Robot — Institutional Intent Detection Engine

机构意图识别引擎：通过订单簿 + 成交数据分析 6 种机构行为模式。

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架构

ExchangeAdapter (WebSocket / REST)
├── BinanceAdapter — wss://stream.binance.com
├── BybitAdapter — wss://stream.bybit.com
└── OKXAdapter — wss://ws.okx.com
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OrderBookSnap / Trade (统一数据结构)
├── MicroPriceEngine — micro_price = mid + imbalance × spread/2
├── OrderFlowMetrics — VPIN, Order Imbalance, Absorption Ratio, Spoofing Score
└── InstitutionalIntentClassifier — 6 种信号
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IntentSignal (信号输出 → Webhook / 交易引擎 / 日志)

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6 种机构意图信号

信号	触发条件	预期价格方向
BULL_TRAP (诱多)	被动卖单堆积 + 突然撤单 + 价格假突破	砸盘 ↓
BEAR_TRAP (诱空)	被动买单堆积 + 突然撤单 + 价格假突破	拉升 ↑
ABSORPTION (吸货)	主动买入 + 价格不跟涨 + 高吸收率	拉升 ↑
DISTRIBUTION (派发)	主动卖出 + 价格不跟跌 + 低吸收率	砸盘 ↓
LIQUIDITY_PROBE (流动性测试)	大单反复挂而不成交 + 高VPIN	短期波动
MICRO_DRIFT (微观漂移)	Micro-Price 持续偏离 >2bps × 3次	方向信号

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核心公式

# Micro-Price (Jerrett & Keene, 2019)micro_price=mid_price+imbalance × (spread/2)
imbalance= (bid_vol-ask_vol) / (bid_vol+ask_vol) ∈ [-1, 1]
# VPIN (Easley, Lopez, O'Hara, 2012)VPIN=|buy_volume_buckets/total_buckets-0.5| × 2# Absorption Ratioabsorption_ratio=passive_volume/aggressive_volume>2.5 → 机构在吸货 (institutionaccumulating)
<0.5 → 机构在派发 (institutiondistributing)

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目录结构

robot/
├── config/
│ └── thresholds.toml # 所有可调参数
├── src/
│ ├── __init__.py # 公共 API
│ ├── core/
│ │ ├── orderflow.py # MicroPriceEngine, OrderFlowMetrics,
│ │ │ # InstitutionalIntentClassifier, IntentSignal
│ │ ├── robot.py # Robot (live/backtest runner)
│ │ ├── live_analysis.py # 实时分析脚本 (REST轮询)
│ │ └── backtest_engine.py # 历史回测引擎
│ └── adapters/
│ └── exchange.py # Binance / Bybit / OKX 适配器
└── tests/
├── test_orderflow.py # 18 个测试
└── test_adapters.py # 26 个测试

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安装

cd~/robot
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install pytest pytest-asyncio aiohttp websockets numpy pandas requests

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测试

source .venv/bin/activate
python -m pytest tests/ -v
# 44 passed

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实时分析

source .venv/bin/activate
python src/core/live_analysis.py --symbol BTCUSDT --poll 3 --duration 180

输出示例：

 13:45:52 mid= 73502.93 spread= 0.0bps oi=+0.70 ▓▓▓▓▓▓░░░░ vpin=0.000 ar=13.86
*** 🟢 [STRONG] absorption | confidence=80% | price=73502.9350 ***

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历史回测

source .venv/bin/activate
python src/core/backtest_engine.py --symbol BTCUSDT --days 14

输出示例（14天数据）：

Baseline (buy-hold per-bar):
win-rate: 49.2% avg: +0.17 bps std: 5.43 bps
Signal Performance vs Baseline (+0.17 bps avg):
Intent Horizon N WinRate AvgBps MedBps Sharpe
-------------------- -------- ---- -------- --------- --------- -------
✓ liquidity_probe 30m 186 55.4% +11.3 +4.7 0.29
✓ liquidity_probe 60m 175 73.1% +22.8 +20.2 0.53

LIQUIDITY_PROBE 60分钟窗口胜率73%，平均 +22.8bps，显著优于买入持有基准。

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参数调优

参数在 config/thresholds.toml，主要调参方向：

参数	影响	默认值	建议范围
absorption_min	ABSORPTION 触发阈值	2.5	2.0–4.0
drift_bps_threshold	MICRO_DRIFT 漂移阈值	2.0 bps	1.0–5.0
drift_consecutive_min	MICRO_DRIFT 连续次数	3	2–5
vol_std_threshold	LIQUIDITY_PROBE 体积阈值	0.7	0.5–1.0
signal_min_confidence	最小置信度	0.60	0.55–0.70

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已知限制

1. spread = 0 问题：深度行情中买卖价差可能为 0，已用 max(0, spread) 防护
2. VPIN 校准：VPIN bucket 大小使用 avg_trade_size × 10，需根据币种调整
3. BULL/BEAR_TRAP：需要订单簿历史对比，当前用 kline 数据粗略近似
4. 回测仅用 kline：无逐笔成交细节，用 taker-buy 比率作为 OI 代理变量
5. OKX API：官方 API 暂时不可用，适配器已写好但 REST 备用路径 404

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下一步建议

1. 接入 WebSocket：实时流比 REST 轮询精度高 10 倍
2. 逐笔数据存储：将 OrderBookSnap + Trade 写入 Parquet，供回测复用
3. 参数网格优化：用 optuna 或 GridSearchCV 搜索最优阈值
4. 信号评分融合：将 VPIN、OI、AR、Drift 加权融合为单一信号强度
5. 实战对接：输出 IntentSignal 到 Freqtrade 策略或 Telegram webhook