本文讨论了在实盘量化交易中，使用LV1和LV2行情数据的差异。LV1每3秒推送一次，而LV2提供实时成交数据，使得挂单响应更快，成交价更接近回测值。作者强调了选择合适数据源对交易策略执行的重要性，特别是在高频交易中减少损失并提升收益。
可转债实盘量化，之前用的lv1的数据，最短每3s推送一次行情，收盘后整理当天的交易明细，发现实盘经常跟回测有出入。
应该买入或卖出的单子偏离成交价过大,导致超时未成，做了过山车。一直在想怎么解决这个问题，回测收益于实际相差过大，回测的收益可望不可及。
后来试了试用level2的行情，成交响应好了很多，几乎挂单1s内就能成交，成交价格与回测值更接近了，甚至有些时候成交价格好于回测值。
仔细分析了下level2和level1数据的延时，发现lv1数据其实并非近3s内成交均价，而是价格每3秒的切片，对比了level2的数据延时大了不少。
用pyplot画了两张点图，放大看level2比level1点密集太多了，密集成交区level2推送密度大概是level1的200倍,交易系统响应快了不少。
如果挂单根据lv1推送触发，可能会落后实际成交价格，导致无法在容许价格内成交，不然的话，适当提高买入价或者降低卖出价也能解决这个问题。
如果每一笔成交相比回测都是高卖低卖,和回测值差零点几个点，累计收益就没那么好看了，尤其是高频交易，单次利润比较微薄，争取多吃点利润吧。
有做量化的可以一起交流下，看看有啥更好的思路。
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