第 34 章/ 45

市场微观结构（Market Microstructure）

既有工程证据按原接受身份引用。主线：把屏幕上的报价转换为具体订单、场所规则、可见对手盘、实际成交、持仓与损益，并为每一步记录它在何时发生、何时可得。先修：第10章市场与交易者、第29章回测账本；第33章风险管理作为背景。读完后你应能复算一笔订单簿扫单，解释为什么 mid 不是成交承诺，指出快照和 OHLCV 无法证明什么，并把可执行性限制传回研究设计。

1. 本章目标

完成本章后，你应能：

用买价（Bid）、卖价（Ask）、中间价（Mid）和报价点差（Quoted Spread）描述一个给定场所和时刻的报价；在币种、每股/每份额单位和时间戳下报告它们。
区分市价单（Market Order）、限价单（Limit Order）、委托簿（Order Book）、可见深度（Displayed Depth）、队列（Queue）与队列位置（Queue Position）。说明每种订单的价格和成交数量约束。
手算一个订单跨越多个价位的成交量、成交额、成交量加权平均价（Volume-Weighted Average Price，VWAP）及残余数量，并将报价、成交、持仓、现金和损益（PnL）分开对账。
区分报价点差（Quoted Spread）、滑点（Slippage）、扫单产生的簿内价格走动、价格冲击（Price Impact）和逆向选择（Adverse Selection）；每个成本数字都注明方向、基准、期限和单位。
说明先到先得（first-in, first-out，FIFO）只是特定场所和特定订单类别可能采用的优先规则；根据规则版本、订单事件和时间戳，而不是根据一个快照，判断排队与成交。
区分事件发生时间、数据对研究者可用时间、决策时间、订单发送/接收时间、成交时间、估值时间与收益区间。解释 OHLCV 无法识别的撮合结果。
运行并测试本章单场所静态可见深度计算器；说明它不能替代完整撮合器，不能被描述成第29章日频账本的订单簿扩展。

2. 为什么 Quant 需要它

一条策略可以预测方向正确，却因为买入价高于估值、卖出深度不足、订单没有成交或成交发生得太晚而无法兑现。若把收盘价当作无摩擦成交价，回测便把一个研究标记误写成交易事实。微观结构把这个跳步拆开：报价和委托簿描述场所当时显示的状态；订单表达价格与数量约束；撮合规则把可竞争订单分配给对手盘；成交记录才改变现金和持仓；之后的估值才形成账面或清算 PnL。

第10章给出交易场所、经纪商、做市商和市场参与者的概览；本章继续讲这些对象怎样在报价和订单层面相遇。第29章的账本把目标权重按指定滞后转为确定的账本成交，计算费用、现金和持仓；它假设完整目标数量可以按配置成交，没有部分成交、排队或簿内冲击。本章解释这些机制，但不把日频账本称为订单簿撮合器。第33章把流动性和可清算天数作为风险约束；本章说明可见深度及价格条件为何会影响这种约束。

本章与后续章节分工如下：第34章定义订单、报价、簿和成交证据；第35章把实际成交接入成本与自融资账本；第36章展开拆单时钟和实施短缺。Project 4 的成本执行 Lab 已有构造的 ExecutionSlot、模拟 fills、分段融资借券与冲击模型，但没有真实订单簿或券商成交。Project 5 的准备层不因此获得订单簿支持。静态可见簿扫单与模型化执行模拟是两个接口：后者并未把本章快照计算器接成真实撮合，也不能用其结果验证真实队列。

3. 直觉

先看一个明确标为教学构造的单场所快照。价格单位为 USD/股，数量为股，示例 tick 为每股 USD 0.01：

买方报价	可见股数	卖方报价	可见股数
100.00	300	100.02	200
99.98	400	100.04	300

最优买价是 100.00，最优卖价是 100.02，中间价是 100.01，显示点差是每股 0.02。中间价位于两边报价之间，但没有一方承诺按 100.01 与你交易。买入 350 股若追求即时成交，先消耗 200 股的 100.02 报价，再消耗 150 股的 100.04 报价。成交量足够与否，要看对手盘深度，不是看中间价是否存在。

若只移除被买单消耗的卖方数量，并假设Bid不动，则剩余最佳Ask为100.04，新的可见Mid为100.02；到达时Mid仍是100.01。这个静态更新例说明同一Mid依赖所指时刻，也不保证可成交。

这里的四件事不能互换：100.00/100.02 是报价；350 股是订单请求；200 股和150股两笔是本模型给出的成交；买入后的持仓是350股。现金减少 USD 35,010，按到达时中间价估值的持仓是 USD 35,003.50，二者差 USD 6.50。若随后假设在同一冻结快照立即卖回350股，按买方深度得到的收入是 USD 34,999，往返损益是 -USD 11。这个卖出是另一笔假设性扫单，不是买入后市场仍会保持原样的证据。

因此，阅读一条收益曲线前先问五个问题：什么价是可见的？我的订单何时到达？哪条价格/时间/其他优先规则适用？实际能成交多少？PnL 是按到达中间价标记，还是按可清算价格实现？

