今天读到一篇 2025 年的论文《用订单簿数据预测加密货币短期价格走势》，作者还有 X 账号 @Kev，大家可以去围观一下。论文的核心发现：高频数据预处理优先于模型复杂度，即做好数据清洗之后，手动设计特征+简单模型，表现和全自动（神经网络自动学习特征）的深度模型不相上下，甚至更好。这个发现在传统金融领域是主流共识了，但对加密市场做这方面研究的并不多见。 作者的研究数据是 2025 年 1 月 30 日来自 Bybit 公开接口的原始订单簿L2数据。每 100ms 一个快照，每个快照最多 200 层买卖盘。主实验用了 10 万条（约 166 分钟），序列实验扩到 100 万条（约 28 小时）。数据免费可获取，所以论文的可复现性不错。 研究方法是将数据分为不过滤、SG 滤波、Kalman 滤波三组，然后分别输入 6 个模型，在二分类（涨/跌）和三分类（涨/平/跌）两种标签下，分别预测 100ms / 500ms / 1s 后的价格方向。总共是 3(数据预处理)×6（6 组模型）×2（预测结果为二分类还是三分类）×3（三个预测时间窗口） = 108 组实验。 模型按照复杂度分组如下： - 简单模型（逻辑回归和 XGBoost）： 手动设计特征（比如买卖量差、供需不平衡），作为模型输入。速度最快，而且我们能看懂模型如何依据特征做判断，知其然更知其所以然。 - 混合模型（CNN+CatBoost 和 CNN+XGBoost）： 不再是手动设计特征，而是让神经网络自己学习数据的特征，然后将这些特征输入决策树。优点是可能发现人工想不到的特征组合，坏处是这些特征难以解释，知其然不尽知其所以然。 - 深度模型（DeepLOB及其简化版）： 完全端到端的神经网络，从特征提取（和之前的区别是这次可以提取序列信息作为特征）到最终判断全部自动完成，知其然而不知其所以然。 评估指标是预测正确率（技术上叫 F1 分数，同时衡量"你说涨的时候有多少次真涨了"和"真正涨的时候你抓住了多少次"，0 到 1，越高越好）。同时记录训练时间。训练集 80%、测试集 20%，没有做交叉验证，因为时序数据不适合随机打乱。 核心观点1: 数据质量比模型选型重要 以三分类 500ms 40层订单簿的预测为例： - 同样的 XGBoost，输入原始数据时预测正确率 0.45，做了 SG 平滑后升到 0.54，提升约 21%。 - 把模型换成更复杂的 DeepLOB，在原始数据上反而更低（0.43）。即使 DeepLOB 也做了 SG 平滑（0.52），依然不如 XGBoost+SG（0.54）。 数据质量的提升效果远超模型复杂度的提升效果。 SG 滤波为什么效果这么好？ 原始订单簿数据非常毛躁，价格和挂单量在毫秒级别剧烈跳动，业界通常认为这是做市商快速调整报价造成的"闪烁"。SG 滤波是拿一个小窗口在数据上滑动，每到一个位置就在窗口内拟合一条平滑曲线，取曲线中心点的值作为平滑结果。和简单移动平均不同的是，它不会把真正的趋势转折点磨掉——因为它是用曲线去贴合数据的形状，而不是粗暴地取平均。scipy 里一行代码能调用，窗口 21、三阶多项式是论文里效果最稳定的参数，可以作为大家研究的起点。 2. 决策窗口约束了模型复杂度 这里要区分两个概念： - 训练时间是离线模型训练时间（一次性） - 推理时间是实盘中每来一条新数据，模型做出预测的时间 推理频率取决于策略设计，决策窗口的时长决定了推理速度的上限，推理速度上限约束了模型复杂度。 ...