该论文提出了一个名为“五重奏”（Quintet）的模块化成交量预测框架，旨在提供一个比传统“黑箱”模型更透明、更精确的解决方案。其核心是将复杂的预测任务分解为五个协同工作的子模型：首先，在交易开始前，通过一个结合了20日几何平均、ARMA动态调整和特殊日历效应的日度成交量模型，一个可根据隔夜跳空和预期总量动态调整的盘中U型曲线模型，以及一个独立的收盘集合竞价模型，共同生成一个基于历史数据的“先验”预测。然后，当交易开始后，模型最关键的部分——一个贝叶斯推断模型——会启动，它将这个先验预测与实时观察到的盘中成交数据进行动态融合，从而持续地更新和修正对全天总量的预测。整个框架通过这种方式，巧妙地平衡了历史规律的稳定性与当日市场动态的即时性，最终实现了一个高精度且易于理解和维护的成交量预测系统。