在上一篇文章中，我们使用了最常用的价差或比价图来研究套利，这种方法在很多商用软件里面(如文华，博易）里面也有，但不太直观。之后，我们将这种方式使用接入Simnow进行交易。发现它是连续亏损的，为什么会这样呢？因为它遗漏了非常关键的内容。

下面是在上一篇文章得到的价差K线图。这个K线图的震荡走势非常明显，按照这个图，我们非常自然地设定下面的策略：

1. 价格向上突破布林上轨做空。
2. 价格向下跌破布林下轨做多。
3. 同时操作多个品种，合计保证金使用为账户资金的70%。
4. 按照布林轨道的2倍设置保护性止损。
5. 第一单做多之后，第二单必须做空（防止保护性止损被触发之后继续入场）。

上述策略在历史测试的时候绩效好得不敢让人相信，因为是假的，所以就不show出来了。而在挂账户的时候几乎每一局都是亏损的，绩效差得不敢让人相信。

为了找出原因，在程序里面加入了大量的调试信息，来检查程序的判断和实际成交的信息，这当然也是一个比较麻烦的事情，最后的结论如下：

1. 套利交易涉及两个品种，为了避免只有一条腿成交，因此我们只能采用市价入场。
2. 市价入场的时候，买入价和卖出价之间存在着滑点，这个滑点对目前这种套利模式的影响非常大，是这个策略的一个决定性的因素。
3. 上述K线图是按照1分钟的K线制作的，对应的是最新价格，里面并不包含买入价和卖出价的信息。

似乎不太好理解，我使用下面的一张图来表示。
在实际交易的时候，我们没有办法使用最新价格成交的，最新价格是上次成交的价格，我们会在Ask价格(卖出价)上成交买单，在Bid价格上成交卖单。买入价格卖出价之间的价差被称为滑点，滑点代表着市场的成交活跃度，是交易成本的一种。

在下面这张图中，价格先上涨然后下跌，我们可以看到一波大约20元的上涨，但如果扣除滑点成本之和，实际能够获得的盈利不足8元，在另外一波15点左右的下跌中，基本上没有获得任何盈利。

你也许会说，我上面画的是一个示意图，在实际的在套利交易中，滑点成本与该不会有上面这张图那么严重吧。我要说的是，按照我后面的研究，实际交易中的滑点比我上面这张图还要严重地多，它直接导致我在之前文章中大约93%的布林信号无效（我非常庆幸还有7%的信号是有有效的）。

因此，现在的问题是：如果我挑选出两个品种，比如沪铝al2005和al2007，在扣除滑点成本的情况下，我还能使用上面的布林策略来交易吗？我实际上已经给了答案，我们仍然是可以这样交易的，只要我们有办法把93%的无效信号过滤掉就可以了。

第一步：数据获得：
1. 以沪铝AL来进行研究。
2. 我们首先需要获取沪铝2019年的所有合约的名称。
3. 之后获取这些合约的完整的TICK数据。

每个合约的数量大约是200M，我检查了一下al1901的数据量，总共206万条记录。这个数据量还是非常大的。

第二步：数据预处理
1. 这一步实际上是在做后续开始写代码之后发现问题，然后再回头做的工作。
2. 后续程序中碰到的问题有：
- 因为数据量太大，导致计算过程非常缓慢和低效，一次处理过程大约花费了2个小时，因为程序编写过程中也需要调试，每次运行两个小时才发现一个BUG，效率太低了，严重影响开发进程。
- 处理过程中还因为内存不足导致计算无法继续下去。
- 原始数据中含有垃圾数据，导致程序运行出错。

数据预处理实际上就是把原始数据先做一轮处理，这样，后续计算的时候不需要每次都从最原始的的数据开始计算，从而节约了时间。

第三步：数据拼接合成
例如，我们要拿到al1901-1903的30分钟价差K线图为例。
1. 我们需要把这两个品种的TICK数据按照时间排好顺序。
2. 找到同一个时间，这两个品种都有TICK数据的时间段（他们有几个月是没有数据的），TICK图中也会有时候没有对应数据。
3. 按照ASK1-BID2的方式计算出一个价差品种买入价BID、卖出价ASK和最新价，这就是价差品种的新的TICK图。
4. 根据这个新的TICK图，分别拼接成30分钟的买入价K线图，卖出价K线图。我们之后的操作实际上是在操作这个新的K线图。
5. 设定有效K线的规则：卖出价>买入价（注意这条规则过滤掉了绝大部分的K线）
6. 使用某种直观的图形化的方式把它呈现出来。

下图的时间点是2018-11-21 21:30这一根30分钟K线，这段时间是这两个品种成交活跃的时间段，假设我们的入场能力特别强，可以在价差的最低价80入场（上面一部分是Ask价格的K线图），如果我们在这根K线的最高价75离场（下面一张图是Bid价格的K线图），那么，即使不计算交易成本，我们仍然会亏损5元，这就是滑点带来的损失。。

如果我们看一下6月份的情况，就知道情况更糟了，下面这张图显示这个时候交易的话，每次会亏损160-125=35元。

那么，我们应该如何检查可能的交易机会呢？

非常简单，我在Ask买入的单子然后在Bid出去的时候需要有盈利才行，因此我设定Ask-Bid >0 作为一个判断条件，把它显示在成交量上面，并且把小于0的数字拿走，也就是说，只有成交量上有值的K线，才有可能有交易机会。

我们看到2018年6月-7月一个月的时间里面，总共只有8次交易机会，这还只是理论上的最多交易机会，实际操作的时候往往还不一定能够抓到这样额机会。

而下面11月的情况就好多了，基本上一半的K线都会有机会，尽管每次的盈利机会只有1-2跳。

当然，还有一种方式就是放大K线的时间级别，把它从30分钟提到到1小时，2小时甚至日图级别，图形类似，就不再贴出来了。

因为整个计算的工作量非常大的，一轮计算时间要好几分钟，因此我只能在我自己的计算机上完成整个过程，没有办法像前一篇文章一样做一个方便的图表供大家查看了。

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温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。