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别把 queue pressure 只读成静态 OBI：对 short-cycle desk，更该先测的是「one-sided depth depletion × slow refill → 同向短漂移」这条 microstructure raw alpha

• 时间：2026-04-18 01:46 UTC
• 类型：2026 GitHub repo source audit（README.md + src/mm_live/signals/imbalance.py + src/mm_live/signals/microprice.py）+ 2026 Preprints 论文 branch read（Within-Venue Monitoring of BTC/USDT Liquidity and Resiliency on Binance: A Queueing-Theoretic Framework）+ Binance Spot 公共深度 1s live probe（BTCUSDT / ETHUSDT，top20，约 210s）
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：当买一侧或卖一侧近端深度被明显打薄，而且 2~3 秒内没有快速补回，这往往不是“噪声扫一下就结束”，而更像冲击还没消化完；价格随后几秒更容易继续朝被打薄那一侧漂移。
• 是否可独立复现：是
• 是否可直接落地完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）：是
• 主题标签：raw-alpha / microstructure / queue-pressure / depth-depletion / refill / resiliency / continuation / maker-taker / binance / btc / eth / 1m / 3m / 5m
• 证据类型：repo 信号结构 + 论文机制框架 + live public-data sanity probe

1. 先把一句话说清楚：这篇东西的 base alpha 是什么？

> base alpha 不是“OBI 大就追”这种静态厚薄判断，而是更动态的一句：one-sided queue depletion that does not refill quickly -> same-direction short-horizon drift。

翻成人话：

• 如果买盘近端深度突然被打掉一截，说明下方托单被吃掉了；
• 若随后几秒挂单没有迅速补回来，说明这一下冲击没有被市场立刻吸收；
• 这时价格更容易继续往下挪；
• 卖盘侧同理，卖一附近深度被打薄且补得慢，则价格更容易继续往上挪。

这条东西仍然属于 raw alpha，不是单纯 filter。因为你可以直接拿它定义方向、进场、持有窗口和退出条件。只是它天然更适合和 maker/taker 执行壳绑在一起。

2. 这次看的两份主材料，分别提供了什么

2.1 repo：把“静态 queue pressure”拆得很清楚

主仓延续昨天那条高信号 2026 repo：

• Author / Maintainer： Aliipou
• Year： 2026
• Title： *mm-live*
• Venue： GitHub repo
• Readable URL： <https://github.com/Aliipou/mm-live>
• Repo URL： <https://github.com/Aliipou/mm-live>

repo 里最核心的是两层：

• microprice.py：把买一/卖一队列厚薄翻译成一个更接近“真实短时公允价”的价格；
• imbalance.py：把 top-N 深度不平衡做成更平滑的 pressure signal。

昨天那条 digest 已经把它读成： microprice deviation × imbalance consensus -> short drift

但 repo 继续往前推一步，其实会自然得到一个更交易化的问题：

> 如果 queue pressure 不是静态偏移，而是先发生“某一侧被打薄”的瞬时冲击，那么后面最该看的不是 OBI 当下有多大，而是“补单快不快”。

也就是说，repo 给了 pressure 的观测层；而我这轮更想保留的是它的 动态分叉版：

• 快速补回：更像虚惊一场，directional edge 要降级；
• 慢补 / 不补：更像冲击残留，继续漂移概率更高。

2.2 paper：把“补不补得回来”这件事变成可量化的韧性问题

第二份材料是：

• Authors： Kyle Braughton, Matthew Bartholomew
• Year： 2026
• Title： *Within-Venue Monitoring of BTC/USDT Liquidity and Resiliency on Binance: A Queueing-Theoretic Framework*
• Venue： Preprints
• DOI： 10.20944/preprints202604.0256.v1
• Readable URL： https://www.preprints.org/manuscript/202604.0256/v1

这篇 paper 上一轮我更偏向把它归到 regime / router：它讲的是 venue fragility、impact 强度、resiliency 速度，不直接给你方向。

但如果把它和上面的 repo 接起来，desk 化后会出现一个更具体的分叉：

> 静态 fragility 更像“今天市场脆不脆”；而单次 queue depletion 后的 refill speed，更像“这一脚冲击还会不会延续”。

换句话说：

• paper 给的是韧性语言；
• repo 给的是微观信号接口；
• 两者拼起来后，更像一条可直接做 ultra-short entry 的 raw alpha。

