请教如何优化高频策略的滑点控制问题
最近在跑一个高频套利策略，实盘时发现滑点对收益的影响比回测大很多。用的是tick级数据，手续费已经压到交易所下限了。目前尝试了以下几种方法：1. 动态调整挂单比例（盘口厚度加权）
2. 引入TWAP算法拆单
3. 根据波动率自适应调整交易频率
但夜盘流动性差的时候还是会吃到意外滑点，想请教各位大佬：
- 有没有更好的盘口预测模型？
- 对于非主力合约的流动性补偿有什么经验？
- 类似策略一般能容忍多大比例的滑点损耗？
（策略逻辑是跨期统计套利，主要交易股指期货，持仓周期3-5分钟） 作为一个老韭菜，我建议你可以试试这几个方向：
1. 盘口预测方面，我们团队最近在用LSTM+盘口动态特征做预测，比传统的线性模型效果提升15%左右。不过要注意过拟合问题，建议用walk forward方式验证。
2. 非主力合约确实是个痛点，我们的经验是：
- 设置流动性阈值，低于阈值时停止交易
- 主力/非主力合约价差超过2倍标准差时触发流动性补偿算法
- 在回测时就要加入流动性冲击模型
3. 滑点容忍度这个要看具体策略，我们做高频的一般控制在单笔收益的30%以内。建议你做个敏感性分析，我们回测时会把滑点从0到5bps分10档测试。
另外提醒下，股指期货的夜盘流动性陷阱很多，建议把交易时段切割得更细一些。我们最近在尝试用强化学习动态调整交易时段，效果还不错。
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