3.1 三章连接：从请求到账本，再到评价

下表沿同一笔订单往下读。价格都是 USD/股，金额都是 USD；“知道一个数”还必须知道它何时可用。

对象	数量或单位	生效或可得时点	下一步用法
报价 $b,a$ ，中间价 $P_{\text{arr}}$	USD/股	报价事件及其 available_at	设到达基准；不承诺成交
方向 $d$ 与请求 $Q$	$d=\pm1$ ； $Q$ 为有符号股数	决策锁定后发送	请求量约束，不过现金账
实际成交 $f_j$ 、总量 $F=\sum_j f_j$	有符号股数	成交确认可得后	更新 $H$ 与成交货款
残余 $R=Q-F$	有符号股数	截止时确认未成交量	进入机会成本评价
成交额及显式费 $\Xi$	USD	实际成交与费用事件	$C_1=C_0-\sum_j f_jP_j-\Xi$
可得 mark、 $C+HP_{\text{mark}}$	USD/股；USD	mark 可用后	更新 NAV；新 mark 仅供后续借券区间
IS	USD	窗口结束且终值可得后	与决策基准比较，不再扣现金

本章静态计算器用非负请求规模及单独的买卖方向；它输出的非负成交量 $Q_f$ 转成第35–36章有符号对象时，应写 $Q=dQ_{\text{abs}}$ 、 $F=dQ_f$ 、 $R=d(Q_{\text{abs}}-Q_f)$ 。这里单笔扫簿数量 $q_j\ge0$ 也应先乘 $d$ ，不能把卖单成交量直接作为买入加到持仓。

用一个小的构造部分成交连接例：决策买100股，决策价10.00；到达基准10.02；只成交60股、均价10.05，显式费0.30；截止可得 mark 为10.10。初始只有现金2,000、持仓0。成交后：

R=100-60=40,\quad H_1=60,

C_1=2{,}000-60\times10.05-0.30=1{,}396.70.

若成交时只可用10.02作 mark，NAV 为 $1{,}396.70+60\times10.02=1{,}997.90$ ；截止10.10可得后，NAV 为2,002.70。未成交40股不会进入持仓，机会成本也不扣现金。第35章先证明这一过账，第36章再分解同一例的 IS：延迟2.00、执行1.80、机会3.20、显式费0.30，共7.30。以决策价买足100股的纸面账户到截止值2,010，差额 $2{,}010-2{,}002.70=7.30$ 。所以实际 NAV 可高于初值，而相对纸面目标仍有正短缺。此例指定成交结果，不是从一个报价快照识别出真实成交。

4. 数学基础

订单数量 $Q$ 用股计，单笔成交 $j$ 的数量为 $q_j$ 股、成交价为 $P_j$ USD/股。成交额 $N=\sum_jq_jP_j$ 的单位为 USD；当成交总量 $Q_f=\sum_jq_j>0$ 时，

\operatorname{VWAP}=\frac{\sum_jq_jP_j}{\sum_jq_j}.

VWAP 单位是 USD/股。若没有成交，VWAP 未定义，不能用零代替。净持仓 $H$ 用股计，现金 $C$ 用 USD 计；忽略其他资产与负债时，按价格 $p$ 的账户权益为 $C+Hp$ ，单位为 USD。成交改变现金和持仓，不会自动改变一个外部记录的报价。

时间也有单位与含义。对一条市场数据，event_time 是市场事件标记的时间；available_at 是它最早能进入研究流程的时间；ingested_at 是本地系统接收时间。decision_time 是信号真正作出的时间，order_send_time 和 order_receive_time 分别是客户端发送、场所收到的时间，fill_time 是成交时间，mark_time 是估值时间，returns interval 还须说明端点是否开闭、计价货币及现金流归属。一个 timestamp 字段不能替代这组契约。

所有示例价格和数量都必须是有限值。代码用 Decimal 处理价格金额、整数表示股数；不静默把 NaN、无穷或分数股数转为可计算输入。时间示例使用带 UTC 时区的 ISO 8601 字符串。没有真实事件数据时，时间字段仅说明所需数据契约，不伪装成观测值。

5. 正式定义

市价单（Market Order）。 以尽快成交为优先的订单指令；它通常不在下单时设一个价格上限/下限，可能消耗多个价位。具体场所可有保护价、路由、暂停或其他规则。若给定快照中的可见数量不够，本章计算器只报告已覆盖深度和残余量，不推断真实交易所会如何处理残余。

限价单（Limit Order）。 含价格边界的订单。买入限价单的成交价不能高于限价，卖出限价单的成交价不能低于限价；它可能不成交或部分成交。价格触及限价只能说明某个汇总价格达到边界，不能证明该订单已排到队首、订单在场所已生效或其数量已成交。经纪商规则和订单参数也可能附加条件。

