如何设置交易滑点?精确到tick 测算期货冲击成本(附源码)

如何利用Python编写交易成本模型并实现高频交易策略优化 作为一名多年从事期货、外汇交易的投资者,您可能经历过各种市场波动、交易成本的变化以及不同的交易策略。要想在高频交易中获取良好的回报,除了熟练掌握交易技术和策略分析外,更需要对交易成本进行深入了解和优化。在本文中,我们将介绍如何使用Python编写交易成本模型,并通过优化高频交易策略来降低交易成本和提高回报。 一、交易成本模型 在进行高频交易时,按照市场行情和交易频次的不同,会产生各种交易成本。包括但不限于手续费、利息、滑点和价格占比等。建立一个科学合理的交易成本模型,可以帮助投资者更好地分析和优化自己的 阅读详情

我们在非撮合回测模式下,因为无法获知交易价格当时的真实盘口价差、挂单数量,常主观设定一个滑点均值,比如针对螺纹钢等合约,设置 1 跳,针对某些交易不活跃的品种,设置 2 跳。

但是这种近乎拍脑袋的方法并不精确。我们今天尝试通过简单的辅助工具,实现尽可能接近准确的 tick 级别滑点设置,代码已写好,不用编程也可获得结果。

一、“过价成交”与“撮合成交”

主流程序化交易软件如 TB、文华财经、MC 等,提供了“过价成交”这种限价单来模拟历史交易,只要价格在近日 k 线区间以内,都模拟本次交易成交。这种方法效率高,回测简便,可以实现大周期k线频率下的 bar 内交易。

小时线上,一笔空单盈利,平仓点位在日内某点“过价成交”

 

一些精确的回测系统,如某些交易者自己开发的系统可以实现 tick 级别撮合回测,但是速度极慢,如果进行多组回测(如参数优化场景)难以应对。

MT5等软件提供的市场深度界面,可以看到每个价位挂单深度

 

所以两种模式都有优劣,针对不同场景应该有不同选择侧重。

二、通过调取tick价格,获知盘口真实情况

我们的计算需要获取大量 tick 数据,才能满足最近一个阶段,比如 1 年的滑点细节,所以 tb 等软件提供的 tick 数据并不够用。较为稳妥的方案是,通过聚宽获取免费数据,并在其在线式研究平台 python 环境下,不用开发模型,直接分析数据。

MT5策略如何设置回测结果才能最接近实盘 摘要:在MT5回测中,选择"每笔分笔报价"模式最接近实盘交易,因其使用真实Tick数据模拟价格波动、点差和滑点。关键设置包括:下载高质量历史数据、合理设定点差和滑点、使用正常回测速度。该模式能准确测试挂单、止盈止损等策略,虽然速度较慢但结果最可靠,避免其他模式造成的失真,是评估交易策略表现的最佳选择。(149字) 阅读详情

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