我们一般所说的 Hidden Liquidity 就是指各种 Hidden Order 啦，Iceberg 是其中一种。所谓的隐含流动性，指的是市场上已经确实存在的 Order，只要你能探测到它的存在并且比别人更快做出反应，就可以归为己用的东西。
这件事是一个纯技术问题。在一个真正的 Order Driven Market 里，所有的交易者都应该能根据交易所发来的数据实时了解 Order Book 的变化情况。但是总有一些高富帅想要搞特殊，他们偶尔想偷摸发几个 Order ，在你不知道的情况下完成一些对他们有利的交易。而交易所为了满足这些高富帅的要求，只好在技术上做出 Hidden Order 这种折衷的方案，本质是在交易所内部给他们留了一个隐藏的优先队列。但为了维护市场数据的透明性和一致性，Hidden Order 的成交仍然会以正常的形式发给每个人，具体怎么发，每家交易所的实现各有不同。我们所说的“发现隐含流动性”，就是指通过市场数据中的细节来探测交易所内的那个隐藏队列上是不是有某些 Hidden Order 存在。我以前写过一个回答讲了其中一种做法：
高频交易都有哪些著名的算法？
国内的情况是，交易所只发快照，连逐笔的数据都没有，这种数据的透明性是非常差的。两次快照之间交易所可以完成无数的猫腻，根本不用费力跟你搞什么 Hidden Order。显然这种情况下去探测有没有 Hidden Order 是一件没有意义的事情。
而你的问题中所提到的，并不能叫做隐含流动性，只是单纯的趋势预测而已。这种预测可以用的方法很多。比较民工的做法无非是做一些基于统计的模型，找找不同信号间的相关性。比如说 “一次快照之后 bid 或者 ask 某一边移动了 n 个 tick” 这个信号和“一分钟后的价格比现在高/低 m 个 tick”这件事的相关性是怎样？只要有数据，随便用些简单的线性模型就可以得出结论，比如 a) 完全没有关系；或者是 b) 有 p% 的概率事件会发生之类。如果你有幸找到了一个 b) 类答案，自然还可以在此基础之上设计交易策略，那时你还需要考虑诸如 transaction cost，execution 之类的种种细节问题，任何一点展开来都有大量的量化和开发工作需要做。
好的信号当然不都是靠拍脑袋想出来的。很多时候好信号本身是有经济学意义的。比如在一些特定的时间，交易员或者交易系统会有群体性的特征，可能是集中在某些价位上成交啦，也可能是大家会集体去追某一个信号啦，等等。通过对这些现实世界的观察和理解，更有可能帮助你找到灵感。在思路出现以后，用量化的手段进行验证和分析，是比盲目的在数据里用高大上的模型算命更靠谱的道路。正所谓要想了解市场，首先你要了解人类。
后来，当你在镜中看到自己斑白的两鬓时，希望你还记得来时路：）
注：Spread 是 transaction cost 的一部分，急需通过 market order 完成的交易需要支付的成本包括交易手续费和 spread 两部分。它直接影响大家的交易意愿，在 spread 高的时候，因为交易成本高，愿意交易的人就会减少，也意味着流动性下降。所以是市场数据中一个非常重要的信息。
我们一般所说的 Hidden Liquidity 就是指各种 Hidden Order 啦，Iceberg 是其中一种。所谓的隐含流动性，指的是市场上已经确实存在的 Order，只要你能探测到它的存在并且比别人更快做出反应，就可以归为己用的东西。
这件事是一个纯技术问题。在一个真正的 Order Driven Market 里，所有的交易者都应该能根据交易所发来的数据实时了解 Order Book 的变化情况。但是总有一些高富帅想要搞特殊，他们偶尔想偷摸发几个 Order ，在你不知道的情况下完成一些对他们有利的交易。而交易所为了满足这些高富帅的要求，只好在技术上做出 Hidden Order 这种折衷的方案，本质是在交易所内部给他们留了一个隐藏的优先队列。但为了维护市场数据的透明性和一致性，Hidden Order 的成交仍然会以正常的形式发给每个人，具体怎么发，每家交易所的实现各有不同。我们所说的“发现隐含流动性”，就是指通过市场数据中的细节来探测交易所内的那个隐藏队列上是不是有某些 Hidden Order 存在。我以前写过一个回答讲了其中一种做法：
高频交易都有哪些著名的算法？
国内的情况是，交易所只发快照，连逐笔的数据都没有，这种数据的透明性是非常差的。两次快照之间交易所可以完成无数的猫腻，根本不用费力跟你搞什么 Hidden Order。显然这种情况下去探测有没有 Hidden Order 是一件没有意义的事情。
而你的问题中所提到的，并不能叫做隐含流动性，只是单纯的趋势预测而已。这种预测可以用的方法很多。比较民工的做法无非是做一些基于统计的模型，找找不同信号间的相关性。比如说 “一次快照之后 bid 或者 ask 某一边移动了 n 个 tick” 这个信号和“一分钟后的价格比现在高/低 m 个 tick”这件事的相关性是怎样？只要有数据，随便用些简单的线性模型就可以得出结论，比如 a) 完全没有关系；或者是 b) 有 p% 的概率事件会发生之类。如果你有幸找到了一个 b) 类答案，自然还可以在此基础之上设计交易策略，那时你还需要考虑诸如 transaction cost，execution 之类的种种细节问题，任何一点展开来都有大量的量化和开发工作需要做。
好的信号当然不都是靠拍脑袋想出来的。很多时候好信号本身是有经济学意义的。比如在一些特定的时间，交易员或者交易系统会有群体性的特征，可能是集中在某些价位上成交啦，也可能是大家会集体去追某一个信号啦，等等。通过对这些现实世界的观察和理解，更有可能帮助你找到灵感。在思路出现以后，用量化的手段进行验证和分析，是比盲目的在数据里用高大上的模型算命更靠谱的道路。正所谓要想了解市场，首先你要了解人类。
后来，当你在镜中看到自己斑白的两鬓时，希望你还记得来时路：）
注：Spread 是 transaction cost 的一部分，急需通过 market order 完成的交易需要支付的成本包括交易手续费和 spread 两部分。它直接影响大家的交易意愿，在 spread 高的时候，因为交易成本高，愿意交易的人就会减少，也意味着流动性下降。所以是市场数据中一个非常重要的信息。
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