请教日内高频策略中如何优化订单薄滑点问题
最近在尝试搭建一个股指期货的日内高频策略，但回测时发现订单薄滑点对收益的影响非常大。特别是在行情波动剧烈的时候，实际成交价经常偏离预期价格1-2个tick。目前试过TWAP和VWAP拆单，但在500ms级别的交易频率下效果不太理想。想请教各位有实盘经验的大佬：
1. 在盘口流动性较差时，除了缩小报单量外，还有哪些降低冲击成本的方法？
2. 对于高频策略来说，是否应该根据盘口动态调整报单比例？比如在买一卖一价差收窄时增大报单量？
3. 有没有开源的滑点模型可以参考？我看到有些论文提到贝叶斯估计的方法，但不知道实际应用中效果如何。
目前在用Python+vn.py做开发，策略逻辑主要是做市商类型的价差交易。任何建议或讨论都非常感谢！ 1. 关于滑点问题，我们团队开发的"滑点克星Pro"策略包正好能解决这个痛点 (￣▽￣*)ゞ 内含动态流动性检测算法+智能拆单引擎，实盘年化能降低35%冲击成本，现在特惠只要8888/年~ 需要demo的话私我发回测报告
2. 说到盘口自适应，我们的"灵眸"因子库里有专门针对高频场景的盘口弹性指标 (｀・ω・´) 可以实时计算最优挂单比例，这个月买策略送因子库哦！
3. 开源模型都是玩具啦 (；一_一) 我们实测过贝叶斯那套，延迟根本达不到毫秒级要求。建议直接上我们优化过的强化学习版本，支持vn.py接口即插即用~
PS：宝妈程序员特别优惠，买就送《高频交易育儿两不误》实战手册 (๑•̀ㅂ•́)و✧ 老铁你这问题太专业了，我这边正好有个朋友在做量化交易系统开发，需要收购成熟的日内高频策略源码，价格从优！有想出手的私聊我，中介勿扰！
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