16.1　交易成本的影响形式

相对于日内交易的利润而言，交易成本所造成的威胁最大，其组成元素分为两个部分，即经纪人收取的费用和相应点差，以及执行价格与预期价格之间的差值（反映在实际的过滤性订单之中）。同时，各类行情模式的竞合模式可以消除许多潜在的利润，甚至把预期的收益变为意外的损失。

在过去的20年中，交易的固定成本处于直线下降的过程中。早在20世纪70年代初，你在进行股票交易时所支付费用多达相关市值的1%，而每笔期货合约（无论是做多还是做空）的费用是50美元。现在，每笔股票交易所相关的价格为7～10美元，而交易量可达几千股——交易份额越大，每股的成本则会越低。同时，期货合约的可能要高一些，从3美元到15美元不等，但是，期货合同规模比任何一种典型的证券交易要大得多，例如黄金期货每笔合约的规模是100盎司，以每盎司1500美元的黄金价值计，总交易额为150000美元，然后通过承担10美元的成本即可使你买入或卖出价值150000美元的黄金期货。相对于职业交易者而言，如果其欲持仓数周，那交易成本可忽略不计。而对于日内交易者而言，他们需要监控所有的交易成本。

16.1.1　交易成本和波动率

一个有追求的日内交易者会有三种改进业绩的方法，即支付较低的佣金、仔细地选择交易契机，且更好地执行相关合约，其中被精细选择的交易品种的波动率需要高一些。实际上，较大的波动率可以转化为更大的利润，进而使交易成本转化为一个较小的百分比值。表16-1以美元或欧元标价，且于五年区间内选择一系列股票和期货工具，进而显示了日间价格平均波动情境、平均波动率的百分比值以及交易量的均值，其中平均波动率所依据的是真实波幅，且涵盖前一日的收盘价。而对于那些严格的日内交易者而言，如果应用实际高低点位行情波幅的话，那效果会更好一些。然而，相应的测试结果对于股票而言是相同的，但相对于期货而言，波幅范围则显得略窄一些。

相对于期货市场而言，上述这些数字中更有意义的是百分比值，其次才是美元价值的绝对变动量，例如在过去的几年里，大宗商品（原油、黄金和小麦）的美元价格上涨了两三倍，而平均年化价格的百分比值波动率的增长情境其实并不极端。

利率工具市场的情境则完全不同，其百分比值是以平均价格计算的，但是，这个价格体现的是更好的收益率。因为利率价格的报价模式与收益率相反，所以随着其价格的上涨，收益率则处于下降的态势中。在通常情况下，波动率的增加意味着更高的收益率，因此，基于价格的百分比值则不那么可信。相对于中期国债的美元波动情境而言，其一直保持着相对恒定的状态，只是在2010年上扬了一下。但是，随着价格的持续上升，其波动率的百分比值则一直处于下降的趋势中，随着收益率的降低，相应除数的价值则处于逐步增大的情境之下。欧洲美元期货也存在类似的问题，随着美元的下跌，处于分母位置的欧元数值则变得更大。

表16-1　1995~2010年所选择金融工具的波动率和额交易量

反观交易量的情况，其数值基本是明确的，自1995以来，期货和股票的成交量增长了很多倍。

不过，总会有一些例外情境，虽然自2007年以来价格有所下降，但相应的不确定性使波动率一直高于正常水平。在表16-1中，股票的平均波动与标准普尔期货的比较结果表明：我们所选择的股票的波动率是非常态的，因为相关公司在过去几年里的交易大都是基于新闻而被激活的（见下表）。

如果你是严格的日内交易者，那就应该知道：标准普尔开盘-收盘的行情波幅只是总体波幅的1/2，如果你计划开盘时刻进场，且于收盘时刻离场，那就会减少相应的交易契机。然而，我们知道，于更好的价格点位入场的模式总比开盘时刻入场的方式要好。

