中国农产品期货市场与国际期货市场相比,虽起步较晚,但如今已成为中国衍生产品市场和金融市场的重要组成部分之一。如何从市场数据中发现交易趋势,即交易方向的分类,对订单流不平衡(买家发起的交易减去卖家发起的交易)的研究,不仅是股票市场中的重要指标,在期货市场中同样重要。本文主要研究订单流不平衡与农产品期货市场中收益率以及价格波动性之间的关系。在这之前,需要选择一种适合中国农产品期货市场的交易分类算法对订单流不平衡进行衡量。本文选取在交易方向分类中广泛应用的两类算法:传统算法Lee-ready(LR)和2012年提出的批量分类算法(BVC),分别对行情数据进行交易方向分类,随后应用大连商品交易所提供的系统内部真实期货数据对上述两类算法分类结果进行正确率比较。结果发现LR算法的正确率更高,几乎均在80%以上,有的甚至高达90%以上,然而,BVC算法的正确率则徘徊在70%左右。可见,相比于国外市场的检验结果,LR算法在中国农产品期货市场同样适用,甚至效果更好。因此,本文选用LR算法作为订单流不平衡的衡量方法。除此之外,对订单流不平衡进行自回归检验后,发现订单流不平衡存在显著的一阶正自相关性。随后,本文应用大连商品交易所2011年的豆粕、棕榈油和豆油三种农产品期货的行情数据,对日间订单流不平衡和市场收益率之间的关系进行时间序列回归分析。研究发现,订单流不平衡与市场收益率存在显著的正相关关系,且在同期订单流不平衡存在的情况下,滞后期的订单流不平衡对收益率存在负相关。不仅如此,订单流不平衡对市场收益率并不存在预测作用。接下来订单流不平衡与价格波动性关系的探索中发现,农产品期货市场中订单流不平衡与价格波动性存在显著的负相关。同样的,订单流不平衡对农产品期货市场的价格波动性不具有预测作用。