神经估计限价订单簿路径的不可逆性

01 摘要

研究定义粗粒化限价订单簿路径的不可逆率为每事件前向与反向对数密度比，用顺序不变MLP和时序卷积网络从纳斯达克逐单数据中估计。对NVDA，顺序敏感估计0.054 nats/事件，顺序不变估计0.036，顺序增量为0.018；所有12个标的的日间样本增量均为正。校准的队列反应模拟器匹配市场有序率0.052与0.054，但顺序增量仅0.0006，远低于市场的0.018。

02 关键点

1. 顺序敏感与顺序不变网络对NVDA的不可逆率估计分别为0.054和0.036 nats/事件，顺序增量0.018，且在所有12个标的的日间样本中均为正。
2. 保持粗粒化一步转移表的替代数据恢复的不可逆性比观测路径低30%，表明路径顺序贡献了额外不可逆性。
3. 队列反应模拟器匹配市场的整体有序率（0.052对0.054），但顺序增量仅0.0006，说明其时间不对称源于块组成而非块顺序。