微观结构与限价单簿特征构建 [page::1]

• 利用Bybit 100ms级别LOB快照，分别提取一级至五级价格和数量不均衡指标及加权中价变动。

- 特征输入传统模型（逻辑回归、XGBoost）和深度模型（DeepLOB、CNN+LSTM混合）进行分类预测。

• 结合不同时间尺度与二元、三元分类任务评估性能差异。

模型架构详解与对比 [page::4][page::5]

• 设计多种模型：包括纯树模型（XGBoost）、传统统计模型（逻辑回归）、深度神经网络及融合模型。

- DeepLOB使用三层Conv2D+LSTM进行复杂时空特征捕捉，CNN+CatBoost/XGBoost混合模型先做特征提取再分类。

• 模型训练采用类别加权和焦点损失以应对类别不平衡和易漏判类别。

噪声过滤与数据预处理的关键作用 [page::5][page::6]

• 采用Savitzky–Golay平滑滤波和卡尔曼滤波去除LOB快照中高频噪声。

- Savitzky–Golay能更好保持局部多项式曲线趋势，提升模型预测准确度和泛化能力。

• 卡尔曼滤波参数敏感且调优复杂，表现不稳定，效果不及简单滤波器。

量化预测性能评估及模型效果分析 [page::7][page::8][page::9]

| 模型 | 最高F1分数 | 预测准确率 | 测试快照数 | 参数调整关键点 |
|-----------------|-------------|-------------|------------|---------------------|
| XGBoost | ~0.715 | 71.5% | 20,000 | 使用Savitzky滤波, LOB深度影响准确度 |
| 逻辑回归 | 次优 | 约69% | 同上 | 轻量快速，效果稳定 |
| 深度网络(DeepLOB) | 性能稍逊 | 约70% | 同上 | 高计算延时，复杂参数调优 |

• LOB深度选择影响样本覆盖率和预测准确率的权衡，浅层LOB覆盖样本多准确率降低。

- 序列长度增加(如T=10)可稍提升准确率，但带来计算负担。

• 重点指出增加网络深度未显著提升结果，预处理和特征质量才是关键因素。

结论与未来方向 [page::9]

• 简化模型结合合理预处理可媲美甚至超越深层复杂系统，具有更低推理延迟和解读性强的优势。

- Savitzky–Golay滤波为噪声抑制首选，卡尔曼滤波需更精细调参。

• 真实场景适用性需要多日多市场数据验证，未来可尝试自适应去噪和更广泛资产的LOB信号挖掘。

深度解析报告：《Exploring Microstructural Dynamics in Cryptocurrency Limit Order Books: Better Inputs Matter More Than Stacking Another Hidden Layer》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： Exploring Microstructural Dynamics in Cryptocurrency Limit Order Books: Better Inputs Matter More Than Stacking Another Hidden Layer

- 作者与机构： Haochuan (Kevin) Wang，来自芝加哥大学

• 发布日期： 2025年5月

- 研究主题： 加密货币限价订单簿（Limit Order Book, LOB）微观结构动态及其对短期价格预测的影响

• 核心论点：

- 加密货币（以BTC/USDT为例）的价格动态主要由LOB中的供需失衡驱动，但原始LOB数据高度噪声化，影响信号提取。
- 先前研究中，深度学习架构虽表现优异，但增加隐藏层等复杂模型结构并非总能带来显著提升。
- 论文重点探讨数据预处理（如过滤平滑）与特征工程对于提升预测准确率的作用，结果表明经过精细数据处理后，简单模型（如XGBoost、逻辑回归）可以达到复杂模型相媲美或更优的表现，同时推理速度更快，解释性更强。

• 研究方法与数据： 利用Bybit交易所公开数据，对BTC/USDT的LOB数据在100毫秒至多秒级进行采样，比较从简单的基线模型到复杂深度学习架构的性能表现，应用Kalman滤波和Savitzky–Golay滤波等两类数据预处理方法，针对二分类（涨/跌）和三分类（涨/平/跌）任务进行系统评估。

