿事件流
Order事件、Trade事件、Cancel事件。
事件流
Cancel
21
订单簿特征工程
构建流动性特征、失衡特征。
特征
失衡
22
机器学习识别陷阱
分类模型（随机森林、XGBoost）。
随机森林
XGBoost
23
时间序列异常检测
孤立森林、自编码器。
孤立森林
自编码器
24
实时监控系统
搭建订单簿陷阱实时预警。
实时
预警
25
回测框架
基于历史订单簿数据的策略回测。
回测
历史数据
26
风险控制
陷阱识别中的假阳性与假阴性。
假阳性
假阴性
27
案例实战1
比特币永续合约的流动性猎杀。
比特币
永续合约
28
案例实战2
美股盘前盘后的流动性陷阱。
美股
盘前盘后
29
案例实战3
外汇市场中的幽灵订单。
外汇
幽灵订单
30
总结与进阶
从识别到防御，构建反猎杀策略。
反猎杀
防御