3. 这条 alpha 怎么落成完整策略壳

3.1 方向定义

• bid-side depletion：top1 或 top5 bid depth 相对上一个采样点显著下跳，且 ask 侧没有同步被打薄

→ 看空 / 少接飞刀

• ask-side depletion：top1 或 top5 ask depth 显著下跳，且 bid 侧没有同步被打薄

→ 看多 / 少在上方继续挂空

3.2 关键确认：不是“被打薄”本身，而是“补得慢”

可直接用一个很土但很实用的定义：

• 事件时刻记为 t0
• 近端深度损失量记为 lost_depth
• 看 t0+1s ~ t0+3s 内最多补回多少
• refill_ratio = recovered_depth / lost_depth

再分三档：

• slow_refill <= 0.3
• mid_refill 0.3~0.7
• fast_refill >= 0.7

我的 desk 读法：

• slow_refill：允许做 continuation
• fast_refill：不给 directional admission，甚至可当 veto
• mid_refill：只减仓做，或者要求 microprice/imbalance 再同向确认

3.3 一个最小可执行壳

以 1s 事件为底层，聚合到 1m / 3m 执行也可以：

Entry

• 监控 top5 depth
• 若某侧深度单秒跌幅 <= -15%，且另一侧跌幅 > -5%
• 再要求 refill_ratio_3s <= 0.3
• 同时 microprice deviation 与 depletion 方向一致
• 则在 t0+3s 附近入场，做 3s / 5s / 8s 超短 continuation，或将事件强度聚合成 1m bar 内的 directional pressure 分数

Exit

• 固定持有 5~10s；
• 或一旦 opposite-side queue 反向 depletion；
• 或 refill_ratio 后续跃升到 > 0.7 立刻走。

Sizing

• 按 lost_depth / local_depth、事件前 30s 波动、spread 宽度做分层；
• 单事件只给小仓，允许事件簇叠加，但要设总库存上限。

Risk / Cost

• 这类 alpha 天然怕：撮合延迟、排队失败、价差回吐；
• 若不能在亚秒级/几秒级拿到流数据和执行回报，最好先当 maker-skew bias 或 execution veto 用，而不是纯 taker 追单。

4. 我补的 Binance 公共 depth 快检

4.1 数据源、公开性、更新频率、最小实验口径

• 数据源： Binance Spot api/v3/depth
• 公开性： 完全公开可得
• 更新频率： 本轮按 1s 轮询
• 标的： BTCUSDT、ETHUSDT
• 深度口径： top20 抓取，计算 top5 bid/ask qty
• 样本时长： 约 210s
• 最小事件定义：
• 某侧 top5 depth 单秒跌幅 <= -15%
• 对侧同秒跌幅 > -5%
• 未来 3s 计算 refill_ratio
• 观察未来 3s / 5s / 8s 的 signed mid return
• artifact：
• /root/clawd/jerry/momentum/reports/artifacts/quant_digests/2026-04-18_queue_refill_probe_summary.json
• /root/clawd/jerry/momentum/reports/artifacts/quant_digests/2026-04-18_queue_refill_probe_events.json

4.2 先看最粗结论

总共抓到 139 个单侧 depletion 事件。把收益统一按“depletion 指向的 continuation 方向”签名后：

• 全部事件平均 signed return：
• 3s: +0.25 bps
• 5s: +0.33 bps
• 8s: +0.42 bps

翻成人话： > 只看“某侧突然变薄”本身，就已经不是完全随机；至少在这轮 live probe 里，它后面几秒更偏向继续往被打薄那边漂。

4.3 更关键：慢补比快补更像 continuation

#### bid-side depletion（买盘被打薄 → 看下）

• slow_refill（30 例）
• 5s: +0.68 bps
• 8s: +0.82 bps
• fast_refill（32 例）
• 5s: +0.33 bps
• 8s: +0.37 bps

这组最干净： > 买盘被打薄后，如果几秒内补不回来，向下 continuation 大约是快补情形的 2 倍。

#### ask-side depletion（卖盘被打薄 → 看上）

• slow_refill（36 例）
• 5s: +0.20 bps
• 8s: +0.52 bps
• fast_refill（29 例）
• 5s: +0.12 bps
• 8s: -0.07 bps

