某买方研究台桌从交易所行情上拿到两条已按时间戳排序的流:成交流(本台桌自己的成交记录)和中间价 tick 流(场内 top-of-book 中间价,每次报价更新都会刷新)。要计算任何一项执行质量指标——有效价差、签名成交量、ML 模型的微观结构特征——首先要做的就是给每笔成交附上 时间戳早于或等于该成交、且时间最接近的中间价 tick。这就是 as-of 合并(或称"向后填充连接");pandas 用户熟悉的 pd.merge_asof(direction='backward') 就是它。