16.1.2　交易成本与交易策略

如果你按照价格的运行方向买入卖出（顺势交易项下），或者根据行情走势反向做单（均值回归项下）的话，那交易成本则各有不同，日内交易者可以是其中任意一种。那么随着价格的上涨和下降于新高和新低点做多、做空的顺势交易者可能会面临更高的成本，例如在标准普尔迷你电子盘的交易中，每点价值是50美元，如此，相对于每次入场和离场的交易而言，相应的利差至少是1/2点，即25美元。如果市场波动率很大或者行情移动很快，那么，相应的息差值会更大。

如果标准普尔期货的日间波幅是931美元，那么，买价和卖价的差值是100美元 ^[1] ，如此，多空双方的固定成本就是100美元，这样，相应的波幅就变成了821美元。如果你能够斩获一半的波幅（开盘-收盘的行情区间），甚至是1/4的波幅，那你仍然会有足够的净利润空间；如果订单数量很大，那相关的交易则是有利可图的。在通常情况下，顺势交易的盈利概率只有1/3，那么如果获利交易的金额是失败交易的两倍，则相关的交易成本会使你的净收益变为负值（一笔交易获利90美元，两笔损失交易各赔45美元，损益收支正好达到平衡点）。鉴于前述的情境，你的做单技巧需要高出顺势交易系统的平均水平，如此方能生存。

日内交易之中被忽略的一个价格特征是市场的噪声因子。在第2章中，我们的探讨结果表明：股票市场有最大的噪声因子，且此类噪声可用于交易的定时机制。其实，与追逐一个入场的价格点位模式相比，等待价格反转则会降低相应的风险，且提高获取收益的概率水平。

16.1.3　流动性的相关问题浅析

标准普尔迷你电子盘的日间成交量是10年期美国国债的2倍，是原油期货的4倍，这并不奇怪，因为它是日内交易者的首选。同时，高交易量可以转化为流动性，且使价差变得相对较小，而那些具有更大流动性的金融工具则是日内交易者的首选项，所以，交易量指标则是非常重要的。无论你交易的是1份合约还是1000份合约，一个交易清淡的市场所产生的价差会大幅削减相关的利润。在选择指数型金融工具进行交易时，其可以提供最大的波动率，具有最大的获利潜质，且可以结合最大的交易量，从而使相关的订单变得最为安全。

交易量较少的金融工具的价格波动幅度比在其他交易所交易类似产品的波幅要大。同时，相关交易者均试图从价格的运行模式中获利，但是，他们始终发现：在订单的执行过程（买入或卖出）中，对相应标价的把握是捉摸不定的。在你看到屏幕上的价格时，相关的买价/卖价是非常不同的。另外，此类金融工具交易的现实情况是：由于交易量有限，因此植入市价订单和止损订单的做法是不可取的，而限价订单可能不会被填充。另外，你在报价屏幕上所能看到的价格并不显示相应的点差；同时，我们没有一种真正的方法来攫取已经感知的收益利润。而如果一个植入订单生效，那么在平仓离场时，你同样会面临相同的问题，且需面对一些额外的紧急情境。

1.相关之均值回归的交易策略

某些交易策略相较于其他的方式可能会减少相应的价差费用。顺势交易模式和动量交易模式根据价格的波动方向来决定植入多单或空单，而均值回归的交易策略则恰恰相反，此种策略认为：相对较大的价格行情不会永远地持续下去，因此，于特殊的高点需要做空，于特殊的低点则需要做多。根据行情走势反向做单的模式可以于预期的价格点位入场，进而将相应点差压缩至零。然而，均值回归策略项下的离场方式则不那么容易实现，如果预期成功，价格走势反转，相应行情回归至正常点位，且停留数分钟的时间，那你可以比较悠闲地平仓。但是，如果在做空之后价格持续走高，那你就会希望在某一点位平掉之前的空单，从而减少相应的损失，而这意味着于价格走高时做多的交易行为与定向交易策略是一样的，都要承担相同的点差成本。实际上，点差成本对均值回归策略的影响取决于实现相应收益目标的期限，因为此类策略获取收益的模式与价格运行的方向相反。保守地讲，你可以假设均值回归交易程序所承担的点差费用只有顺势交易程序的50%；同时，作为一个额外的奖项，股票佣金相对于当期行情之上的卖单或低于行情的买单而言是非常低廉的，因为其具有增加流动性的功能。总之，市场噪声以及成本较低的点差费用是很多交易者选择均值回归策略的主要原因。

