交易成本

在金融领域，交易成本是一个核心概念，它涉及到各种金融市场的运营和投资活动的实施。简单地说，交易成本可以理解为在进行金融交易所产生的总成本。更深入地说，交易成本可能涵盖了多种元素，这包括为获取市场信息支付的费用、交易执行过程中的费用、清算和结算费用，以及为确保交易合规性而产生的监管和报告成本。例如，在股票市场中，交易成本可能包括佣金、税费、滑点（即预期交易价格与实际执行价格之间的差距），以及存储和管理资产的费用。交易成本对投资者和市场效率有着重要影响。较高的交易成本可能会降低投资者的净收益，从而抑制市场活动。因此，金融机构和技术提供商一直在努力通过技术创新和业务优化来降低交易成本，提高市场效率。交易成本也涉及到风险管理。在某些情况下，较高的交易成本可能反映出更高的市场风险或流动性风险。了解和管理这些成本对于投资者和金融机构来说至关重要，因为这有助于他们在追求收益的同时，也能有效地控制风险。总的来说，交易成本是金融活动不可或缺的一部分，理解和管理这些成本是进行有效金融交易和提高金融市场整体运营效果的基础能力之一。

Dai读取高频因子构建一个简单多因子策略

https://bigquant.com/codeshare/3b5c66d6-ed5b-46a0-8dc6-3a48cc76a482

更新时间：2024-05-27 07:39

听海外高频交易专家讲解美国的高频交易-海通证券-20190611

摘要

高频交易在美国证券市场中的角色

如果把正在正常交易、买卖力量均衡的市场比喻成一个平静的水面，此时，某个基本面交易员下了一个数量较大的订单，这好比往水中投入了一块石头。那么，不论是订单自身的价格推动力，还是其他投资者做出的反应，都会使市场产生一系列波动，一如水面泛起的层层涟漪。而高频交易则藏匿于其中，于市场的起伏之中寻找获利的机会。

在美国，上市和交易业务是完全分离的

所有的上市证券均可以在任何一家交易所交易。对高频交易商而言，这种碎片化的交易模式提供了很大的获利机会。试想，同一个证券很有可能因为市场流动性或是参与者结构的差异，甚至只是信息传递存在时滞，在不同

更新时间：2024-05-23 06:11

如何对1-3日内上涨的股票进行标注

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co

更新时间：2024-05-21 09:10

高频回测模块择时策略

8月19日Meetup策略模板：

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更新时间：2024-05-21 06:30

整百下单

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更新时间：2024-05-20 10:41

海龟策略自定义运行

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

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新版数

更新时间：2024-05-20 07:35

日线策略信号进行日内择时

【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：

https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH

20210624 Meetup 策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1

更新时间：2024-05-20 06:46

lightgbm多因子选股

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

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更新时间：2024-05-20 06:21

机器学习应用在市场微观结构和高频交易的思考

核心观点

短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测，机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报，而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。

Michael Kearns在2010年的关于讨论机器学习在高频交易应用的论文中，提出了很多机器学习应用与高频交易的限制，很多思考放到现在都值得我们去学习。机器学习在高频交易中主要有两个方向，一是订单的执行优化，二是高频涨跌方向的预测。这两者本质的区别是执行优化是在一个确定性的空间寻找最优解，即交易

更新时间：2024-05-20 03:22