价格发现是市场的基本功能之一,而实现这一功能则涉及交易规则、交易机制、市场多方主体及其相互作用的复杂过程。从市场微观角度出发研究资产价格的形成与发现,成为揭示市场上价格形成的“黑箱过程”的可行之路。对于交易资产价格具有较大不确定性的比特币市场而言,上述研究路径显得更有价值,在市场标的价值的高波动背景之下,从微观角度出发研究价格形成与发现过程具有现实意义。本文以传统金融市场微观结构研究中的订单簿研究为基础,利用全球最大数字货币交易所主力品种的逐笔交易与订单簿快照的超高频数据,对订单簿不平衡现象蕴含的交易行为模式与其对价格形成的影响进行了实证研究。研究结论表明:订单不平衡与市场的趋势追踪行为相关,这种趋势追踪具有明显的方向差异,订单不平衡对价格变动具有正向影响,各类订单不平衡指标联合起来可以解释45%的价格变动(高于传统市场研究中15%-30%的水平)。基于订单不平衡指标的价格预测力,本文分别以简单信号和机器学习模型为基础,构建了两类量化交易策略,样本外回测结果表明策略能够实现稳定盈利,策略回撤能控制在较小的范围,风险收益表现整体较好。随着比特币市场的飞速发展,对于比特币市场微观层面的研究,有助于揭示该市场的价格形成过程,本文的研究内容拓展了市场微观结构的研究对象领域,填补了数字货币市场相关研究的空白。同时,本文的研究结果对比特币市场投资业界的高频交易、量化策略构建具有重要参考意义。