短线程序化交易采用限价单进场历史回测还需要设置滑点吗？

🕗 发布于 2024-10-07 02:51 短线程序化交易限价单历史回测滑点设置股票量化接口

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短线程序化交易与限价单的基本概念

短线程序化交易的定义与特点

短线程序化交易是一种利用计算机程序在短时间内进行频繁交易的方式。这种交易方式依赖于预先设定的算法和规则，快速地分析市场数据并做出交易决策。与长期投资不同，短线程序化交易更关注短期内市场价格的波动，试图捕捉微小的价格变化来获取利润。它要求交易系统具有高度的及时性和准确性，能够快速响应市场的变化。

在短线程序化交易中，交易者通常会设定一系列的交易条件，如价格波动幅度、成交量变化等。一旦市场条件满足这些设定的条件，程序就会自动执行交易。这种交易方式在现代金融市场中越来越流行，因为它可以避免人为情绪的干扰，并且能够处理大量的数据和交易机会。

限价单的工作原理

限价单是一种常见的交易指令类型。当交易者使用限价单时，他们会指定一个特定的价格，希望在这个价格或者更好的价格上进行交易。在买入时，交易者设定一个限价单的价格低于当前市场价格，期望市场价格下跌到这个设定价格时买入；在卖出时，设定一个高于当前市场价格的限价单，等待市场价格上涨到该价格时卖出。

限价单的优点在于交易者可以控制交易的价格，避免以过高或过低的价格进行交易。它也有一定的局限性。由于市场价格可能不会达到设定的限价单价格，所以交易可能无法执行。而且，在实际市场中，即使市场价格达到了限价单设定的价格，由于市场的流动性、订单执行延迟等因素，实际的成交价格可能与设定价格有所不同。

历史回测的重要性与目的

历史回测的定义与价值

历史回测是指使用历史市场数据来测试交易策略的表现。通过将交易策略应用于过去的市场数据，交易者可以了解该策略在不同市场条件下的表现，包括盈利情况、风险水平等。历史回测就像是一个时光机，让交易者能够在不投入实际资金的情况下，对交易策略进行预演。

它的价值在于能够帮助交易者评估交易策略的可行性和有效性。通过回测，交易者可以发现策略中的潜在问题，如过度拟合（即策略在历史数据上表现很好，但在未来市场中可能无法持续有效）、对特定市场条件的过度依赖等。历史回测也可以为策略的优化提供依据，通过调整策略的参数，使策略在历史数据上的表现更加稳定和盈利。

历史回测模拟真实交易环境的必要性

历史回测的一个重要目的是尽可能模拟真实的交易环境。虽然历史数据不能完全代表未来的市场情况，但通过合理的设置和假设，可以使回测结果更接近实际交易的结果。在真实的交易环境中，存在着许多复杂的因素，如交易成本、市场流动性、交易执行的延迟等。如果历史回测不能准确地模拟这些因素，那么回测结果可能会与实际交易结果存在较大的偏差。

为了更准确地模拟真实交易环境，历史回测需要考虑各种交易成本，其中滑点就是一个重要的因素。滑点反映了实际交易中成交价格与预期价格的差异，这种差异在真实的交易中是不可避免的。因此，在历史回测中合理设置滑点，可以使回测结果更具参考价值。

滑点的本质与影响因素

滑点的定义与来源

滑点是指在交易执行过程中，成交价格与预期价格之间的偏差。这种偏差可能是由于市场的流动性不足、订单执行延迟、市场波动等因素引起的。在短线程序化交易中，由于交易频繁且对价格的变化非常敏感，滑点的影响可能会更加明显。

滑点的来源主要有两个方面。一方面是市场因素，如市场的流动性状况。在流动性较差的市场中，买卖订单的数量较少，当大量的交易需求出现时，可能会导致价格的大幅波动，从而产生滑点。另一方面是交易执行方面的因素，例如交易系统的延迟、网络传输的速度等。即使市场有足够的流动性，但如果交易系统不能及时地将订单发送到交易所，或者在传输过程中出现延迟，也可能会导致滑点的产生。

影响滑点大小的因素

有多个因素会影响滑点的大小。首先是市场的流动性，如前面所述，流动性差的市场滑点可能较大。其次是交易品种的特性，不同的期货合约或股票在流动性、波动性和交易活跃度上存在差异。一些小盘股的流动性相对较差，交易活跃度较低，其滑点可能会比大盘股大。

交易的时间粒度也会对滑点产生影响。在高频或极短线交易中，交易发生在极短的时间框架内，如秒或Tick级别。在这些情况下，即使是微小的滑点也会影响结果，因为交易的利润空间相对较小。市场的波动情况也会影响滑点的大小。在市场剧烈波动时，价格变化迅速，滑点可能会比市场平稳时更大。

历史回测中设置滑点的必要性

模拟交易成本与市场冲击

在历史回测中设置滑点可以模拟交易执行时的真实成本，其中包括市场冲击成本。市场冲击成本是指由于交易行为对市场价格产生的影响而导致的额外成本。即使限价单设定了理想价格，实际市场中的流动性、订单执行延迟等因素可能导致成交价格与设定价格不同，滑点帮助评估这种差异对策略绩效的影响。

当一个大型的交易订单进入市场时，可能会迅速改变市场的供求关系，从而导致价格向不利于交易者的方向移动。如果在历史回测中不考虑这种市场冲击成本，就会高估策略的盈利能力。通过设置滑点，可以更准确地模拟这种市场冲击成本，使回测结果更接近实际交易情况。