SEC Investor.gov的“Limit Orders”说明了上述买卖价格边界和成交不保证；该教育页面不替代适用场所规则或经纪协议。

委托簿（Order Book）、深度（Depth）与队列（Queue）。 Order Book 是特定场所接收、展示或维护的未完成订单状态；具体可见范围取决于数据产品与规则。Depth 是所选数据视图内某个价位或多个价位可见的数量。Queue 是同一价格或优先层级的订单竞争关系；Queue Position 是特定订单在适用优先规则下的相对位置。快照可以显示价位和汇总量，但未必显示完整订单身份、隐藏量、到达顺序、优先类别或当时的完整事件序列。

流动性（Liquidity）。 在给定时间、价格容忍度、数量和市场状态下，完成买卖的能力。常用观察量包括点差、深度、补单速度、市场冲击、成交率和退出所需时间；它们分别描述不同维度。成交量大不意味着任意数量都能按中间价成交。

滑点（Slippage）。 以成本为正的方向修正偏离： $\operatorname{Slippage}=d(P-P_{\mathrm{ref}})$ ，其中主动买方向 $d=+1$ 、主动卖方向 $d=-1$ ， $P$ 是成交价、 $P_{\mathrm{ref}}$ 是明确的参考价，二者单位均为USD/股。必须标明基准和时间。若基准是决策价，滑点会混合报价变化、延迟、点差和簿内价格走动；若基准是到达中间价，解释又不同。滑点不是一个固定而可重复叠加的独立费用。

价格冲击（Price Impact）。 交易之后价格相对所选基准的变化。在本章成交价分解中，它以指定期限的成交后中间价变化表示；这类事后变化包括信息、公共新闻和市场共同变化。若没有反事实或识别设计，观察到的 markout 不能单独证明交易造成了价格变化。

逆向选择（Adverse Selection）。 流动性提供者担心对手方更了解资产价值、因而只在报价对自己不利时主动成交的风险。它是交易对手信息不对称的机制，不是任何一笔不利 markout 的同义词。理论机制与样本估计、个别成交因果解释属于不同证据层级。

最小价格变动单位（Tick Size）与交易场所碎片化（Venue Fragmentation）。 Tick size 是特定证券、场所、订单类别和规则版本下报价/成交允许的最小价格增量。Venue fragmentation 是同一证券的流动性分布在多个场所或交易系统的现象。不同场所可以有不同市场模型、数据可见性和优先规则；一个场所快照并不等于全市场可执行深度。

6. 推导

一、从静态显示深度得到可复核扫单。 设买单方向为 $d=+1$ ，卖单方向为 $d=-1$ 。对买单，按照卖价从低到高；对卖单，按照买价从高到低。令第 $j$ 档显示数量为 $D_j$ ，本递推使用非负请求规模 $Q_{\mathrm{abs}}=|Q|$ 和非负剩余量 $R_0=Q_{\mathrm{abs}}$ ，方向由 $d$ 单独给出，则

q_j=\min(R_{j-1},D_j),\quad R_j=R_{j-1}-q_j,\quad N=\sum_jq_jP_j.

若走完快照所有可见档后 $R_K>0$ ，只能说本快照可见深度未覆盖这部分订单。把 $R_K$ 填成按最后一档成交、按中间价成交或自动取消，都需要额外撮合/订单参数规则，本算法不做这些推断。若 $Q_f=Q_{\mathrm{abs}}-R_K>0$ ，VWAP 为 $N/Q_f$ ；若 $Q_f=0$ ，VWAP 未定义。

二、从中间价拆出成交价差。 令方向 $d=+1$ 表示买方主动成交、 $d=-1$ 表示卖方主动成交； $P$ 为成交价， $m_0$ 为订单到达时的参考中间价， $m_1$ 为事先指定期限后的中间价。每股金额口径定义：

\begin{aligned} \text{Effective Spread}&=2d(P-m_0),\\ \text{Realized Spread}&=2d(P-m_1),\\ \text{Signed Price Impact}&=2d(m_1-m_0). \end{aligned}

代数上，

2d(P-m_0)=2d(P-m_1)+2d(m_1-m_0),

所以 Effective Spread = Realized Spread + Signed Price Impact。三个量单位都是 USD/股，乘以成交股数才是金额。公式前的因子2把单边成交相对到达Mid的每股偏离换算为“全点差等价”口径。对一笔非负已成交规模为 $Q_f=|F|$ 的单边成交，按到达Mid计量的单边成本为 $Q_f\,d(P-m_0)=Q_f\,\mathrm{EffectiveSpread}/2$ ； $Q_f\,\mathrm{EffectiveSpread}$ 是其全点差等价额，不能在同一边同时扣两者。若滑点已按实际成交对到达Mid计量，它已含该边的半点差和簿内走动；再分别加入这些项目会重复计费。这个恒等式只保证分解口径一致，不保证 $m_1-m_0$ 是订单的因果冲击，也不等于一套成本模型已将所有费用完整计入。

三、从订单现金流连接到账户权益。 若初始现金 $C_0$ 、初始持仓 $H_0$ ，在价 $P_j$ 买入 $q_j$ 股，则 $C_1=C_0-\sum_jq_jP_j$ 、 $H_1=H_0+\sum_jq_j$ 。按 mark $m$ 的权益为 $NAV_m=C_1+H_1m$ ；选择另一个可清算价格 $p_{\mathrm{exit}}$ 则是另一种估值/退出假设。两者差异不应误写成“订单自己已经实现的PnL”。

