【中金固收·量化】国债期货订单流交易策略初探——固收量化探索系列

摘要

国债期货是流动性相对较好的利率交易品种。近年来，有关部门一直致力于扩充市场容量，提升国债期货的流动性。从投资的角度而言，合理利用国债期货的成交特点，有助于我们更好地进行投资交易和风险控制。

作为一种较为成熟的理论方法，订单流交易可以从更微观的国债期货盘口信息入手，考虑订单的成交、挂单的变化细节。基于“供需的平衡状态影响短期价格的变化”这个原理，订单失衡堆积对大资金入场和市场情绪变化较为敏感。通过发现市场订单短期变动方向，有助于日内趋势交易的收益提升。该方法适用于类似的高流动性的资产。

实现订单流策略需要交易接口实时获取中国金融交易所的tick数据。文章介绍了不同订单估算方法。本文通过举例介绍了订单估算的具体细节。对于交易策略的构建，本文介绍了信号门槛选择的参数细节，通过图表数据，介绍了各个参数对交易策略的影响。

总体而言，基于订单簿信号的趋势交易，可以在历史回测中取得正收益。选择合适的参数，调整策略的门槛，能够取得较为平滑的收益曲线。

另外，本文还讨论了其他提高该策略表现的改进方法。通过对信号进行筛选，可以增加交易的确定性。这个改进致力于减少无效交易，降低最大回撤，提升盈亏比。通过提高积分规则的惩罚系数，可以有效减少回撤，平滑收益曲线。当然，这可能需要以更多的交易次数和略低的收益为前提。

在策略上，希望我们的研究，可以帮助投资者更好地理解国债期货和其他金融资产的交易行为，挖掘订单短期供需所体现出的资金行为本质。

风险

报告基于历史数据统计分析，过往数据不代表未来表现，不构成对投资者的投资建议。市场环境、政策、流动性等宏观要素可能发生不利变化。文中采用的样本数据有限，可能存在样本外风险，数据处理方式可能存在误差。

正文

一、订单流交易简介

1、订单流交易的特点

订单流交易通过精确的买卖挂单与成交对市场行情进行判断。它令人印象深刻的点在于，反转和趋势的形成，往往可以较快得到确认。这是因为，订单流可以观察短时间的买卖力量变化与大单的介入。甚至通过观察订单与成交，能够在一定程度上感受到投资者情绪的变化。通过更多买卖单挂单与成交信息的融入，订单流交易系统可以协助我们解读盘口信息，进行投资决策和风险控制。

2、主动买单与主动卖单估算

主动买入成交量和主动卖出成交量数据是订单流交易需要用到的基础数据之一。在介绍和讨论订单流在国债期货的运用前，需要明确一点，下文所使用的主动买入和主动卖出数据是订单估算值。这是因为，从中国金融期货交易所得到的数据仅为每0.5秒的五档挂单切片数据，不包含逐笔成交数据和逐笔挂单撤单数据。我们的估算基于强假设：1）不存在撤单；2）在相邻tick之间的价格行为均发生在当前已知挂单价格，且不存在价格往复变动。

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之所以作出如上假设，是因为在真实的订单簿中，会有撤单的发生。挂单的变化不仅仅由成交造成，同时也由撤单造成。市场中，除了主观投资者的正常撤单外，做市商的做市操作与某些基金的高频交易也需要不断挂单撤单。而挂单切片数据无法体现撤单情况，故无法仅仅通过挂单计算出真实的市场主动成交。这也是计算可能出现偏差的地方。但是，在明显的主力驱动时，市场单边行情明显，撤单相对减少，价格趋势单一，情形接近假设。这种情形下，主动买卖估算具有参考性。正因此，前文通过设置订单失衡堆积的参数门槛的方法，可以在特定时刻得到相对接近事实的估算。

方法一：买一卖一订单流估算

针对每个tick的主动买入与主动卖出计算，在只有买一卖一的订单切片数据的情况下即可完成。这是因为在大多数时间内，国债期货价格每tick变动不会超过一跳价，所以买一卖一订单流估算在国债期货有一定参考性。

首先估算“初步认定主动卖出”和“初步认定主动买入”。以初步认定主动卖出计算为例，当卖单抛售导致价格变化时，认为该tick所有买入挂单被动成交；当抛售没有导致价格变化时，认为该价格订单变化都是因为抛售所导致。初步认定主动买入计算同理。