策略稳健性测试

设置滑点有助于测试策略在不利条件下的表现，也就是策略的鲁棒性。如果策略在考虑了滑点后仍然能够保持盈利，这表明策略对市场条件的变化有较好的适应性。一个好的交易策略应该能够在各种市场条件下都有较为稳定的表现，而滑点就是其中一个重要的不利条件。

假设一个短线程序化交易策略在不考虑滑点的情况下，在历史回测中表现非常出色，盈利很高。但是当设置了一定的滑点后，发现策略的盈利能力大幅下降甚至变为亏损。这就说明这个策略可能对滑点非常敏感，其稳定性较差，在实际交易中可能面临较大的风险。

不同因素对滑点设置的要求

时间粒度的影响

对于高频或极短线交易，交易发生在极短的时间框架内，如秒或Tick级别。在这些情况下，即使是微小的滑点也会影响结果，因此在回测时应更加精确地设置滑点，以接近真实的市场撮合过程。由于交易时间间隔非常短，每一个小的滑点都可能累积起来，对最终的交易结果产生较大的影响。

在Tick级别的交易中，每一个Tick的价格变化可能都非常小，如果滑点设置不准确，就可能导致对策略绩效的错误评估。所以，在这种情况下，需要根据市场的实际情况，如Tick数据的特点、交易的频率等，来精细地设置滑点。

不同市场和品种的差异

不同的期货合约或股票在流动性、波动性和交易活跃度上存在差异，这直接影响滑点的大小。活跃市场可能滑点较小，而交易不频繁的品种滑点可能较大。因此，回测时应考虑这些特性，合理设置滑点。

在一些热门的股票市场，如大盘蓝筹股市场，由于交易活跃，流动性充足，滑点可能相对较小。而对于一些新兴市场的小型股票或者交易不活跃的期货合约，由于市场深度较浅，滑点可能会比较大。所以，在对不同市场和品种进行历史回测时，需要根据其具体的特性来设置滑点。

回测软件与滑点设置

回测软件的模拟机制

一些回测软件提供“过价成交”机制，即在历史数据的K线区间内假设交易立即执行，但这可能低估了实际交易中的滑点。这种机制忽略了实际交易中可能存在的延迟和价格波动，使得回测结果可能过于乐观。

而更精确的回测系统，如使用Tick数据进行撮合回测，虽然计算量大，但能更准确地模拟滑点。Tick数据包含了每一个交易的详细信息，通过使用Tick数据进行回测，可以更真实地模拟交易的撮合过程，从而更准确地设置滑点。

滑点设置方法

滑点的设置不是随意的，应基于历史数据和市场深度分析。通过分析Tick数据，了解买卖盘口的价差和挂单量，可以更科学地估计滑点。对于不同的交易品种和市场状况，滑点的设置值也会有所不同。

通过分析历史数据中的买卖盘口信息，可以了解到市场的流动性状况和价格波动的特点。根据这些信息，可以确定一个合理的滑点范围。如果在某一时间段内，买卖盘口的价差较大，且挂单量较少，那么滑点可能就需要设置得较大一些。

滑点对策略的影响分析

策略敏感度分析

通过调整滑点大小，可以分析策略对滑点的敏感度。一个稳健的策略应该能在一定范围内滑点变动时，仍保持相对稳定的盈利能力。如果策略对滑点非常敏感，那么在实际交易中可能会面临较大的风险。

当滑点从1个点增加到2个点时，如果策略的盈利能力从盈利10%下降到盈利5%，说明策略对滑点有一定的敏感度。但如果盈利能力下降到亏损，那就说明这个策略对滑点非常敏感，需要进一步优化或者调整。

策略优化与调整

通过回测中观察滑点对策略绩效的影响，交易者可以优化入场和出场条件，比如调整限价单的触发价格，以减少滑点对利润的侵蚀。如果发现滑点对策略的影响较大，交易者可以考虑调整限价单的触发价格，使其更接近市场的实际情况。

如果在回测中发现滑点导致策略的利润大幅减少，交易者可以尝试将限价单的触发价格设置得更灵活一些，以适应市场的波动和滑点的影响。

实盘与回测中滑点的关系

实盘模拟的重要性

尽管回测能提供一定的指导，但最终策略的可靠性还需通过实盘或模拟盘验证。实盘交易中的滑点、网络延迟等因素，是回测难以完全模拟的，因此结合实盘经验调整滑点设置至关重要。

在实盘交易中，会遇到各种各样的实际情况，如突发的市场新闻、不同交易所之间的差异等，这些都会影响滑点的大小。通过实盘交易或模拟盘交易，可以更直观地感受滑点对交易策略的影响，从而更准确地调整滑点设置。

极端市场情况的考虑

在极端市场波动中，如市场跳空或快速波动，滑点可能会异常大。历史回测中考虑这些极端情况，可以帮助评估策略在极端条件下的风险。在极端市场情况下，市场的流动性可能会瞬间发生巨大变化，交易的执行难度也会增加，滑点可能会远远超出正常水平。

如果在历史回测中没有考虑这些极端情况，当实际市场中出现类似情况时，策略可能会遭受巨大的损失。所以，在历史回测中，应该通过合理的假设和设置，来模拟极端市场情况下的滑点情况。