四、把成本项目拆开但不重复计费。 对本章对称、两边各交易 $Q$ 股、无费用、两次扫同一冻结簿的例子，往返总损失可按“到达中间价两边各半个报价点差 + 买单超出最佳卖价的走簿金额 + 卖单低于最佳买价的走簿金额”计算。若已用 $\operatorname{Slippage}=d(P-P_{\mathrm{ref}})$ 相对到达价量化成本，买单350股的偏离为USD 6.50，假设卖单为USD 4.50，二者已含半点差和簿内走动，不能再重复扣一次。事后中间价变化/冲击与执行价差的比较还依赖 markout horizon。

五、队列规则为何不能从 FIFO 假设推出。 若规则指定同价按时间优先，订单在同价层中的相对次序需要订单到达和修改事件；如果规则存在显示/非显示优先或 parity 等类别，单纯时间戳也不够。规则文件必须对应场所、证券类别、规则生效版本和时间段。单个时刻的聚合深度没有这些历史路径，因此从快照倒推出某订单“排第几”是不成立的。

7. 金融解释

流动性提供者把可成交报价挂在簿上，承担报价更新前的价格变动与被更知情对手方选择的风险；流动性需求者则用跨价成交换取即时性。点差可以补偿库存、处理、竞争和信息风险，但点差数值本身不能识别每一部分来自何处。Glosten-Milgrom 的经典理论说明：在异质信息交易者与做市商的模型中，交易方向会更新做市商对价值的判断，逆向选择可进入报价；本章只依据出版社摘要层面的机制描述，不把它扩写成实证系数或全市场定律。

成本项目应逐项辨认：报价点差是当时最佳买卖报价之差；簿内走动是给定可见价位上扫单的机械成交价变化；滑点是成交对选定基准的总偏离；价格冲击是成交后价格变化的操作性测度，因果解释需要额外识别；逆向选择是信息机制。它们可能相关，却不能仅凭名字相似相加。

交易所的优先模型也不是统一的。NYSE Equities介绍了其不同交易场所的市场模型；Nasdaq Equity 4 Rule 4757对适用订单类别的价格、显示状态及优先层级作出规定。这里引用的是2026-10-09核读的具体场所页面和规则，只用于说明规则依场所而定。执行时还要核对所交易证券、订单类型、场所路由和规则版本；不能从这些示例推出其他市场一律采用某种排序。

市场碎片化意味着可执行深度要考虑多个场所、不同更新时间、路由和订单保护；合并报价的异步快照可能组合出一个实际上并未同时存在的“最优价”。SEC Investor.gov的订单执行概览说明经纪商可能把订单送往交易所、其他场所、做市商或ECN。交易成本研究应记录来源、时间同步容差、场所覆盖和条件性缺失。只看一个venue的静态簿时，结论就限定在该venue的快照。

8. Numerical Example

例A：报价、跨档成交、持仓和 PnL。 使用第3节的教学构造快照，tick 仅对本例设为 USD 0.01/股。最优买价 USD 100.00/股，最优卖价 USD 100.02/股； $m_0=(100.00+100.02)/2=100.01$ USD/股， $S=100.02-100.00=0.02$ USD/股。

买入 350 股的逐档计算：

档位	可买股数	本次成交股数	价格 USD/股	成交额 USD
卖价1	200	200	100.02	20,004
卖价2	300	150	100.04	15,006
合计	500	350	合计	35,010

VWAP $=35{,}010/350=100.028571\ldots$ USD/股。买入前现金 USD 35,010、持仓0；零显性费用后，现金为0、持仓350股。按到达中间价估值： $0+350\times100.01=35{,}003.50$ USD，较初始现金 -USD 6.50。相对到达中间价，每股实际买价高 $100.028571\ldots-100.01$ ，总额恰为USD 6.50。

现在另作一个“按同一冻结快照立即卖回”的假设：卖出300股@100.00、50股@99.98，收入 $300\times100+50\times99.98=34{,}999$ USD，VWAP $=99.997142\ldots$ USD/股。两笔执行合计的假设往返 PnL 为 $34{,}999-35{,}010=-11$ USD。不是所有中间价标记都是实现PnL，反过来同快照卖出结果也不能证明真实市场可以重复提供这些数量。

同一USD 11可以按冻结分解复算：两边在到达中间价各付/让出 $350\times0.01=3.50$ USD，合计USD 7；买单高于最优Ask的150股多付 $150\times(100.04-100.02)=3$ USD；卖单低于最优Bid的50股少收 $50\times(100.00-99.98)=1$ USD。合计 $7+3+1=11$ USD。这里没有手续费、市场响应或补单。