图表1：买一卖一订单主动卖出估算示例

资料来源：中金公司研究部

我们以上图为例进行讲解。首先估算初步认定主动卖出。此刻关注卖一档位的价格和挂单。这里我们用买一价格下跌、持平、上涨三种情形举例示范。从时刻1到时刻2，买一价在A、B、C三种情形下分别从100.205元变化为100.200元、100.205元、100.210元。在A情形下，卖单抛售，导致价格从100.205元变化为100.200元，估算方法认为卖单吃掉100.205元所有挂单，所以该时刻初步认定主动卖出为15单。在B情形下，卖单抛售，价格不变，买一量从15单变化为5单，估算方法认为卖单将100.205元挂单从15单吃到5单，所以该时刻初步认定主动卖出为15 – 5 = 10单。在C情形下，挂单价格上升，甚至出现了新的买一挂单，估算方法认为不存在主动卖单，所以该时刻初步认定主动卖出为0单。

然后是估算初步认定主动买入。此刻关注卖一档位的价格和挂单。在三种情况下，卖一价不变，卖一档挂单量从10单降为5单，估算方法认为主动买单将100.215元挂单从10单吃到5单，所以该时刻初步认定主动买入为10 – 5 = 5单。

得到初步主动买入估算和初步主动卖出估算后，将它俩按该tick实际订单等比例分配。时刻1至时刻2实际成交30单。在情形A下，初步认定主动卖单估算为15单，初步认定主动买单估算为5单。那么该时刻主动卖单估算为 30 / ( 15 + 5 ) * 15 = 22.5单，主动买单估算为 30 / ( 15 + 5 ) * 5 = 7.5单。在情形B下，初步认定主动卖单估算为10单，初步认定主动买单估算为5单。那么该时刻主动卖单估算为 30 / ( 10 + 5 ) * 10 = 20单，主动买单估算为 30 / ( 10 + 5 ) * 5 = 10单。在情形C下，初步认定主动卖单估算为0单，初步认定主动买单估算为5单。那么该时刻主动卖单估算为 30 / ( 0 + 5 ) * 5 = 0单，主动买单估算为 30 / ( 0 + 5 ) * 5 = 30单。

在30秒的时间单位内，对所有tick的不同价位主动买入卖出估算进行累加，得到该单位时间的主动买入卖出估算成交分布。

方法二：买五卖五订单流估算

如果有条件获得买五卖五的level 2数据，可以考虑设计更多的估算步骤。

首先估算“初步认定主动卖出”和“初步认定主动买入”。以初步认定主动卖出计算为例，当时刻2最新价在没有低于时刻1买一价位时，计算同买一卖一订单流估算。当时刻2最新价低于时刻1买一档位时，认为大于时刻2最新价小于等于时刻1买一档挂单全部成交。如果时刻2最新价与时刻1某档位重合，则还要加上该价格档位的订单主动卖出。初步认定主动买入估算与初步认定主动卖出估算同理。

在分别估算完初步认定主动买入卖出后，如果主动买入卖出估算与实际成交量相差超50%，则对估算进行修正。向超过第一档定价的买卖方向追加一档，计算主动买入或主动卖出。也就是说，如果最新价为买单挂单方向，则主动卖出追加一档；如果最新价为卖单挂单方向，则主动买入追加一档。

图表2：买五卖五订单主动卖出估算示例

资料来源：中金公司研究部

以上图为例，进行示例计算。首先估算初步认定主动卖出。时刻2最新价为100.195，它等于时刻1的买三价。那么，从时刻1到时刻2，主动卖单吃掉买一、买二直至买三。时刻1买三价100.195元的挂单量从的3单变为时刻2买一价100.195元的2单。综上所述，主动卖单包含时刻1买一价全部挂单、时刻1买二价全部挂单，以及时刻1买三价100.195元至时刻2买一价100.195元的挂单之差。它们分别为1单、2单和1单（= 3 - 2）。所以，时刻2的初步认定主动卖单为1 + 2 + （3 – 2）= 4单。

然后估算初步认定主动买入。由于时刻2最新价100.195元小于时刻1卖一价100.220元，此时初步认定主动买入估算过程同买一卖一。卖一价从100.22元降至100.205元，此时没有主动买入，反而有更低的卖一价挂单。所以初步认定主动买入为0单。

