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Kyle Model 给你的是一个简洁的”输入→输出”映射：观察订单流 y，代入 p = p₀ + λy，就得到价格。它的预测是连续的、线性的、向量式的。

Glosten–Milgrom Model 给你的是一个贝叶斯信念更新机制：每一笔成交都让你更新对”真实价格 V”的后验估计。它的预测是离散的、序贯的、概率式的——每来一笔交易，你就对未来价格的信念做一次修正。

GM 模型的核心是这两个等式：

$a=E[V∣下一笔是买单],b=E[V∣下一笔是卖单]$

把它倒过来用，对预测者来说就是：

如果我看到一笔买单成交，就把对 V 的后验向上调；看到卖单就向下调。

实操上你维护一个对”公允价格 V”的后验分布。每次成交按贝叶斯公式更新：

$P(V = V^+ \mid \text{buy}) = \frac{P(\text{buy} \mid V^+) \cdot P(V^+)}{P(\text{buy})}$