例B：有效点差、实现点差和 signed impact 的符号。 买方主动， $d=+1,P=100.02,m_0=100.01,m_1=100.03$ USD/股：Effective Spread $=0.02$ ，Realized Spread $=-0.02$ ，Signed Price Impact $=0.04$ USD/股，满足 $0.02=-0.02+0.04$ 。卖方主动， $d=-1,P=100.00,m_0=100.01,m_1=99.98$ ：Effective Spread $=0.02$ ，Realized Spread $=-0.04$ ，Signed Price Impact $=0.06$ USD/股，满足 $0.02=-0.04+0.06$ 。在这组构造数据中，事后mid下跌有利于卖方主动者相对新mid的成交价，却不证明卖方掌握私人信息；一笔或一个horizon的markout不能识别信息来源。

9. Python Implementation

核心函数 sweep_displayed_book(book, aggressor_side, quantity) 逐价位读取单一静态簿的可见反方向深度，返回逐笔价量、成交总额、VWAP 与剩余可见深度未覆盖数量。价格用 Decimal，股数用正整数。无成交时 VWAP 为 None。无效方向、非正/非整数数量、非有限/非正价格、未按 tick 对齐、重复价位、价位顺序错误和交叉簿都会报错，不静默填补或排序输入。

从项目根目录运行：

python code/ch34_market_microstructure.py --output-dir "runs/ch34_$(python -c 'import uuid; print(uuid.uuid4())')"
.venv/bin/python -m pytest tests/test_microstructure.py -q

命令在唯一 runs 子目录生成 ch34_sweep_case.json 和 figures/ch34_order_book_sweep.png。I3读者包默认Notebook调用共享 microstructure 逻辑新算小静态扫单，在唯一 RUN_DIR 保存一图，不下载外部数据、不设随机种子。按包根 projects/PROJECT_READER.md 使用外层 runner，保存执行副本与执行JSON，不重写源Notebook或冻结qa输出。英语Notebook语言层与全包冷启动归BIL23。

NaN 政策是拒绝：本内核只接受有限的 Decimal 价格和整数股数，不接受表格缺失值。执行价格、数量、现金额的量纲分别是 USD/股、股、USD。数据时钟不由本函数推断；调用者须先保证订单的决策与到达时点有资格使用所读快照。本代码是教学算例，不含真实数据频率、可交易时间序列或种子。

10. Visualization

单场所静态订单簿快照下的价格档深度与350股假设往返成本分解。左侧横轴为显示股数、纵轴为USD/股；右侧金额以USD计。数据均为合成教学构造。

图左侧横轴为单价位显示股数、纵轴为 USD/股；虚线为到达中间价。观察卖价簿在100.02先提供200股，随后必须移到100.04，才能在静态构造中覆盖350股买单。右侧以USD显示两边半点差和簿内走动的往返分解，并将其与假设往返PnL并列。图的样本仅是两买价、两卖价的合成快照，不表示历史或实时市场。

不要将图上“显示股数”等同于必然成交量：计算器把显示数量视为在该快照时可执行，是有意明确的一项简化假设。图没有展示队列、撤单、隐藏数量、延迟或全市场路由。

11. Real Market Example

本批没有下载、读取或估计真实成交、订单簿或收益序列；所有数值案例和图都标为教学构造，故没有真实数据许可、频率、样本期或数据哈希可报告。本节的来源只证明某些规则说明/数据格式文件确实存在，不代表我们观察了它们所描述期间的市场。

若之后做真实盘口研究，数据合同至少应写明供应商/交易所、产品与许可、规则及 feed 版本、证券标识与场所、样本期、事件时间精度及其时区、源端发布时间/可用时间、本地接收时间、校正/删重/排序/断档处理、显示与隐藏订单覆盖、公司行动和停牌处理，并保存未经变换的事件记录及摘要哈希。对于历史队列，单一快照不够：需要足以重建订单新增、执行、减量/撤销、改价、场所状态和同时间戳排序的事件消息，以及适用的撮合规则。

本章核读的 Nasdaq TotalView-ITCH 5.0规范把订单新增、执行、取消及删除等消息分别编码，说明逐事件feed与聚合快照的资料范围不同。引用该规范只为说明消息类别；本批未取得、解析或分析该feed的真实事件，不据此报告任何成交统计或市场效果。

12. Common Mistakes

把 Mid 当作可成交价。 错误写法：entry_price = book.midpoint()。它在例A中给350股估值USD 35,003.50，而买入成交额是USD 35,010；两者差USD 6.50。修正：将 mid 明确标为 benchmark/mark，将成交额从实际或明示的扫单成交中计算。

把触价等同于限价单成交。 错误规则：若 bar high 或 low 触及限价，就记为全量成交。触价不知道该价位之前有多少队列、期间是否有足够对手成交量、订单是否已送达，也不提供 high 与 low 的先后顺序。修正：明确标为价格触及代理，并做不成交/部分成交等界限情形；只有数据与规则足以还原订单时，才声称撮合成交。

把 Queue 写成普遍 FIFO。 错误规则：queue_position = arrival_timestamp_rank。这忽略场所规则、显示类别、改价/减量导致的优先级变化和订单状态。修正：给定场所、产品和规则版本先查优先算法，然后使用对应订单级事件回放；信息缺失就报告“位置不可识别”。

