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導讀：算法交易的核心目標之一就是降低沖擊成本，它是指在交易中需要迅速而且大規模地買進或者賣出證券，但未能按照預定價位成交，從而多支付的成本。本章主要介紹沖擊成本的幾類常用模型
1.基准比較
我們首先開始講一下如何衡量交易表現，通常情況下算法交易的基准比較是一種常規手段，使用算法的執行均價作為衡量標的，與各類基准價格進行比較，為了放大差異，我們會使用基點作為單位。（1BPS=1/10^4）。同時，市面上也有部分研究者使用基准比較的負數作為衡量市場沖擊的數值
計算公式：
使用最常用的VWAP和PWP作為例子，如下：
1.VWAP Benchmark
計算公式：
越是正值，表現越優異；
越是負值，表現越不理想；
其中VWAP price是在算法交易期間的市場的VWAP price；
2.Participation Weighted Price (PWP) Benchmark
計算公式：
其中POV rate 為用戶事先設定的比率
Shares Traded 為母單委托成交量
其中，PWP Price是在母單創建價格開始，該標的成交完成PWP Shares份的VWAP Price
同花順算法交易提供的基准比較使用分時交易數據作為時間顆粒度，提供交易前基准，交易日內基准和交易日后基准
2.市場擇時VS市場沖擊
市場擇時成本通常和市場沖擊成本是一個“死對頭”，由於擇時成本會因為價格波動，信息泄露而不斷變大，也就是說母單執行時間越長，其擇時成本越大。相反，對於市場沖擊成本，母單執行時間越短，則成本越高
3.市場沖擊模型
市面上有不少市場沖擊的模型，例如：Almgren et al 2005；Kissell et al. 2004；J.P. Morgan Model 2010；Quantopian Volume Slippage Model。這些模型通常會包含一些類似的參數，例如相對訂單大小，波動率和一些基於觀測數據得到的通用參數。當然，不同的市場沖擊模型也會包含自身獨有的特征，例如：Almgren模型考量了每日市場上標的成交的份額，JPM模型價差的影響
市場沖擊一般會分為臨時影響和永久影響，其中臨時影響主要由於交易的急促性所導致，而永久影響則由於信息或者交易所產生的短期alpha所導致
我們從上圖可以看出，在一筆交易價格的沖擊過后，價格回落的部分就是臨時影響，而沒有回落的部分則成為永久影響
3.1 Almgren et al. Model
該模型假設交易的速度需要和VWAP類似，在單位成家量里的速度恆定，並由永久和臨時沖擊兩部分組成
A.計算公式：
B.參數解釋：
σ：代表股票的日波動率
Θ：代表所有發行的股票數
X：代表希望交易的股票數
T：代表交易時間內所占的時間長度
V：代表標的平均每日成交量（ADV）
Θ/V：代表每日換手率的倒數
此外 γ 和 η 代表市場沖擊的公共系數，主要是由模型提出者通過大量機構交易數據預測出的，如果換做國內也可以重新訓練擬合參數
C.模型復現：
我們使用000001.SZ作為標的，分別計算當下單量在20000股到1000000股時的沖擊成本，以BPS為單位，並從以上數據，可以清楚發現交易量越大，沖擊成本越大
3.2 Kissell et al Model
模型假設如果所有訂單一下被釋放在市場，會有由投資者引起的理論瞬間沖擊成本
A.計算公式：
B.參數解釋：
I∗：瞬間沖擊影響
POV ：量比比例
V ：預期交易期間的成交量
b1 ：臨時沖擊參數
ADV ：平均每日成交量
Q ：母單大小
以上參數主要是在美國證券市場通用的參數，在A股市場上需要轉換
C.模型復現
我們依舊使用000001.SZ作為標的，當量比比例在1%的時候，我的瞬間沖擊成本可以達到
987.42 bps。
3.3 The J.P. Morgan Market Impact Model
A.計算公式：
B.參數解釋：
w：臨時沖擊影響的一部分
a：尺度參數
POV：量比比例
Sc：買賣價差
以上參數主要是在美國證券市場通用的參數，在A股市場上需要轉換。
C.模型復現
我們使用000001.SZ的ADV作為參數，當下單在10000的時候，我的沖擊成本可以達到
3.7bps，當我們調大下單量時，也可以看出沖擊成本也在擴大，且非常平穩
