《控制和限制交易成本》
Trading Costs Control
▌核心問題
- 由於金融市場回報難以高準確度預測
- 當預測市場方向正確時，價格波動必須大到足以覆蓋交易成本
▌兩個主要控制方法
1. 選擇適當交易時段
- 只在交易活躍時段進行交易
- 活躍時段具有較高波動性
- 不同交易工具有不同的活躍時段
- 例如: EUR/USD 和 EUR/AUD 的活躍時段可能不同
2. 選擇適當的時間粒度
- 較低時間粒度會帶來較大的價格變動
- 時間粒度的取捨:
- 過高粒度(5秒或1分鐘): 價格變動可能不足以覆蓋交易成本
- 較低粒度(10分鐘、20分鐘、30分鐘或1小時): 較容易覆蓋交易成本
- 但粒度越高，越難發現市場效率低的機會
▌案例分析 (EUR/USD)
數據特徵
- 時間範圍: 2019年7月至2020年10月
- 時間粒度: 5分鐘
- 主要欄位:
- 交易量 (Volume)
- 買入價 (Ask)
- 賣出價 (Bid)
- 價差 (Spread)
- 中間價格 (Mid price)
活躍交易時段分析 (紐約時間)
最佳交易時段: 凌晨2:00 - 下午1:00
特點:
- 交易量最高
- 價差最低
- 價格波動性最大
- 約73%的5分鐘週期能覆蓋交易成本
原因
- 這個時段同時是歐洲市場開放時間
- 歐洲和紐約市場重疊時段
- 交易活動最為活躍
重要觀察
- 紐約收盤後(下午5-6點):
- 交易量接近零
- 價差出現明顯峰值
- 交易成本覆蓋率:
- 最佳時段(上午10-11點): 73%
- 非活躍時段(午夜12-1點): 僅23%
▌結論重點
- 交易時段選擇對於成本控制至關重要
- 需要根據具體交易工具調整最佳交易時段
- 時間粒度的選擇需要在成本覆蓋和市場機會之間取得平衡
- 這個分析結果特定於EUR/USD，其他貨幣對可能有不同的最佳交易時段
《交易成本控制與時間粒度分析》
▌交易時段優化效益
平均價差分析
- 24小時交易時段平均價差：1.54 pips
- 活躍時段(2:00 AM - 1:00 PM)平均價差：1.31 pips
優化效果
- 較高價格波動性
- 較低價差和比例交易成本
- 提高覆蓋交易成本的機率
▌時間粒度分析
不同時間粒度覆蓋成本比率
- 5分鐘週期
- 覆蓋率：55-70%
- 10分鐘週期
- 覆蓋率：68-80%
- 20分鐘週期
- 覆蓋率：80-90%
- 30分鐘週期
- 覆蓋率：80-90%
- 1小時週期
- 覆蓋率：85-92%
重要觀察
- 從5分鐘到20分鐘的改善效果最顯著
- 進一步降低頻率(增加週期)的邊際效益遞減
- 需要在效率和成本之間取得平衡
- 最佳時間粒度：10-60分鐘(依據工具和策略而定)
▌命中率要求改善
交易頻率與所需命中率比較
| 交易頻率 | 原24小時要求 | 優化後要求 |
|---|---|---|
| 2分鐘 | >90% | >75% |
| 10分鐘 | >70% | >62% |
| 20分鐘 | >65% | >59% |
| 60分鐘 | >60% | >55% |
策略影響
- 顯著降低成功交易所需的命中率
- 使許多原本不具獲利性的策略變得可行
- 特別適合中頻交易策略(10-60分鐘)
▌結論
- 時間粒度的選擇對交易成本有顯著影響
- 最佳交易時段配合適當時間粒度可大幅提升策略可行性
- 需要根據具體交易工具和策略選擇合適的時間粒度
- 活躍交易時段的交易可以顯著降低所需命中率
- 這些優化可能是策略盈利與否的關鍵因素
這些發現對於實際交易策略的設計和執行具有重要的指導意義，特別是在控制交易成本和提高策略可行性方面。