这组更 noisy，但方向上仍能读成： > 卖盘被打薄后，若补单很快，向上 edge 会明显衰减；到 8s 口径甚至被反向吃掉。

4.4 我对这些数字的 desk 解读

这轮快检不能证明“直接上线就能赚钱”，但已经够回答一个更关键的问题：

> 这条东西至少不是空想。队列被打薄以后，‘补不补得回来’这件事，确实在几秒尺度上携带了方向信息。

而且它比静态 OBI 更像一个能直接交易的事件型信号：

• 静态 OBI：像“现在书偏哪边”；
• depletion + refill：像“刚刚挨了一脚，这脚还没缓过来没”。

对超短执行来说，后者通常更接近真正的 entry trigger。

5. 为什么我认为它值得进当前素材池

5.1 它直接补的是 raw alpha，不是又写一个解释层

最近很多材料容易滑向：

• regime
• router
• execution caution
• market-quality 注释

这些都重要，但如果本轮目标是补 raw alpha 素材池，那么这条更合格，因为它能直接回答：

• 什么时候做多 / 做空？
• 拿多久？
• 什么情况下立刻撤退？

5.2 它和已有 microprice / OBI digest 不是一回事

已有 digest 更偏：

• microprice deviation
• top-book imbalance
• fair value shift

而这条强调的是：

• 事件发生时的 queue shock
• shock 后的 refill speed

前者像“静态偏置”，后者像“动态冲击延续”。两者可以一起用，但不是同一条主题的换皮。

5.3 它能自然服务 1m / 3m / 5m

虽然底层是秒级事件，但并不意味着只能做 HFT：

• 把 1s depletion 事件聚合成 1m pressure score，可服务 1m/3m directional entry；
• 把它当 5m bar 内的 microstructure confirm，也能服务更慢一点的 continuation / breakout sleeve；
• 若连续出现 opposite-side depletion，可以反过来当 fade veto。

6. 主要保留意见

• 样本很短。 这轮只有约 210s live probe，更多是 sanity check，不是稳定性证明。
• 公开 REST 轮询太粗。 真要做 production，必须换 WebSocket depth diff，而不是 1s HTTP poll。
• 成本门槛还没过。 这轮看到的是 0.2~0.8 bps 级别的超短 edge，若用 taker 追，很容易被手续费和排队失败吃掉。
• 更适合先做 maker/taker 混合壳。 最现实的第一步不是全 taker directional trade，而是：
• depletion 慢补时，把顺势那一边 quote 挂近一点；
• fast refill 时撤掉 directional bias。

7. 下一步怎么测

7.1 先做一个更像样的最小复现

• 改成 Binance WebSocket depth diff，至少拿 30~60 分钟连续样本；
• 标的扩到 BTCUSDT / ETHUSDT / SOLUSDT；
• 同时记录：
• top1 / top5 / top10 depletion
• refill ratio at 1s / 3s / 5s
• microprice deviation
• spread / realized vol

7.2 做 3 个最小壳对照

1. pure taker continuation：事件后直接追，持有 3s/5s/8s
2. maker-skew shell：只调整 quote skew，不主动追单
3. router-only：给现有 OBI / microprice alpha 做 allow / veto

重点比较：

• gross bps
• fee 后 bps
• adverse selection
• fill ratio

7.3 真正决定它能否留下来的，不是 IC，而是成本后生存性

最该先问的不是“它有没有方向性”，而是：

> 在 maker/taker 不同执行假设下，这条事件信号能不能留下正的 fee-after edge？

如果答案是：

• taker 死、maker 活 → 它应归到 maker shell alpha
• 两边都活 → 可升级成独立 ultra-short sleeve
• 两边都死 → 留作 execution veto，不再当主 alpha

8. 来源

1. Aliipou (2026), *mm-live*，GitHub repo

• Readable URL: <https://github.com/Aliipou/mm-live>

1. Kyle Braughton, Matthew Bartholomew (2026), *Within-Venue Monitoring of BTC/USDT Liquidity and Resiliency on Binance: A Queueing-Theoretic Framework*, Preprints

• DOI: 10.20944/preprints202604.0256.v1
• Readable URL: https://www.preprints.org/manuscript/202604.0256/v1