时刻2的实际成交量为4单。初步认定主动卖出与初步认定主动买入共有4（= 4 + 0）单。误差为0（= 4 – 4）单。所以不需要再追加一档价格档位。（如果追加一档，原本估算初步认定主动卖出为买一档至买三档，则追加一档后变为买一档至买四档。主动卖出为1 + 2 + 3 + (2 – 1) = 7单。估算初步认定主动卖出同买一卖一，还是0单。）

得到初步主动买入估算和初步主动卖出估算后，将它俩按该tick实际订单等比例分配。初步认定主动卖出为4单，初步认定主动买入为0单，实际成交量为4单。则主动卖单估算为4 / (4 + 0) * 4 = 4单，主动买单估算为4 / (4 + 0) * 0= 0单。

在30秒的时间单位内，对所有tick的不同价位主动买入卖出估算进行累加，得到该单位时间的主动买入卖出估算成交分布。

3、订单失衡与订单堆积

图表3：每分钟主动买单与主动卖单成交量

资料来源：中金公司研究部

图表4：订单失衡与失衡堆积

资料来源：中金公司研究部

在这里，我们定义主动买入和主动卖出之间的任意一方，是另一方的三倍及以上，就出现订单失衡。同样，我们定义连续三个档位及以上出现订单失衡，称为失衡堆积。基于以上定义，以下便为失衡堆积的两个例子。它们分别来源于为2022年3月11日十年主连国债期货尾盘14：10：00-14：10：30和14：16：30-14：17：00的主动成交估算信息。这两个时段，分别是主力做多信号发出与主力做空信号发出的时段。

图表5：订单堆积——多档位需求失衡

资料来源：中金公司研究部

图表6：订单堆积——多档位供应失衡

资料来源：中金公司研究部

熟悉了以上概念，我们不妨继续以2022年3月11日十年主连国债期货尾盘为例，来了解订单流交易如何帮助交易者发现市场动向，即时做出决策。如图表7、8所示，每根K线代表每半分钟内的所有主动成交估算。社融数据在14：00：00公布，数据低于一致预期。在14：02：00-14：02：30时，如红色填充的K线图所示，出现需求失衡堆积信号。在99.710元左右出现连续主动买单。随着时间的持续，信号持续发出，在14：05：30-14：06：00和14：10：00-14：10：30再次出现需求失衡堆积。尽管价格已拉升10bps有余，但需求失衡堆积信号不断发出。同时，观察信号发出点的主动成交量，这三次的主动成交量逐次增加。这表明，行情并未结束。在图表9中，红框内为图表7、8所处时段。在红框外所处时段，国债期货价格保持拉升，这与图表7、8中多次出现订单失衡相契合。所以，仅以这个案例看来，在社融数据公布后，国债期货订单流的反应，在一定程度上预示了国债期货在当日价格上涨的趋势。

图表7：2022年3月11日社融数据公布后，14：00：00-14：10：30订单失衡与失衡堆积示意图（局部）

资料来源：中金公司研究部

图表8：2022年3月11日社融数据公布后，14：00：00-14：10：30订单失衡与失衡堆积示意图（整体）

资料来源：中金公司研究部

图表9：2022年3月11日社融数据公布后，14：00：00至收盘国债期货价格表现

资料来源：Wind，中金公司研究部

二、策略概述

那么，我们能否实现订单流交易呢？答案是肯定的。如果电脑可以从中国金融期货交易所实时接收Level2数据，或者通过其他API，指标的跟踪就可以实现。另外，由于订单流的交易方式是以市场订单的短期供需为侧重点，所以这种方式不单单可以运用在我们上文提到的国债期货上，而且可以运用到类似流动性好，有订单信息的相关资产上。

从策略思路的出发点看来，在趋势行情中，行情可能以主力推动的形式或是市场共识的形式推动价格变化。但无论以何种形式，价格的推升，可能伴随着订单的供需的失衡。这是供需的失衡导致的价格变化。在价格趋势中，这种失衡会反复出现，与趋势同向的供需失衡会多于与趋势反向的供需失衡。在趋势反转时，会伴随反向供需失衡的出现。所以，策略的整体思路，就是通过订单流信息，及时发现这种订单失衡，作为行情开始、持续和反向的信号。基于此，我们希望用积分的方式去表达趋势的持续强度。