- 预期输出： 对比模型在样本外的预测精度、延迟和对噪声的稳健性，验证“更好的输入”比“更深的网络”更有效。

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二、逐节深度解读

1. 引言与研究背景

• 加密货币交易所的高频交易环境与传统交易所区别明显，后者如CME和Nasdaq受限于时间和监管限制，前者24小时交易且全世界订单流高度分散。

- 微观结构层面，价格变动主要由LOB中的买卖单不平衡而非基本面新闻驱动（这点在高频交易领域十分常见）。

• LOB研究历史上曾广泛应用于股票、期货等传统市场，因此加密市场研究可以借鉴相关经验。

- 本研究进一步聚焦数据预处理和特征工程，使用非专有的、公开可复现原始LOB数据，强调方法的复制性和实际适用价值。

1.1 微观结构数据特征与手工特征构造

• 使用Bybit的100毫秒级快照数据，捕获LOB前10层的买卖盘信息（买档价格/量，卖档价格/量）。

- 提出了关键手工特征定义：
- 过去一时刻的中间价$m{t-1}$。
- 一级订单不平衡$It^1$：买单与卖单量差的标准化。
- 五层累计订单不平衡$It^5$。
- 加权中间价变动$\Delta mt^w$，其中权重随层级递减。

• 传统模型（逻辑回归、XGBoost）利用上述人工设计特征进行训练，且动态更新；

- CNN和LSTM模型自动学习特征，取代手工工程；

• 实验设计包括六种模型和多个预测时间跨度（100ms、500ms、1s），以及两种分类任务（二类和三类）；

- 应用Kalman滤波和Savitzky–Golay滤波消减噪声，评估不同处理对结果的影响。

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2. 文献综述

• 逻辑回归（LR）基线：

- 优点是训练和推断快，适合高频场景且解释性强（可通过系数理解关键驱动指标）；
- 精度约48–64%，在小样本或噪声多时表现相对稳健，减少过拟合风险。

• XGBoost及梯度提升树（GBDT）：

- 通过树模型非线性拟合，能捕捉复杂模式；
- 丰富的特征工程（如滚动波动率、订单流不平衡度、主成分特征）提升模型表现；
- 过去研究依赖事件数据，可能存在时间间隔不一的问题，对统一快照数据不适用。

• 深度学习模型：CNN+LSTM：

- CNN负责空间特征提取，LSTM捕获时间序列依赖；
- 自动学习特征组合，但缺乏解释性，且风险在于过拟合非经济信号。

• 分类结构讨论：

- 二元分类对应涨跌，理论上根据有效市场假说准确率应为50%；
- 但三分类引入“平盘”状态避免噪声误判，平衡类别分布并采用逆频率加权损失减少类别不平衡影响。

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3. 噪声处理与数据预处理

• LOB数据因高频动态、订单快速变动和撤单，噪声极大，影响模型学习。

- 文献中往往采用供应商预处理数据，而本研究直接使用原始数据，增强可复现性。

• 采用两种时间序列滤波方法：

- Kalman滤波：基于简单随机游走隐状态建模，递归估计平滑隐含价格；
- Savitzky–Golay滤波：局部低阶多项式拟合，兼顾平滑与保留趋势。

• 还进行了标签构建调优、时间粒度调节以降低价格波动噪声。

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4. 数据与模型方法

• 数据集描述：

- Bybit公开2025-01-30单日数据，100ms采样，包含最多200层买卖档（部分有缺失）。
- 缺失价位用NaN填充。

• 模型选择：

- 6种模型：逻辑回归、XGBoost、CatBoost、CNN+LSTM、CNN+XGBoost混合、DeepLOB（3层CNN+LSTM加focal loss）。
- CNN+CatBoost与CNN+XGBoost混合均利用卷积网络先提取嵌入，后端用梯度树模型分类。
- DeepLOB利用二维卷积捕捉价格和量的层级交叉特征，再用LSTM建模时序关系。
- 简化CNN+LSTM架构仅单层卷积和双向LSTM，侧重平衡性能与计算开销。
- XGBoost单独使用时，将全部序列数据展平为向量输入，使用常规超参数搜索。