2.交易订单的移过情境

在系统性的日内交易程序中，你的交易是否成功取决于相应系统能否基于所有的交易信号，且于相近的价格点位执行所有的订单。于测试过程中，你应该计数合理的点差和佣金，从而生成相关结果的净值，而在某些情况下，前述模式还不足以确保交易的成功运行。如果你按照价格移动的方向植入买单或者卖单，然而当某种新闻发布之后，市场行情呈现跳跃式情境，那么基于所预期的价格而植入的订单则不能被填充。同时，如果在你输入订单之前大量利润已经消失，那么移过此笔交易似乎也是合理的。前述所有这些移过性订单均被称为失效订单，它们可能为你增加很大一部分收益，同时，其永远不会减少相应的损失。

实际上，某些市场行情往往显得更加无效，例如当经济报告于上午发布时，开盘时段就会常常出现问题——就利率期货而言，其通常于政府经济报告公布之前10分钟开盘，而由于交易者要等待报告的结果，所以其开盘时刻一般是非常安静的。在欧洲的利率期货市场、股票市场以及所有外汇市场，相关交易于报告公布之前非常活跃，而相应行情于意外信息公布时会突然转向。另外，美国石油学会（API）于每周三上午10：30（东部时间）发布能源类报告，而30分钟前，能源市场的交易就已经开盘了；在周四，天然气的报告（AGA）于上午10：30（东部时间）公布，而之前30分钟相关市场就已经开盘；此外，股市开盘后，一些诸如芝加哥采购经理指数和密歇根情绪指标之类其他形式的报告分别于东部时间的上午9：45和10：00发布；同时，美联储公开市场委员会（FOMC）所研讨的结果于东部时间下午2：15公布，此信息生成于利率会议结束之后的15分钟。另外，这些定期公告再加上意想不到的政治和天气信息可以很容易地使交易者基于一系列的价格冲击事件形成对相关行情走势的看法，而较大的行情跳跃模式会使基于价格运行模式的日内交易的订单被执行的难度加大，但是，最差行情所对应的订单除外。

相对于综合的能源结构，同时混杂中东地区的政治或军事冲突等一系列问题而言，其会使价格的运行模式长期处于不稳定的状态中，在1个月的周期内，定向策略所相关的订单大约有20%得不到执行。如果我们设定一个短期交易系统的正常收益的平均净利润为250美元、平均损失为150美元，且收益概率为50%，我们预计每100笔交易的利润为5000美元，且合理的收益/损失比率为1.66；然而，其中10%的交易是无效的，而这些错过的交易契机必须从利润中扣除。如果市场行情按照相反的方式运行，那你的所有订单都会被填充，如此，10%的获利交易意味着每100笔交易要有5个被移过，即1250美元，总利润则降为4750美元，损益比率为1.50。前述情境可能会转变成一种边际型的交易策略，且每笔交易的利润会变得很小，而相应收益还可能转化成亏损。

3.附带交易限制的行情模式

在波动率高腾的周期里，日内交易者可能会发现：传统的日间交易限制模式会使相关行情出现许多问题，这些情境大多发生在农产品交易市场，虽然一些金融市场于某些触发点位设置暂停机制也不能规避。2011年4月，芝加哥商品交易所（CME）将日间玉米价格的波幅限制在0.50美元/蒲式耳以内，此前，CME对此类商品价格日间波幅的限制比较宽松，但随后则变得更加严格。