在信号发出上，我们选择以30秒为单位观察主动卖单和主动卖单。选择30秒，实际上是对趋势强弱的筛选限制。短暂有力的拉升，往往意味着更强的主力行为或市场共识。过短的观测时间，难以形成订单失衡的形态，信号出现的次数较少。过长的观测时间，会导致开仓较晚，错失部分收益。在日内窄幅震荡下，过多出让初始阶段的收益会导致盈亏比下降。如果选择观察时间为1分钟，相较于观察时间为30秒，会有如下特点。第一，由于时间观察区间从30秒扩大到1分钟，观察区间内的订单更容易形成订单失衡，产生的订单失衡信号大大增加。第二，1分钟形成的订单失衡拉升，往往不如30秒已经形成订单失衡的拉升动量强劲，信号的有效性往往会相对降低。第三，由于观察时长更长，1分钟的观察时间会比30秒的观察时间对行情的反应延后，失去先手优势。所以在综合考虑下，我们选择以30秒为观察单位，观察订单失衡堆积现象，确定行情的开始。

由此，我们的策略存在三个参数。订单失衡倍数N、失衡堆积档位M、积分惩罚系数F。

订单失衡倍数是判断相邻价格档位订单失衡倍数的门槛，即相邻价格主动买入成交量与主动卖出成交量是另一方的多少倍时，可以判定为订单失衡。失衡堆积档位是判断失衡堆积形成的门槛，即连续多少个订单失衡可以视为失衡堆积。订单失衡倍数与失衡堆积档位共同描述了失衡堆积信号的门槛。它们分别从主动成交量买卖比例和主力价格区间两个维度对门槛进行描述。这两个参数，数值越大，对失衡堆积信号的强度要求越高。

积分惩罚系数是对价格趋势中，反向信号的容忍程度。在趋势行情中，正向的失衡堆积信号会多次发出，但也可能存在反向的失衡堆积信号。所以，策略需要描述一个问题——正向的失衡堆积信号与反向的失衡堆积信号在多少比例下，可以维持对趋势不变的判断？为了描述这个问题，我们用积分和惩罚系数F来描述这个容忍程度。上涨趋势中，同向失衡堆积信号加1分，反向失衡堆积信号减F分；下跌趋势中，同向失衡堆积信号减1分，反向失衡堆积信号加F分。积分的正负号代表多空方向。当趋势中存在超出容忍度的反向信号时，积分的正负号反转。当积分从正转负，或从负转正，认为趋势结束，进行平仓，同时积分清零。

基于以上理解，我们对国债期货的策略简述如下：

1、相关参数

订单失衡倍数N：以估算订单为准，统计30秒内的主动买单和主动卖单发生情况。当主动买单是向上相邻档位的主动买单的N倍时，发生需求失衡。当主动卖单是向下相邻档位的主动买单的N倍时，发生需求失衡。

失衡堆积档位M：连续M档发生需求失衡时，发生需求失衡堆积。连续M档发生供给失衡时，发生供给失衡堆积。当30秒内同时发生需求失衡堆积与供给失衡堆积时，不计入失衡堆积。

积分规则与惩罚系数F：空仓时，发生需求失衡堆积+1分；发生供给失衡堆积时-1分。持有多头仓位时，发生需求失衡堆积+1分；发生供给失衡堆积时-F分。持有空头仓位时，发生需求失衡堆积+F分；发生供给失衡堆积时-1分。

2、交易规则

买入卖出规则：

1）空仓时，如果积分由零转正，空仓变为多头仓位；如果积分由零转负，空仓变为空头仓位。

2）持有多头仓位时，如果积分由正转负，多头仓位变为空仓，积分归零；如果积分由零转负，多头仓位变为空头仓位。

3）持有空头仓位时，如果积分由零转正，空头仓位变为空仓，积分归零；如果积分由零转正，空头仓位变为多头仓位。

4）交易日结束时强制平仓。

操作延时规则：

考虑到从信号发出到执行存在时间差。我们以买入和卖出合约信号发出后30秒记为实际买入卖出时间。

回测时间：

2016年1月1日至2022年7月29日

三、策略回测

策略的回测因主动买卖单成交量估算方法的不同而不同。如果仅有买一卖一的国债期货tick数据，可以采用买一卖一订单流估算。如果有买五卖五level 2数据，也可以采用买五卖五进行订单流估算。

1、买一卖一订单流估算策略回测

以下为针对不同订单失衡倍数N、失衡堆积档位M、惩罚系数F的历史回测。我们取N=1.5、2.0、3.0，M=3、4，F=2、3，分别进行回测。投资者可以根据自身情况，选择合适的参数。

