该论文通过实盘交易实验，揭示了做市商订单面临的一个根本性困境：成交概率与成交后短期收益之间存在强烈的负相关关系。研究发现，在订单簿最优价位挂单时，若订单位于较短的队列中（成交概率高），则成交后价格往往立即向不利方向变动；反之，若想获得成交后的正收益，则需在较长的队列中排队（成交概率低）。这使得许多基于公开信息（如订单簿失衡）的简单做市或吃单策略均无法盈利。论文进一步提出，盈利机会存在于“反转”情景中，即订单簿失衡信号失效、价格朝相反方向变动之时。作者构建了一个机器学习模型来预测此类“反转”，并证明基于此信号的策略能显著改善做市订单的成交后收益，从而为应对这一根本性权衡提供了潜在的解决方案。