评估点差扩大需要哪些数据？
点差扩大的定义及实际测量内容
点差扩大是指在订单可执行时观察到的买卖价差（或买入价与卖出价之间的有效差异）增加。为了进行评估，区分两个密切相关概念是有帮助的：
- 报价点差：从报价商/交易场所显示的买入价和卖出价中可见的点差。
- 有效点差：由实际交易隐含的成本，包含订单执行细节，可能与显示的报价不同。
由于这两者存在差异，所需最低数据取决于你打算评估哪一种。如果你仅追踪显示的报价，则你测量的是报价点差扩大；如果你追踪已执行的交易（或使用明确规则模拟的执行），则可以评估有效点差扩大。
所需数据输入（以及必须声明的假设）
为了独立地评估点差扩大，需收集四类输入数据：输入项、来源、时效性和质量检查。
1) 输入项（需记录的指标）
你需要时间序列或配对的点差测量值，以及可能影响它的变量。
最低要求是记录：
- 交易品种标识符（例如，货币对）和市场/场所背景（报价的来源方式）。
- 点差观测值：每次观测点的买入价和卖出价，或直接记录点差值（前提是你能验证其计算方式）。
- 每次观测的时间戳，并保持一致的时区处理。
- 订单/执行背景（若你评估有效点差）：交易时间戳、成交价格，以及成交是市价单还是限价单。
如果你计划跨时间或交易时段进行比较，还需记录：
- 交易时段标记（例如，主要重叠时段）以及你使用的任何基于日历的分组。
- 流动性或成交量代理指标 仅当 它们与你的点差数据同时测量，并使用相同的时间对齐方式。
任何计算或示例中必须声明的假设：观测间隔、点差如何从买卖价计算得出、是否使用中间价归一化，以及如何将点差与执行时间匹配（针对有效点差）。
2) 来源（数据来源）
来源决定了你的观测值是否具有可比性。
需收集并记录：
- 数据来源：你的报价流、平台导出数据，或外部市场数据提供商。
- 报价商/场所行为假设：报价是否反映实时流式定价、延迟定价，或聚合/衍生值。
- 提取方法：数值是直接在源头记录、平均后记录，还是在转换后采样。
3) 时效性（数据的实时性和对齐程度）
点差扩大具有时间依赖性。为避免混合不同时刻的影响，你需要：
- 每个买入价、卖出价或执行记录的精确时间戳。
- 明确的采样规则（例如，“每 N 毫秒记录一次”或“每次收到报价更新时记录”）。
- 定义的匹配窗口用于有效点差（例如，报价时间戳与执行时间戳的接近程度）。
如果时效性不明确，分析可能会产生误导性的“扩大”，而实际上只是测量误差。
4) 质量检查（数据是否适合分析）
在得出结论前需进行检查。
必要的质量检查示例包括：
- 缺失数据：买卖价缺失或成交记录缺失；决定是丢弃还是插值。
- 异常值：由过时报价、数据流错误或公司/技术事件引起的异常大点差。
- 一致性检查：确认买入价 ≤ 卖出价，且点差计算始终遵循相同公式。
- 时间对齐验证：确保点差报价与任何执行记录之间无系统性时间偏移。
证据或示例方法：比较疑似扩大前后的点差
一种实用且非强制性的评估点差扩大的方法是，仅使用你收集的数据，在你标记为“扩大”的时期前后比较点差水平。
例如，你可以：
- 为每个交易品种在定义的早期窗口内计算基准点差统计值。
- 识别出后期点差按你选择的阈值规则更高的窗口。
- 使用一致的指标（如平均点差、中位数点差或基于百分位的度量）量化变化。
为使示例有意义，你必须声明阈值规则和窗口长度，并确保它们不会以偏倚结果的方式重叠。
如果你使用有效点差，还需明确成交获取规则，以及点差度量如何与相关报价时间配对。否则，“扩大”可能反映的是执行行为而非定价变化。