图表10：买一卖一订单流估算在不同参数下订单流回测效果

资料来源：中金公司研究部

提高失衡档位和失衡倍数，可以限制交易次数，加强对失衡堆积动量的最低门槛，在一定程度上提高胜率。从结果可以看出，在失衡堆积档位M=4，失衡倍数N=2或3，惩罚系数F=2或3时，可以取得相对较高的盈亏比。所以，强度较高的失衡堆积门槛，从长期来讲可以获得较好收益。然而，在交易次数上，该策略交易较为频繁。需要考虑如何调整策略，降低交易次数，提高盈亏比。

2、买五卖五订单流估算策略回测

以下为针对不同订单失衡倍数N、失衡堆积档位M、惩罚系数F的历史回测。我们取N=1.5、2.0、3.0，M=3、4，F=2、3，分别进行回测。投资者可以根据自身情况，选择合适的参数。

图表11：买五卖五订单流估算在不同参数下订单流回测效果

资料来源：中金公司研究部

从结果可以看出，买五卖五回测效果与买一卖一回测效果类似。同样是强度较高的失衡堆积门槛可以获得较好收益。失衡堆积档位M=4，失衡倍数N=3，惩罚系数F=2或3时表现相对最好。该策略也需要考虑如何调整策略，降低交易次数，提高盈亏比。

以上两个策略回测结果，为何策略的胜率在50%左右？第一个原因是订单失衡堆积出现后不一定立刻展开一段行情。策略在出现订单失衡堆积时开仓。如果很快发生反向的订单堆积失衡，积分规则会很快由正转负（多头）或者由负转正（空头），从而发生平仓的现象。策略会认为之前的开仓信号判断不准确，进行止损。从上边这个现象可以看出，策略的这种试探操作，导致胜率不会很高。即便如此，由于微观结构长期有效，收益期望为正，收益曲线也会平稳向上。第二个原因是订单失衡堆积的门槛较为灵活。不同投资者在各个交易日的行为很难用一个统一的标准衡量，只能是回测出一个相对普适的标准。这也正是我们测试策略不同参数的原因，目的是找出一个相对合理有效的订单失衡堆积门槛。

考虑尽量多的单笔盈利和相对较高的盈亏比，选取失衡堆积档位M=4，失衡倍数N=3，惩罚系数F=2进行展示。效果如下：

图表12：买一卖一（M=4，N=3，F=2）和买五卖五（M=4，N=3，F=2）订单流策略回测每百元累计收益

资料来源：中金公司研究部

3、参数影响观察

以图表11为例，将结果按照失衡档位、失衡倍数、惩罚系数分类，计算总收益、交易次数、胜率、日胜率、盈亏比、最大回撤的平均值。从中可以理解参数设置对回测结果的影响。将失衡档位提升，有效提高了失衡堆积信号发出的门槛，筛选出动量更强的信号。从结果上看，总收益提升，交易次数下降，胜率和盈亏比提高，回撤降低。将失衡倍数提升，同样提高了失衡堆积信号发出的难度，体现出卖单的力度。从结果上看，总收益提升，交易次数下降，胜率和盈亏比提高。将惩罚系数提升，使得单次持仓时间下降，更倾向于平仓。从结果上看，增加了交易次数，提高了胜率，降低了回撤。以上就是参数对策略的整体影响和调整。

图表13：参数对回测结果影响比较（基于图表11卖五卖五数据）

资料来源：中金公司研究部

四、策略改进——限制订单失衡信号准确性

在策略改进上，该策略还有很大的改进空间。在上文提到，由于没有逐笔订单数据，只有挂单的切片数据，主动买入与主动卖出为估算数据。使用估算数据，而非实际的数据，对订单失衡堆积的计算难免出现偏差。所以，为了增加失衡堆积信号的准确性，考虑对失衡堆积的信号进行过滤。

每tick数据，除了估算主动买入和估算主动卖出数据，还有该tick的实际成交量。通过公式，成交量误差=实际成交量-估算主动卖单-估算主动卖单，可以得到每tick的成交量误差。以每30秒为单位进行累加，可以得到各个单位时间成交量计算的偏差程度。如果成交量误差占实际成交量大于20%，认为该单位时间估算主动买入与估算主动卖出误差过大。在积分规则中，无视该单位时间内发出的失衡堆积信号。在其他条件相同的情况下，过滤掉误差占比大于20%失衡堆积信号，对不同参数进行计算。

