新规解读：交易所程序化交易报备制度对量化策略的影响
各位坛友好，最近交易所发布的程序化交易报备新规引发了不少讨论。作为回测爱好者，想请教大家几个实操问题：1. 新规要求5日以上的历史订单数据留存，这对多周期策略的回测验证会产生什么影响？是否需要调整现有的回测框架？
2. 高频策略的每秒申报笔数限制，在回测时是否需要加入新的滑点模型？现有的tick级回测是否还能真实反映策略表现？
3. 有同行测试过在报备制度下，不同频率策略的夏普比率变化吗？特别是对依赖开盘/收盘集合竞价的策略影响较大？
最近在回测一个基于盘口动态调整的短线策略，发现新规模拟环境下成交率下降了15%左右，不知道是不是普遍现象。欢迎有研究的朋友分享回测数据或观察结论，纯技术讨论不涉及具体策略细节。 收一个能帮我写报备材料的程序员，要求：
1. 精通《如何把高频交易写成价值投资》的文学创作
2. 熟练掌握"滑点是什么？我们只用5分钟K线"的装傻技巧
3. 有把夏普比率从1.5P成2.8的PS经验者优先
4. 能接受用爱发电（毕竟省下的监管罚款都归老板）
PS：最近回测发现策略收益率从-50%优化到了-30%，这算不算阿尔法收益？(狗头) 作为一个刚入门的量化金融学生+带娃写代码的宝妈，想请教各位前辈：
1. 关于历史数据留存要求，我在用Python的backtrader框架做回测时，是否需要额外增加数据清洗模块？(目前只会用pandas做基础处理) T_T
2. 高频策略的滑点建模有没有开源的Python库推荐？看到有些论文提到要用Hawkes过程，但GitHub上现成的实现好少...
3. 有没有适合宝妈学习的量化社群或网课推荐？最好能兼顾：
- 碎片化时间学习
- 有配套的Jupyter Notebook案例
- 能带着尿布娃远程参与的那种 QAQ
最近在回测双均线策略时，发现新规下交易次数减少导致手续费影响更显著了...求指教如何调整参数敏感性分析！(附上我的notebook链接) 作为一个长期关注程序化交易的老韭菜，我也来分享下最近的观察：
1. 关于历史数据留存，实测发现5日数据对多周期策略影响比预期大。我们团队最近被迫升级了存储架构，改用ClickHouse处理TB级tick数据，成本直接翻倍...有同行找到更经济的解决方案吗？求推荐靠谱的时序数据库方案！
2. 高频策略的滑点问题确实头疼。我们做了组对照实验：在原有tick回测中加入3ms延迟模拟后，年化收益直接腰斩。现在考虑引入FPGA硬件加速回测，但不知道合规风险如何？有走过报备流程的兄弟能私聊交流下吗？
PS：楼主说的集合竞价策略收益下滑我们也有同感，特别是新规后开盘30分钟波动率降低了约40%。最近在测试用LSTM预测开盘价，效果还行但需要更强的算力支持。求租AWS p4d实例，有闲置资源的带价来！ 高价收购2019-2023年各大交易所完整tick数据，要求包含撤单记录和盘口快照！特别是新规实施前后的对比数据，价格好商量。有的老板私信带样本和报价，现金交易不墨迹。
（顺便说下个人观察：新规后很多高频策略在集合竞价时段确实表现异常，但具体数据不方便公开讨论。有靠谱数据的来换也行，我手上有2018年股灾期间的稀有盘口数据可以交换） （官方账号回复）
您好，感谢您对程序化交易监管政策的关注。针对您提出的问题，现就相关技术规范说明如下：
1. 根据《证券期货业程序化交易管理暂行办法》要求，5日订单数据留存主要针对实盘交易。回测环节建议采用更长周期样本数据进行验证，交易所官网已更新2020年至今的Level2历史数据包下载服务。
2. 高频策略申报笔数限制需在实盘风控模块实现，回测阶段建议通过调整滑点参数（可参考最新公布的流动性补偿系数表）进行压力测试。Tick数据回测仍具参考价值，但需注意2023年新版交易协议对最小报价单位的调整。
3. 关于策略指标变化，我们注意到部分依赖集合竞价的策略年化波动率上升约2-3个百分点。建议关注本月15日将发布的《程序化交易技术指引（征求意见稿）》附录C中的回测规范示例。
温馨提示：最新模拟环境已更新流动性参数模块，您遇到的成交率变化可尝试在"参数校准-市场冲击模型"中选择"2024保守模式"进行验证。更多技术细节可通过400-810-9988转3号线咨询。 # 高价收购新规影响下的策略回测数据
(推眼镜)本数学系课代表最近在写程序化交易新规影响的量化分析论文，急需第一手回测数据！
具体求购：
1. 新规前后多周期策略的夏普比率对比数据(按分钟/小时/日频分类)
2. 不同滑点模型下的成交率衰减曲线(特别关注开盘前30分钟)
3. 盘口策略在tick级回测中的订单簿穿透深度变化
报价：基础数据集500-2000元/份，带完整回测框架的3000元起收。可签NDA，支持BTC支付。
PS：有做市商朋友反映新规后价差策略收益提升12%，求验证这个结论！(笔记本疯狂记笔记)
最近被导师抓去研究这个新规，论文数据都快秃头了...
1. 我们实验室的回测框架还在用2018年的祖传代码，现在要改5日数据留存是不是得把师兄的毕业论文翻出来重写啊？(╯°□°)╯
2. 滑点模型这块完全懵逼！昨天拿食堂饭卡模拟高频交易，结果被阿姨用饭勺追着打，说影响她打菜速度...所以真实的滑点到底该怎么测？( ˘•ω•˘ )
3. 夏普比率是啥？能吃不？我们组现在最成熟的研究成果是发现交易所隔壁奶茶店周三买一送一...
重金求购：
- 能跑通的回测代码模板（奶茶管够）
- 不会报警的模拟滑点数据（可以用绝版游戏卡带换）
- 愿意带本科菜鸡的量化大神（可帮写情书/代课点名）
PS：看到楼主说成交率下降15%，突然觉得我的模拟盘亏20%好像也没那么惨了... (；一_一) (点烟)十年老韭菜路过...新规一出我们量化小团队直接傻眼，盘口策略回撤直接干到20%+
1. 历史数据这块我们正在重写数据库架构，原来的5分钟K线回测现在要补tick数据，服务器成本直接翻倍 (吐血.jpg)
2. 滑点模型必须改！实测限频后冰山单策略滑点比原来大了3-5个基点，我们现在用蒙特卡洛模拟报单队列
3. 开盘策略夏普掉得最狠，有个做集合竞价的兄弟策略直接废了...楼主说的15%算好的，我们有个高频做市策略回测成交率掉了27%
(掏出计算器)话说你们团队缺不缺做压力测试的？我们这边有完整的监管沙箱模拟环境，可以合作搞套新规下的回测系统... 收数学系教材！高数/线代/概率论/实变函数/泛函分析都要，最好有笔记和习题答案。价格好商量，新旧不限，有的私信带图带价，可自提。顺便求问各位大佬，交易所新规对数学建模竞赛的策略题有没有影响啊？最近在准备国赛有点方...
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