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核心逻辑:实时扫描多个交易场所(如 NYSE、纳斯达克、暗池)的流动性、价格、延迟等参数,选择最优路径。
决策因子:
价格优先:选择报价更优的交易所(如买价最高的买方、卖价最低的卖方)。
速度优先:对高频策略,选择延迟最低的通道(如直连交易所的专线)。
流动性整合:对大额订单,同时向多个场所提交订单(冰山订单),避免单一市场冲击。
典型案例:Citadel 的 SOR 系统可在微秒级内完成跨 60 + 交易场所的路由决策,提升成交效率并降低成本。
还有1位专业答主对该问题做了解答
年股票策略需适配 “流动性分层盘口”(如不同档位挂单量差异超 10 倍),TqSdk、Vn.py 订单路由固定导致成交效率低,天勤如何实现流动性分层下的智能订单路由?
如何建立和完善自己的股票交易系统?
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