1、买一卖一订单流估算策略改进回测

总体而言，过滤计算误差较大的失衡堆积信号，有助于提升买一卖一订单流估算策略回测的收益、单笔胜率和盈亏比，降低交易次数和最大回撤。在所有参数选择中，推荐失衡档位为4，失衡倍数为3，惩罚系数为2的组合。该组合每百元累计总收益为22.305元，交易次数2271次，胜率47.16%，盈亏比1.255，最大回撤每百元累计2.260元。总体而言，该参数组合在维持较少交易次数的同时，拥有较高的总收益。同时，该参数组合保持相对较高的盈亏比和胜率，与较低的最大回撤。

图表14：买一卖一订单流估算在不同参数下订单流回测效果（信号过滤后）

资料来源：中金公司研究部

2、买五卖五订单流估算策略改进回测

过滤计算误差较大的失衡堆积信号，有助于减少买一卖一订单流估算策略回测的交易次数，提高交易胜率。但是信号过滤限制了有效交易的次数，使得总收益在一定程度上略有降低。参数选择上，同样是失衡堆积档位M=4，失衡倍数N=3，惩罚系数F=2时表现相对最好。该参数设置拥有相对较高的胜率和盈亏比，以及较少的交易次数和回撤。

图表15：买五卖五订单流估算在不同参数下订单流回测效果（信号过滤后）

资料来源：中金公司研究部

图表16：过滤后，买一卖一（M=4，N=3，F=2）和买五卖五（M=4，N=3，F=2）订单流策略回测每百元累计收益

资料来源：中金公司研究部

五、策略选择——关于惩罚系数的讨论

在之前的回测讨论上，主要以总收益和盈亏比为主要目标，把曲线的平滑和收益的稳定性放在了靠后的位置。然而，作为带有杠杆的金融资产，曲线的平滑和收益的稳定性同样重要。在前文提到，较高的惩罚系数会导致提前平仓，增加交易次数，在策略有效的前提下可能因此有损总收益。同样，从积极的角度看，这也让交易及时止损，平滑收益曲线。虽然前文提到过惩罚系数对回测结果的影响，但站在策略的角度，对曲线平滑程度的影响没有提及。下文单独进行说明。

在失衡档位M=4，失衡倍数N=3，未过滤订单失衡信号的数据的前提下，分别在买一卖一和买五卖五的情形下，比较惩罚系数F=2和F=3的情形。如下两图所示，F=3时的收益曲线均较F=2时的收益曲线更为平滑。如红框所示，特别是在2020年以后，曲线较少出现较大的回撤。这里体现了惩罚系数让策略及时平仓的作用。如果希望策略对稳定性要求更高，可以通过选用较高惩罚系数的方式，要求策略及时平仓。

图表17：买一卖一（M=4，N=3，F=2）和买一卖一（M=4，N=3，F=3）订单流策略回测每百元累计收益

资料来源：中金公司研究部

图表18：买五卖五（M=4，N=3，F=2）和买五卖五（M=4，N=3，F=3）订单流策略回测每百元累计收益

资料来源：中金公司研究部

六、提升方向与总结

在未来的策略的提升方向上，可以关注以下两点。首先，任何提高订单估算精确程度的改进都是有思考价值的。提高估算的精确度，更利于信号的捕捉，以及主力意图和市场共识的反映。另外，该策略为趋势策略，在高波动区间表现更为有效。有效预测市场高波区间的指标和方法，可以辅助本方法决定开仓平仓时机，有助于收益和胜率的提升。

本策略的优点是底层逻辑清晰。“价格由供求关系决定”，这是市场经济的基本定律。所以，如果我们能通过订单簿，找到国债期货短期供需关系的不平衡，我们对价格变化的短期预测就带有逻辑基础和指向性。

本文从订单流的视角，通过订单短期供需失衡，研究相关交易策略。订单失衡堆积对大资金入场和市场情绪变化较为敏感，有助于发现市场短期变动，助力日内趋势交易的收益提升。本篇属于对订单流交易的初步探究。从中，我们发现订单流交易的潜在空间。当策略尝试通过订单盘口信息解读市场时，机器迅速处理信息的能力和交易员处理盘口信息的经验，可以提供有效的交易思路。

文章来源

本文摘自：2022年12月8日已经发布的《国债期货订单流交易策略初探——固收量化探索系列》

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