Order Book & Market Microstructure
How the order book really works - accessing the data, reading queue position, rebuilding bars from order flow, and modeling it with deep learning and Hawkes processes.
CCXT：WebSocket 訂單簿方法實際工作原理
詳細解析 CCXT WebSocket 訂單簿方法：watchOrderBook、watchBidsAsks、watchOrderBookForSymbols。75+ 交易所實測結果。
演算法交易中的訂單型別：從追價限價單到虛擬訂單
演算法交易中訂單型別的全面解析：標準交易所訂單、追價限價單、基於時間的訂單、虛擬/合成訂單。附程式碼示例和實際案例。
牆內排隊：訂單簿密集區的掛單位置分析
理解自己在價格層級中的排隊位置，如何將高頻交易從猜測變為精確的工程問題
演算法交易的K線型別與聚合方法
K線構建的雙軸分類：17種基礎K線型別（時間、成交筆數、成交量、美元、磚形、範圍、波動率、Heikin-Ashi、卡吉、折線突破、點數圖、TIB、VIB、遊程、CUSUM、熵、Delta）× 3種聚合方法（日曆、滾動、自適應）= 51種組合。附實現程式碼和實踐建議。
DeepLOB：在限價訂單簿上做深度學習
DeepLOB 如何將 CNN、inception 模組和 LSTM 結合起來，從原始訂單簿資料預測中間價的走向 - - 其架構、真實的 FI-2010 資料，以及一份可執行的 PyTorch 復現實現。
交易者的數字指紋：如何通過訂單簿行為識別做市商
每個演算法都會留下獨特的指紋。學會解讀它 - - 你就能知道交易對手方是誰。
沒有買賣方標記時的交易分類：Tick、Quote、Lee-Ready、BVC
從 OHLCV、棒歷史資料或沒有攻擊方標記的交易場所重建交易方向 - - 經典規則、過時報價問題、批量成交量分類，以及如何用加密市場免費提供的真實標籤測量它們。
Order Flow Imbalance: The Cont-Kukanov-Stoikov Event Decomposition
Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification - plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.
Hawkes Processes for Order Arrival and Market Event Modeling
Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.
用機器學習對買賣價差進行建模與預測
用機器學習分解並預測買賣價差 - - 從 Roll 的隱含估計量到梯度提升和神經網路 - - 並揭示在生產環境中常常困擾人的單位、資訊洩露和基準對比陷阱。
“意願訂單簿”概念：市場行為預測的創新方法
意願訂單簿 - - 一種革命性的市場結構分析概念，基於預測市場參與者在實際執行前的潛在行為。
Flowsurface：開源加密貨幣訂單流分析平臺
Flowsurface評測 - - 基於Rust的免費桌面應用，即時視覺化DOM熱力圖、足跡圖、成交明細和深度梯子。支援Binance、Bybit、Hyperliquid、OKX和MEXC。
