量化策略的实盘跟踪方法

量化模型完成后，需要进行小规模的实盘跟踪，确保模型的可执行性。
模型的是否可以长期执行，受到两部分影响：

• 损耗（也就是冲击成本）
• 逻辑偏差（回测可以交易，但是实盘不行，比如：非一字涨停股票可以开盘买入，非一字跌停可以卖出，集合竞价能成功买入）
  比如股票的高换手策略，对于冲击成本的要求及其苛刻，同时由于涨跌停以及行权停牌等影响，会导致回测结果会有偏差，除了对实盘的滑点进行统计，还需要统计其他情况对整体曲线的影响。
  一方面，这是对模型有效性的验证，同时也可以作为收益归因的基础数据（比如某个交易日，实盘和回测之间的差距较大，需要有数据去说明，这是当如滑点过大造成的 或者是 当日模型受到不可控因素没有按照策略执行交易造成的）

对于此类需求，可以参考以下三条曲线进行分析：
1.实盘曲线
2.回测曲线
3.冲击曲线

实盘曲线就是实盘账户的净值曲线；
回测曲线是根据量化模型生成的模拟交易，加上固定的冲击成本生成的曲线；
冲击曲线是根据实盘流水获取交易动作，加上固定的冲击成本生成的曲线;

以股票策略为例，该策略开盘集合竞价买入，次日收盘卖出，滑点设置为单边千2：
1.实盘账户净值曲线
2.模型回测曲线
3.获取实盘账户当日流水，将流水价格进行替换（买入价格替换为 开盘价+千2， 卖出价格替换为 卖出价格-千2）

进行实盘分析时，通过对比3条曲线之间的差异，可以找到影响实盘执行的因素。
A. 1与2对比，若有较大差距，说明冲击成本不止千2，或者当日实盘交易与模型有逻辑性偏差，进行下一步比较。
B. 1与3对比，若有较大差距，则说明冲击成本不止千2，需要检查模型是否的确是在策略要求的时间点买入（开盘买，收盘卖），若的确符合策略意图，则要计算实际滑点，重新验证该策略能否在该冲击成本下运行。
C. 若1与3接近，说明冲击成本影响不是很大，那问题一定是实盘交易的执行逻辑与模型策略不符，2与3的差距就是当日的损耗（比如说 有某些票因为可用资金不足没有买入）