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价格发现是金融市场的主要功能之一。在传统的做市商市场，关于价格发现与确定问题理论解释分为两种,即存货模型和信息模型。与做市商市场不同(仅需对一个或者多个做市商建模)，指令驱动市场建模时需要考虑大量匿名交易者的相互影响如何导致价格的形成。
与此同时，这些交易者的到达时间不同，可以选择提交市价指令与限价指令，并且能够在指令成交之前的任意时间内撤销或更改其提交的指令。因此，指令驱动市场本身的复杂性导致关于指令驱动市场下的价格发现与确定的理论与实证研究相对较少。
隐私信息对金融市场代理人行为的作用一直是市场微观结构文献的中心主题。近年来，随着竞争电子交易场所(ECN和DarkPools)对同一资产和算法交易的出现，与各种交易所信息的质量、速度和透明度有关的问题对监管机构和从业人员都变得越来越相关。
在经验微观结构文献中，重点是极限指令簿中可测量数量的净信息内容，而不是市场中特定代理的信息内容。价格发现是不同信息如何影响资产价格变化的过程。限价指令簿是否有助于价格发现，关键在于知情交易者采取何种方式将私有信息传递到价格中。如果知情交易者提交价指令，尤其是提交远离最佳买卖报价的指令，则私有信息就反映到限价指令簿中，进而影响资产价格; 如果知情交易者提交的都是市价指令，则限价指令簿就不包含私有信息。根据限价指令簿是否有助于价格发现，本文将相关的文献划分为三类:
第一类以王旭君(2016)为代表。这类模型没有考虑信息不对称对投资者下单策略的影响，因此无法判断限价指令簿是否有助于价格发现。他指出，在一个交易不活跃的市场上，限价指令成交的概率较小，因此，即使有较大的价差，投资者也会采用市价指令而不用限价指令。
王旭君假定所有投资者拥有相同的信息，在此基础上构建了“买卖价差动态模型”。王旭君认为限价指令簿中的买方和卖方都会影响到投资者对于指令形式的选择，当限价指令簿中和本身交易方向相同(相反)的一方的深度越厚时，投资者会越倾向下市价指令(限价指令)。马正欣，张维，熊熊和张永杰（2011）进行了一个基于计算实验金融方法的指令驱动市场研究，他发现价格波动性的大小是决定下单形式的最重要因素: 当价格波动性提高时，下限价指令的投资者容易被具有私有信息的人从中获取好处而形成亏损，因此下限价指令的投资者会提高买卖价差，以弥补可能的损失。第二类以张波(2017)为代表。这些研究认为限价指令簿未包含与资产价格变化有关的信息。
张波考虑信息不对称情况下投资者的下单策略。假设知情交易者偏好且积极地提交市价指令，那么，除了指令簿中最优买卖报价外，其他的报价不包含任何信息，即使包含信息，也是少量的信息。陈淼鑫(2006)研究了限价指令簿与指令驱动市场易逝信息环境中投资者指令选择问题。
陈淼鑫(2006)认为，当知情交易者拥有的是短期私有信息时，提交限价指令不能保证指令一定成交。例如，一个知情交易者认为现在的价格太高了，未来价格有下调的风险，当其他投资者也获得该信息之后，在该种情形下提交限价指令而成交的可能性就很小。
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