Jakie dane są potrzebne do oceny spreadów typu scalping?

Bezpośrednia odpowiedź

Aby ocenić „spready typu scalping”, potrzebujesz danych, które pozwolą oddzielić (1) mechanikę tego, jak spread i koszty realizacji wpływają na krótkie transakcje, od (2) zmiennych warunków, takich jak płynność, głębokość księgi zleceń i Twoja jakość realizacji. Ponieważ scalping jest wrażliwy na timing i koszty, potrzebujesz też danych o pochodzeniu (skąd pochodzą liczby) oraz aktualności (kiedy je zmierzono). Ponieważ ten temat dotyczy oceny, a nie wyników, traktuj wartości historyczne jako opisowe, a nie predykcyjne.

Mechanizm lub definicja

Spread to różnica między notowaną ceną bid i ask dla instrumentu. „Spready typu scalping” nie są pojedynczym, ustandaryzowanym wskaźnikiem; w praktyce zwykle oznacza to efektywny koszt transakcyjny istotny dla bardzo krótkich okresów utrzymania pozycji.

Aby ocenić ten koszt, zbierz następujące dane:

Składowa spreadu (notowana lub obserwowana)

Wartości bid/ask spreadu dla interesującego Cię instrumentu.
Spójność definicji: potwierdź, czy spread jest notowany, liczony na bazie mid, czy obserwowany przy realizacji.

Składowe kosztów wykraczające poza sam spread

Jakiekolwiek jawne koszty handlowe, które obowiązują na transakcję (na przykład prowizje lub opłaty), jeśli występują w dokumentacji Twojego dostawcy.
Dowody na to, jak koszty oddziałują z wyceną platformy (np. czy pokazywany spread już zawiera pewne opłaty).

Założenia dotyczące realizacji (jak wypełniłyby się zlecenia)

Czy zakłada się, że transakcje realizują się natychmiast po notowanych cenach, czy też dopuszcza się częściowe wypełnienia i opóźnienia.
Miara slippage: różnica między ceną, którą założyłeś, a ceną, którą realnie da się osiągnąć w warunkach rynkowych.

Timing i kontekst mikrostruktury

Znaczniki czasu pomiaru i strefa czasowa.
Typowy reżim płynności w czasie pomiaru (na przykład bardziej ruchliwe vs spokojniejsze okresy), ponieważ krótkie okresy utrzymania wzmacniają efekty timingowe.

Stabilną mechanikę, którą możesz analizować bez polegania na bieżących rynkach, stanowi to, jak spread i slippage kumulują się względem wielkości transakcji i czasu; czynniki zmienne następnie determinują, jak duże stają się te składowe.

Dowód lub przykład

Przydatnym sposobem uporządkowania „danych do oceny” jest stworzenie dekompozycji kosztu dla krótkiej transakcji i sprawdzenie, jak wrażliwa jest ona na założenia dotyczące realizacji.

Założenia, które musisz podać (w przeciwnym razie ocena nie będzie możliwa do niezależnego sprawdzenia):

Instrument i konwencja notowań użyta dla spreadu.
Kierunek transakcji (ponieważ jakość realizacji może się różnić przy kupnie i sprzedaży w tym samym środowisku notowań spreadu).
Wielkość transakcji lub nominał, jeśli porównujesz koszty w kategoriach walutowych, a nie wyłącznie jako różnicę cen.
Okno czasu utrzymania pozycji (nawet przybliżone), ponieważ efektywna realizacja może zmieniać się w ciągu minut.

Przykład struktury obliczeń (bez zakładania bieżących cen):

Niech S będzie spreadem w momencie, w którym go mierzysz.
Niech C będzie dowolną jawną składową kosztu na transakcję (jeśli dotyczy).
Niech L będzie dopuszczalnym slippage, które obejmuje niekorzystny ruch od Twojego założenia do osiągalnej realizacji.
Wtedy „proxy efektywnego kosztu” dla round turn można przybliżyć jako kombinację ruchu związanego ze spreadem plus składowe kosztu plus slippage.

Sedno nie polega na wyniku liczbowym; chodzi o checklistę danych, która wspiera dowolne liczby wejściowe, które wybierzesz. Jeśli Twoje slippage pochodzi ze źródła, którego nie da się prześledzić (lub pochodzi z innej definicji instrumentu), nie możesz zweryfikować oceny.

Ograniczenia i ryzyka

Kluczowe ograniczenia i tryby awarii, które należy uwzględnić:

Niezgodność definicji Ponieważ „spready typu scalping” nie są pojedynczym, powszechnie zdefiniowanym wskaźnikiem, dwa źródła mogą oznaczać różne rzeczy (spread notowany vs spread efektywny vs spread po odjęciu pewnych kosztów). Bez potwierdzenia definicji porównania mogą wprowadzać w błąd.
Przestarzałe lub nieporównywalne dane Liczby „podobne do spreadu” zmierzone w jednym czasie, w ramach jednego modelu realizacji lub przy użyciu jednego feedu mogą się różnić od wartości istotnych dla Twojego rzeczywistego środowiska realizacji. Aktualność (znaczniki czasu) i pochodzenie (skąd pochodzą liczby) mają znaczenie.
Nierealistyczne założenia dotyczące realizacji Jeśli zakładasz natychmiastowe wypełnienia po korzystnych notowaniach, możesz zaniżyć efektywne koszty. Jakość realizacji jest zmienna i może obejmować częściowe wypełnienia, re-quote i opóźnienia.
Brakujące składowe kosztu Czasami oceny pomijają prowizje lub inne opłaty albo zakładają, że spread już je zawiera. Taka pomyłka zmienia efektywny koszt.
Zależności historyczne nie gwarantują przyszłych wyników Nawet jeśli spready były w przeszłości wąskie w minionych interwałach, płynność i warunki realizacji mogą się zmienić. Traktuj obserwacje historyczne jako dowód kontekstowy, a nie prognozę.