滑点设置

在量化交易中，结合成交量和市值分档设置滑点参数是行业常见的流动性管理手段，核心逻辑是：市值与成交量越大，流动性越好，滑点成本越低。以下从分档思路、常用模型及案例应用三方面展开分析：

一、分档设置滑点的行业核心逻辑

1. 流动性与滑点的关系

• 市值维度：大市值股票（如中国银行）流通股数量多，买卖盘深度大，价差滑点通常较小；小市值股票流动性差，滑点成本更高。
• 成交量维度：当日成交量越高，市场交易活跃度越高，冲击成本越低，滑点与成交量呈负相关。

2. 分档策略的本质

通过将股票按市值和成交量划分为不同层级（如高、中、低三档），对每档预设不同的滑点系数，避免单一公式对极端流动性情况的误判。

二、行业常用分档思路与模型

1. 双维度分档法（市值 × 成交量）

• 步骤 1：标准化排序
  • 将股票按市值从高到低排序，划分为前 20%（高市值）、20%-80%（中市值）、后 20%（低市值）；
  • 按当日成交量同理划分为高、中、低三档。
• 步骤 2：交叉分档与滑点赋值

  成交量 \ 市值	高市值	中市值	低市值
  高成交量	滑点系数 0.5（最低）	滑点系数 0.8	滑点系数 1.2
  中成交量	滑点系数 0.7	滑点系数 1.0（基准）	滑点系数 1.5
  低成交量	滑点系数 1.0	滑点系数 1.3	滑点系数 2.0（最高）

  
  
  • 逻辑：高市值 + 高成交量的股票流动性最佳，滑点系数最低；低市值 + 低成交量的股票滑点成本最高。

2. 流动性指标合成法

将市值和成交量转化为统一的流动性指标，再通过函数映射滑点参数：

• 公式示例：流动性指标=当日成交量市值​×换手率滑点系数=α×ln(基准值流动性指标​)+β
  （其中α、β为拟合参数，流动性指标越高，滑点系数越小）。

3. 市场冲击模型（如 Kyle's Lambda）

• 核心公式：λ=V​ΔP​
  （ΔP为价格变动，V为成交量，λ越大表示冲击成本越高，滑点越大）。
• 分档应用：对不同市值区间的股票，拟合λ与成交量的关系，例如：
  • 大市值股票：λ=0.001/V​
  • 小市值股票：λ=0.005/V

 

目前测试的结果是需要用到的滑点参数是价格*滑点系数​，滑点系数=F(市值分档，成交量分档，买卖价差-不知道能否用high-low替代)