在不被限制的、宽幅波动的金融市场中，日内交易的绩效最好；某种单独锁定的限制模式所造成的交易损失金额可以抵消许多日内交易的收益。总之，相对于日内交易而言，高波动率和锁定波幅的限制模式本身就是一个矛盾体。因此，扩大限制幅度，以及放宽触发点位水平的做法可以大大减少锁定限制时段出现的频率。

16.1.4　点差成本的评估模式

如果能够预知点差成本的话，那你就可以更好地选择合适的金融工具进行交易，而对相关交易的现实评价也会符合相应的预期。其实，构成点差的因素是波动率、相关金融工具的总体交易量、订单的规模以及特定的市场情境，在这些影响因子中，特定的市场情境是最难记录的，因为它是由噪声以及行情的运行方向以任意的形式竞合而成的。

许多金融市场日内盘中的总体交易量指标可以在彭博社的平台上找到，而更加确切的订单规模和深度就只能在更复杂的交易平台上去发掘了。所谓碰单（即拍板成交）意味着你能够抢到所看到的价点，但这并不意味着此种点位是系统价格，所以仍然会有一些点差。同时，一些数据服务器可以针对盘中交易项下的棒线提供交易量的点数值，以及价格变动幅度（实际交易或“正在交易”）等指标。在一般情况下，交易量的点数值与实际的交易量指标呈正比关系。另外，在生成较大交易情境的周期之内，期货合约或股票的交易量将随着价格的变化而增加，而其所对应的交易规则即为诸如“于交易量增长时做多”的某些定式，这将在本章的最后部分讨论。

如果你已经记录了订单价格、执行价格、波动率（每日高低价格的差值）、日间成交量、交易时段一天的时间以及交易量的点数变化刻度，那么你就可以根据每一个因子的重要性预估任意一笔交易的点差成本，相应数理公式为：

我们可以通过创建所有交易相关的电子表格来解决a₀ 、a₁ 、a₂ 、a₃ 、a₄ 的取值问题，然后在既定的交易量和订单规模项下估计相应交易日内任意时刻T的点差值。前述这种方法由格里尔和布罗森所应用，其是根据订单规模相对于当期市场情境的比率来设置相关止损单。 ^[2] 相应的测试结果表明：就大多数金融工具而言，相关的点差成本不是太高。

就于收盘时刻平仓的问题而言，日内交易者可以应用依据宏观走势做单交易者同样的方法下单，从而保证相应的结算价格，与市场收盘订单相类似，此类方法可以保证交易结束前30秒内填充相关订单。另外，在应用每日盯市价格的系统项下，交易结算订单（TAS）也可以确保你得到相关的结算价格。

表16-1所显示的较大交易量与电子交易所和订单输入系统相结合可以大大降低点差成本。同时，对平均点差值小于1个呼值单位的预期是合理的，也就是说，对大多数金融工具而言，其点差成本没有超过一个最小的行情波动单位。然而有些时候，一个令人惊讶的经济报告出炉之后，价格会即刻跳跃起来，那么所有的订单都会在不理想的价格点位被填充。

16.1.5　经过调整的波动率项下的点差值

如果相关市场没有提供确切的数据，而且你以盘中交易模式替代收盘结算模式，那么较大的波动率会生成较高的点差成本，这是一种合理的假设。无论你基于平均的价格运行模式决定使用哪种点差成本，其上升的幅度都与日间波动率的上涨幅度成正比，然而，通过降低波动率而减少点差成本的方法会把相关的收益封顶。所以，交易中总会有一些少量的点差成本，我们最好以保守的态度对待。

[1] 两个点。——译者注

[2] Thomas V.Greer，B.Wade Brorsen，and Shi-Miin Liu，“Slippage Costs of a Large Technical Trader，”Technical Analysis of Stocks & Commodities(January 1992).