把成交后 mid 变化都叫成因果冲击或私人信息。 $m_1$ 是事后标记，受同期新闻、其他订单和市场整体变动影响。修正：注明 fixed horizon，先报告 signed markout 恒等式，再说明需要何种反事实/识别策略才能做因果归因。

用OHLCV证明微观执行质量。 同一根日线可以有 open=close=100、high=101、low=99，却没有说明先见101还是99，也没有报价、成交量在价位上的分布或排队。日频账本可按预先声明的bar规则做策略层比较；不能由其结果推断限价单的队列成交或订单簿冲击。

13. Quant Research Application

假设研究问题是：“某个信号在较高预测强度时，扣除买卖执行摩擦后的收益是否仍为正？”这不是“信号预测收益显著”同义问题。应用步骤为：

定义估计目标。 写清证券池、决策频率、持有区间、基准币种、目标数量形成方式、买卖方向、费用口径和要比较的成本后收益。明确目标是策略组合效应还是特定订单类型的执行差异。
锁定当时可得的输入。 对每条行情保留 event_time、available_at、ingested_at 和场所；对信号保留 decision_time；生成 order_send_time、order_receive_time、fill_time。验证来源允许在决策时使用且时钟已校正。available_at 大于 decision_time 的快照不能回填为决策输入。
为订单定义可证伪规则。 订单方向、数量、限价/保护价、有效期、路由与暂停处理都要在读取结果前确定。将执行价相对到达mid、决策价和收盘价分别报告，避免在看结果后选择有利基准。
先建立低能力基准。 比较不计成本的收盘标记、报价中间价标记、按显式 spread/费率代理的模型，以及有事件级数据时的规则驱动回放。基准之间的差异是测量边界，不是挑选“最真实”一列的许可证。
检查可执行性。 对照订单数量与同一时点/场所可见深度；量化部分成交率、未成交量、簿内走动、等待时间和后续markout。交易量、成交率与价差须按证券和市场状态分组，不能只汇总一个平均值遮蔽尾部。
保留时间外评估。 参数和成本模型只在过去训练窗标定，在下一时间窗冻结执行。和第29章账本对接时，应把订单实际已成交数量、现金/持仓和收益区间写进账本；没有真实订单事件时，明确仍是模型假设，不将该结果伪装成真实回测。
预注册反证条件。 若可交易子样本的部分成交过多、买卖方向净成本吞噬收益、收益仅存在于不可获得的收盘价、成本参数轻微变化即改变结论，或可用时间晚于决策，就不能声称信号可执行。样本外成本后收益仍需对模型不确定性和多个检验作判断。

一个日频OHLCV项目可以回答“在某个事先声明的日线成交代理下，排序信号怎样表现”；它不能回答某订单在某个价位何时排到队首，也不能验证 tick 内的撮合顺序。第35章的成本估计和第36章执行策略只有在观测与时序支持时才能扩大这个问题。

14. Chapter Summary

报价是场所展示的状态，中间价是参考标记，订单是带条件的指令，成交是逐笔结果，持仓与PnL是账本状态。买单穿过卖盘、卖单穿过买盘时，价格与数量要按可用档位逐一核算；越过最优价的数量产生簿内走动，深度不足则留有未覆盖数量。点差、滑点、冲击和逆向选择相互作用，但依赖不同定义和证据。

规则和队列是场所/订单类别/版本相关对象。快照只支持其可见时刻的有限陈述；完整历史需要顺序可用的事件与规则。数据时间、决策和订单时间不能合并成一个日期。OHLCV 可以支持明示的 bar 代理，不能证明订单簿撮合质量。本章计算器仅扫单一、静态、未交叉簿上的可见深度；它不改造第29章账本，也不构成未来项目的执行器。

15. Exercises

题号固定用于正文与Loom映射；所有数值均属教学构造。

34-E01（概念）。 用一句话分别解释 Bid、Ask、Mid 和 quoted spread。一个只有最佳买卖价的截图能否说明一笔1,000股买单可在 Mid 成交？还缺少什么信息？

34-E02（手算与PnL）。 使用本章例A订单簿。按规则列出350股市价买入和350股假设卖回的价量成交、两边VWAP、现金差额与往返PnL。解释为什么到达Mid mark 的-USD 6.50不等于往返成交PnL。

34-E03（手算与边界）。 用例B买方主动数据验证有效点差恒等式。将 $m_1$ 改为100.00 USD/股后，重算Realized Spread与Signed Price Impact。它能否据此证明买单造成了价格下降？

34-E04（规则与识别）。 一个时刻的簿快照显示同价累计显示数量8,000股。研究者下单前该价位已有多少量、订单排第几、之后撤了多少量，能否从截图恢复？分别列出所需证据。

16. Programming Exercises

34-P01（订单簿扫单）。 在项目根目录用项目虚拟环境运行第18节的完整参考代码块；代码须自带 Decimal、Level、OrderBook 和 sweep_displayed_book 的导入，以及例A订单簿构造。断言350股买单逐档成交、成交额USD 35,010及VWAP；再用只有100股可见卖盘的簿验证100股成交、250股残余，并检查空卖盘时零成交、全额残余和None VWAP。不得修改核心函数来假装它支持队列。

