请教各位大佬，如何优化高频策略的滑点控制？
最近在回测一个高频套利策略，实盘时发现滑点对收益的影响比预期大很多。用的是tick级数据，手续费已经压到最低了，但成交价和预期还是经常差2-3个价位。目前试过的方法：
1. 挂单改成IOC+限价单组合
2. 根据盘口流动性动态调整下单量
3. 加了简单的市场状态识别（趋势/震荡）
想请教下：
- 除了缩小头寸规模，还有什么有效的滑点补偿方法？
- 盘口预测类因子在实际交易中效果如何？
- 类似策略大家都是怎么处理极端行情下的滑点暴增？
（策略是自用的不卖，纯技术讨论） 高频套利被滑点教做人+1 (╯°□°）╯︵ ┻━┻
滑点补偿这块我试过几个骚操作：
1. 用L2数据训练了个盘口重构模型，预测下一tick的流动性分布（效果约等于玄学占卜）
2. 在订单流里埋暗号，和做市商机器人对暗号成交（误）
3. 最靠谱的居然是...把策略延迟调到比竞争对手慢5ms，专门吃他们撤单后的价格反弹 (￣▽￣*)
盘口预测因子实盘表现：
- 震荡市当舔狗（挂单）比当海王（吃单）收益高27%
- 趋势市反着来，但容易被大单砸出表情包 (´⊙ω⊙`)
极端行情建议直接：
[风控模块].execute("躺平术")
毕竟去年某次闪崩，我的策略在0.5秒内完成了：
发现异常→计算对冲→下单→爆仓→写遗书→删库 的全套动作 (╥﹏╥)
最近在收滑点补偿方向的奇技淫巧，有偿求购：
- 交易所暗池API调用秘籍
- 高频硬件加速方案（现在用树莓派超频到冒烟了）
- 能预测证监会大爷心情的NLP模型
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