• 数据预处理细节：

- 引入滤波器先对序列特征降噪处理，三种数据版本对比（原始、Savitzky-Golay平滑、Kalman滤波）。
- 图表展示两种滤波对中价的平滑效果，观察其减少高频震荡噪声的能力。

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5. 实验结果与分析

• 评估指标：使用F1分数平衡准确率与召回率，针对不同类别进行衡量。

- 样本划分：前10万个样本训练测试拆分80%/20%，剔除缺失数据保证深度层级统一。

• 5.1 三分类精度对比：

- Savitzky滤波数据表现最好，显著优于原始和Kalman滤波，但各模型间差距不大。

• 5.2 二分类精度对比：

- 结果同三分类，Savitzky平滑有提升，模型间性能差异较小。

• 5.3 LOB深度影响（以XGBoost为例）：

- 深度越浅，样本数量大增，数据覆盖变广（5,442增至18,336），但F1与准确率下降（0.715降至0.580）。
- 表明覆盖度与精度存在权衡，深层数据提供更丰富信号但限制样本量。

• 5.4 序列长度对模型表现影响（XGBoost与逻辑回归）：

- 序列长度$T=1$表示单一快照预测未来1秒价格变动，$T=10$表示用1秒内连续10个100ms快照预测1秒后走势。
- 延长序列有助于捕获时序信息，带来约2%准确率提升。
- 但训练和推理时间也随之增长，需要权衡。

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6. 结论解读

• 额外增加深度学习CNN层数对预测准确率提升有限。

- 数据输入质量及降噪处理比模型复杂度对性能提升更关键；

• 简单模型（XGBoost、逻辑回归）在经过精细特征工程和滤波预处理后，既能达成等效甚至更好的准确率，也具备更快推理速度和更易解释性；

- Savitzky–Golay滤波优于Kalman滤波，后者对参数设定更敏感且难以优化；

• 各模型精度范围为0.42到0.71，预测时长与LOB深度对结果有显著影响；

- 实际交易部署须考虑时效性，过度追求模型复杂度和精度可能因计算延迟导致机会流失；

• 本研究样本金额单一交易日，后续需要多日及不同市场环境下验证；

- 建议未来方向探索更灵活的自适应降噪技术、比较逐笔成交数据与快照数据差异及适用性、拓展到流动性较差的资产。

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三、图表深度解读

图1（第1页）

左图为原始LOB密度结构，以价格为横轴，订单密度（买盘绿色，卖盘红色）为纵轴，展示买卖深度盘的分布和中间价（蓝线）。右图为累计LOB快照，显示累计买盘和卖盘总量，展现供需不平衡。

该图强调累积量差异（不平衡）与短期价格走势的相关性，直观揭示订单深度及价格层关系为价格预测的关键特征。



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图2（第4页）

CNN + CatBoost架构流程图，输入为LOB序列数据，先经过两层1D卷积层加ReLU激活与批量归一化，后经过全局最大池化和全连接映射至64维嵌入空间，再由CatBoost分类器进行预测。此流程梳理了卷积网络作为特征提取器，强化梯度提升树优势的方案。



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图3（第4页）

DeepLOB架构图，输入重塑为2D张量，通过三层卷积块提取价格和数量的层级交互特征，经LSTM序列建模，然后全连接至输出。体现深层特征抽象与时间依赖模型融合的设计。



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图4（第4页）

简化CNN + LSTM架构，仅一层可分离卷积，利用空间Dropout正则化，再经双向LSTM处理。体现了更轻量级但保留时序信息和跨价格层正则化的架构理念。



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图5（第5页）

XGBoost全树模型架构流程，输入LOB展平成向量，经过多层梯度提升树，超参数（最大深度、学习率）采用网格搜索调优，最后输出分类结果。显示了纯树模型端到端流程。



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图6（第5页）

CNN + XGBoost架构，卷积网络同CNN+CatBoost，提取特征嵌入，但分类器替换为XGBoost。显示了两种梯度提升树结合卷积特征提取的对比实验设计。



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图7（第5页）

Savitzky–Golay和Kalman滤波效果对比图，灰色线为原始观察价格，中红绿线分别表示应用两种滤波后的平滑价格轨迹。图中体现两滤波方法均减少了高频噪声波动，Savitzky–Golay滤波在保留中长期趋势方面效果更优。