34-P02（输入边界与无成交）。 在项目根目录运行第18节列出的完整命名测试：交叉簿、未排序簿及off-tick价位应被拒绝，空ask侧买单应返回零成交、全部残余、notional为0及VWAP=None。说明None是本API的无成交约定；NaN不等于0，若不检查filled或把缺值fillna(0)，会把无成交/未定义状态误作零值结果。

17. Challenge Problems

34-C01（最小事件回放设计）。 设计能核验一个限价单历史队列与成交的最小数据契约。写出事件字段、可用时间过滤、同时间戳排序、规则版本、订单状态和至少三个失败条件。不得假设仅有快照即可回放。

评分：时间/事件字段3分；场所规则与顺序2分；新增、执行、取消/改价状态2分；可用时点和时钟1分；失败/不可识别边界2分。

34-C02（OHLCV边界与研究声明）。 构造两条完整逐笔路径；每条四笔、每笔100股，事件时间为1、2、3、4，均汇总为O=100、H=101、L=99、C=100、V=400股。假设每笔记录在事件时间后0.1可得。固定同一买入限价单：100股、限价99、DAY至收盘；策略在t=2.5决策并发送，假设零延迟、同刻到场。到场时假设无可立即成交的ask，价99处无排队量。另外构造OHLCV外的主动方向和玩具优先规则：本单到场后持续有效，后来99处的卖方主动100股先与这个唯一在场买单撮合；其他打印不消耗本单。把这些补充假设与打印路径分开说明，不能仅凭打印先后断言成交。列出每笔时间、价格和成交量，说明一条路径成交、另一条未成交，并给出有边界的研究声明及所需后续数据。

评分：两种可行路径2分；说明次序/队列/数量缺失3分；谨慎声明2分；明确下一步数据需求和问题3分。

18. Solutions / Solution Hints

本节给出E题计算、P题参考断言和C题可接受的研究论证。开放题并无唯一市场规则或唯一算法；按题目评分条件核对，不把一个样例当作普遍交易所规则。

34-E01。 Bid 是场所此时展示的买方价格；Ask 是卖方价格；Mid 是二者均值；quoted spread 是Ask减Bid。不能。Mid上没有任何卖单承诺向该买单提供成交。还需要订单到达时的可执行对手盘深度、场所及路由、时钟顺序、订单保护条件、适用规则和可能影响成交的市场状态。

34-E02。 买入：[email protected]、[email protected]，成交额 $20{,}004+15{,}006=35{,}010$ USD，VWAP $100.028571\ldots$ USD/股。卖回：[email protected]、[email protected]，收入 $30{,}000+4{,}999=34{,}999$ USD，VWAP $99.997142\ldots$ USD/股。零费用下假设往返PnL为 $-11$ USD。初始现金35,010，买后现金0、持仓350股；按到达Mid100.01估值，权益35,003.50，Mark PnL=-6.50。Mid标记没有执行卖出，且同快照卖回另产生4.50美元相对Mid的损失，因此它与往返成交PnL不同。

34-E03。 最初买例：Effective $=2(100.02-100.01)=0.02$ ；Realized $=2(100.02-100.03)=-0.02$ ；Signed Impact $=2(100.03-100.01)=0.04$ USD/股，故 $0.02=-0.02+0.04$ 。若 $m_1=100.00$ ，Realized $=2(100.02-100.00)=0.04$ ；Impact $=2(100.00-100.01)=-0.02$ ；仍有 $0.02=0.04-0.02$ 。不能证明因果价格冲击：同期新闻、其他交易与共同市场变动都可能改变 $m_1$ 。

34-E04。 不能从截图恢复。需要订单级新增和标识、精确场所时间、执行、减量/取消/删除、修改是否保留优先、场所状态/拍卖事件、数据feed可见类别和缺口检查，以及适用市场模型版本。必须验证事件当时可用并按场所规则排序；若关键消息缺失，应判队列不可识别，而非补造一个FIFO位置。

34-P01。 从项目根目录运行 .venv/bin/python -，再粘贴以下完整代码；它不读取本节外的Python变量，也不复制核心算法。

from decimal import Decimal

from quant_course.microstructure import Level, OrderBook, sweep_displayed_book

book = OrderBook(
    bids=(Level(Decimal("100.00"), 300), Level(Decimal("99.98"), 400)),
    asks=(Level(Decimal("100.02"), 200), Level(Decimal("100.04"), 300)),
)
buy = sweep_displayed_book(book, "buy", 350)
assert [(fill.price, fill.size) for fill in buy.fills] == [
    (Decimal("100.02"), 200),
    (Decimal("100.04"), 150),
]
assert buy.notional == Decimal("35010.00")
assert buy.vwap == Decimal("35010") / 350

thin = OrderBook(bids=(), asks=(Level(Decimal("100.02"), 100),))
partial = sweep_displayed_book(thin, "buy", 350)
assert (partial.requested, partial.filled, partial.remaining) == (350, 100, 250)
assert partial.notional == Decimal("10002.00")
assert partial.vwap == Decimal("100.02")

empty = OrderBook(bids=(), asks=())
no_fill = sweep_displayed_book(empty, "buy", 350)
assert (no_fill.filled, no_fill.remaining, no_fill.notional, no_fill.vwap) == (
    0, 350, Decimal("0"), None
)

