其实微观上会有一些特征K线上信息被丢失掉了。不管是不是打止损短期行情反转前的一个典型特征是市价单打出短暂性的流动性缺失spread扩大随后做市商refill这些空价接下来的一小段时间内容如果没有继续突破上述市价单打出的极值很可能行情已经到达高潮迎来反转。这里面蕴含着一个正反馈：行情单边波动不利的一方挂单比较稀少大户如果不用市价单主动扫盘顺势挂单是很难成交的而市价单会让价格波动更大更大的波动就可能会

能衍生出的因子：

1. Spread：ask - bid

2. 流动性缺失指标：以市价单为基础，计算一段时间内的spread的最大值，如果当前spread超过该值，则认为出现了流动性缺失。

3. Refill：以市价单为基础，计算一段时间内spread的最大值，如果当前spread小于该值，则认为出现了refill。

4. 大户主动扫盘指标：计算市价单带来的波动幅度，波动幅度越大则大户越有可能主动扫盘。

5. 止损盘比例：根据当前价格与止损价格的差值，计算出当前市场上的止损盘比例。

6. 成交量指标：以一定时间内的成交量为基础，计算当前成交量与该时间段内成交量的平均值的比值，如果该比值大于一定的阈值，则认为出现了努力了却不成功的情况。

Python实现：

1. Spread：

spread = ask - bid

2. 流动性缺失指标：

spread_max = max(spread_list)
if spread > spread_max:
    liquidity_loss = True
else:
    liquidity_loss = False

3. Refill：

spread_max = max(spread_list)
if spread < spread_max:
    refill = True
else:
    refill = False

4. 大户主动扫盘指标：

volatility = max(abs(last_price - prev_price), abs(ask - prev_ask), abs(bid - prev_bid))

5. 止损盘比例：

stop_loss_ratio = (stop_loss_price - last_price) / last_price

6. 成交量指标：

volume_avg = sum(volume_list) / len(volume_list)
volume_ratio = volume / volume_avg
if volume_ratio > threshold:
    effort_failure = True
else:
    effort_failure = False