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四、估值分析

该论文本质上是方法论比较研究，未涉及企业财务估值。但可将模型性能度量视作“估值指标”，包括：

• 准确率（Accuracy）与F1分数：平衡正负类预测性能的综合指标，反映模型预测质量。

- 延迟（Latency）/推理时间：衡量模型实盘中的响应速度及可用性。

• 样本覆盖率与深度层级关系：权衡数据量与预测准确度，影响模型泛化能力。

- 调参曲线：通过网格搜索调整模型复杂度（例如深度、学习率）获得最优性能。

所有这些衡量标准均作为模型选择和架构设计的重要“双因素”考虑。

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五、风险因素评估

• 噪声与数据质量风险：原始LOB数据噪声高，若滤波与预处理不到位，模型可能学习错误信号或过拟合，影响泛化。

- 参数调优风险：Kalman滤波因参数敏感，若设置不当，甚至会使性能退化，模型表现不稳定。

• 时间序列长度权衡：序列越长计算量越大且潜在过拟合风险增加，序列太短则信息缺失。

- 数据覆盖与深度限制：剔除深度档次较少的快照提升覆盖范围但损失精度，存在覆盖与性能的矛盾。

• 模型复杂度与部署风险：过于复杂的模型推理延时过长，可能错失交易机会，降低实际效用。

- 单日数据局限性：数据样本有限，现实市场环境多变，模型稳定性和适用性尚需多日和跨市场验证。

目前报告对风险的缓解措施主要包括合理的数据预处理、滤波方法选择及参数调优，提及未来工作需专注于增强方法的自适应性和扩展泛化测试。

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六、批判性视角与细微差别

• 模型性能与复杂性的偏差：论文明确质疑“叠加深度层即提升性能”的惯常认知，强调数据准备的重要性。但未对深度学习模型的结构多样性和参数规模做更大范围探索（如更深更大的网络）。

- 参数调优力度有限：Kalman滤波参数调优受计算资源影响有限，导致其表现不佳，可能未充分体现其潜力。

• 数据样本单一，可能造成实验结果局限于特定市场条件，未来需验证多时间段和多资产的稳健性；

- 处理类别不平衡的手法（逆频率权重）虽说明，但具体对模型性能影响未详尽展示，留存潜在改进空间；

• 图表与结果数据未完全公布，使外部读者难以完全复现或验证报告结论。

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七、结论性综合

本论文通过对比多种机器学习和深度学习模型在加密货币交易所（Bybit）BTC/USDT限价订单簿数据上的表现，系统验证了数据预处理质量远比模型结构复杂度对短期价格趋势预测的贡献更大。报告展示：

• 关键技术见解：

- 手工设计的经济驱动特征（如订单不平衡、加权中价变化）结合强有力的滤波（尤其是Savitzky–Golay）显著提升信号质量。
- 复杂深度网络（如DeepLOB三层CNN）相比简约架构改进有限，且推理时间更长。
- 简单高效的模型（XGBoost、逻辑回归）通过合理特征和降噪处理后，实现与复杂模型相当甚至稍优的性能，且适合实际交易部署。

• 实证数据洞察：

- 表格和图表集中体现了滤波技术对中位价信号平滑的效果，及模型间F1分数和准确率的对比表现。
- 数据覆盖率与LOB深度呈负相关，需在覆盖和精度中取舍。
- 时间序列长度的适度延长（如10步序列）能带来约2%的性能增益，表明时序依赖具价值。

• 总体评判：

- 本研究重申了高频交易领域“信号胜于复杂”的实用哲学，也强调了模型速度和可解释性的商业价值。
- 明确敲响警钟，盲目追求模型深度和精准度而忽视系统延时及稳定性，可能在实盘中适得其反。
- 研究工作基于公开数据，具有很高的复现价值和推广潜力。

总结而言，作者立场清晰，客观评价了各模型在高频LOB数据预测上的相对表现，突出强调“更好的输入带来更大的价值”且佐以详实的实验支撑，具有为后续学术和实务路径提供指引的意义。

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