34-P02所列命名测试覆盖交叉簿、未排序簿、off-tick输入和空对手盘。残余量不是成交量；本函数不模拟排队或剩余单的后续处理。

34-P02。 完整命名验证由下方两个pytest节点运行：第一个参数化测试覆盖交叉、未排序及off-tick簿；第二个测试覆盖空对手盘。项目根目录的运行命令为：

.venv/bin/python -m pytest -q \
  tests/test_microstructure.py::test_rejects_crossed_unsorted_or_off_tick_book \
  tests/test_microstructure.py::test_empty_contra_side_returns_no_fill

交叉簿因最佳买价不低于最佳卖价而违反本例要求的未交叉状态；买方价位须从高到低排列、卖方价位须从低到高排列，函数不会静默排序；off-tick价位不符合价格增量，也不会被四舍五入。空ask侧返回 filled=0、remaining=requested、notional=Decimal("0") 和 vwap=None。None是该API明确采用的无成交标记；NaN不是0，也不表示成交价格为0。先检查filled；不要把None/NaN直接fillna(0)后当作已成交或零成本结果。

34-C01。 一份合格答案可含：venue/security/order id；消息类型（新增、执行、撤单、删除、改价）；价格、剩余显示/隐藏数量、方向、订单类型、显示类别；源 event_time/序号、source available_at、local ingested_at；订单 client_send、venue_receive、ack 和 fill 时间；场所 session/交易状态；feed 序号连续性；规则生效版本/优先级；统一UTC时钟及同时间戳顺序策略。只纳入 available_at <= decision_time 的研究输入。发现序号缺口、时钟无法排序、订单ID复用未消歧、规则版本未知或必要消息丢失时，拒绝给出确定排队位置/成交；报告不可识别区间。

34-C02。 表中 $t_1,t_2,t_3,t_4$ 分别为事件时间1、2、3、4，各笔均为100股且在事件时间后0.1可得；成交量按股数只计一次：

路径	时间与价格（股数）
甲	$t_1:100\ (100),\ t_2:101\ (100),\ t_3:99\ (100),\ t_4:100\ (100)$
乙	$t_1:100\ (100),\ t_2:99\ (100),\ t_3:101\ (100),\ t_4:100\ (100)$

同一DAY买单100股@99于 $t=2.5$ 决策/发送并假设零延迟到场；订单假定到收盘持续有效，到场时ask高于99且99无排队。甲在 $t=3$ 有100股卖方主动打印@99；按题设玩具优先规则，该打印先与唯一在场买单撮合，订单全成；其他打印不消耗该订单。乙在 $t=2$ 的99打印早于到场，之后无99卖方主动打印，订单未成。主动方向、持续有效和玩具优先规则均是OHLCV外的假设，打印顺序本身不证明撮合。谨慎结论：“日线代理表现……；相同OHLCV不能识别订单时序、对手盘量或队列，故不证明真实成交或微观执行质量。”评估成交率、未成交机会成本和markout需场所逐笔/订单事件及event_time/available_at。

19. Further Reading

Must Know

U.S. Securities and Exchange Commission / Investor.gov, “Limit Orders”：核对买入/卖出限价的价格边界和不保证成交。只把页面说明用于基本订单性质；具体场所及经纪指令仍以适用规则和协议为准。
U.S. Securities and Exchange Commission / Investor.gov, “Executing an Order”：阅读经纪商可把订单路由到交易所、其他场所、做市商或ECN的概览；它不是具体订单路由记录或最佳执行评价。
Nasdaq Equity 4，Rule 4757：只在讨论 Nasdaq 对指定订单类别的价格/时间及显示类别优先时使用。检查规则版本、生效日与证券适用范围。

Should Know

NYSE Equities, “Equities”：看交易所对其不同市场模型的简述，理解即使同一交易所集团也不能一律套用FIFO；详细判断回到相应场所规则。
Nasdaq, TotalView-ITCH 5.0 Technical Specification：阅读订单新增、执行、取消、删除等消息类型，以理解事件流与快照的记录差别。规格不是本章真实交易数据；未读取的具体条款不作结论。

Advanced

Lawrence R. Glosten and Paul R. Milgrom (1985), “Bid, ask and transaction prices in a specialist market with heterogeneously informed traders,” Journal of Financial Economics 14(1), 71-100, DOI 10.1016/0304-405X(85)90044-3。本文仅核读出版社摘要，适合进一步研究知情交易和报价形成；本章只采用摘要层级的机制描述。

20. References

逐条来源及核读范围见 course/zh/chapters/ch34/source_notes.md 与 references/sources.json。来源支持订单规则、消息类别和摘要级机制；不提供构造行情或成本参数。未读章节、规则或论文全文不作为证据。