订单流毒性（VPIN）

定义

Easley、López de Prado 和 O'Hara 在《Flow Toxicity and Liquidity in a High-frequency World》（《金融研究评论》，2012）里，把一股流描述为有毒的：当它对那些可能并不知道自己正在亏本提供流动性的做市商构成逆向选择时。

高毒性会推动流动性提供者撤出，这让簿变薄，并可能让价格移动变得更突然。这个因果链条是这个概念真正有用的部分：毒性本身不直接推动价格，它通过把提供流动性的一方赶走来起作用。

VPIN 怎么计算

• 把交易按等成交量而不是等时间分桶，于是繁忙的时期产生更多的桶。
• 在每个桶内，把成交量拆成买方量和卖方量。原始方法用的是一种对成交量的统计归类，叫做批量成交量归类，而不是逐笔的主动方标记。
• 对每个桶，取绝对失衡 |买 − 卖| 除以该桶的成交量。
• VPIN 是这个比值在最近 n 个桶上的平均值，是一个 0 到 1 之间的数。

一个算例

五个各 1,000 手的桶，净主动量分别是 +300、−100、+500、+200 和 −50。绝对失衡之和是 1,150，除以 5,000 手，比值是 0.23。

读数 0.23 的意思是：在这几个桶里，大约四分之一的成交量是单侧的净流。至于这算不算高，取决于这只合约自己的历史——这个数字没有通用的门槛，拿一个在 ES 上校准过的门槛去读一只流动性差得多的合约，只会得到噪声。

批评与边界

这个度量当初是和 2010 年 5 月闪崩附近的证据一起提出来的，而后来的研究——尤其是 Andersen 和 Bondarenko 的工作——质疑了它的预测力，并显示结果对「成交量怎么被归类为买或卖」很敏感。

VPIN 描述的是近期流的平衡状态；把它当成对崩盘或者反转的预测，超出了这场争论所支持的范围。这不是说它没用，而是说它的用法应该是「现在的流有多单侧」这种描述性的问题，而不是「接下来会怎样」。

在 Senzoukria 里

软件里没有 VPIN 指标。但它的原料都有：成交量 K 线在每成交固定手数时收盘，这正是等成交量的桶；而 Delta % 指标给出每根 K 线的净主动量占其成交量的比例。

把最近 n 根成交量 K 线的 Delta % 取绝对值再平均，就得到一个类 VPIN 的读数，它建立在交易所的主动方标记上而不是批量归类上；这是一个相关的度量，不是那篇论文发表的那一个。量化组里的 Kyle Lambda（价格冲击）度量的是互补的那个问题：那股净流把价格推动了多少。