在自动化交易中，滑点是一个常见的问题，尤其在市场波动较大的时候。滑点指的是交易执行时，实际成交价格与预期价格之间的差异。这种差异会导致策略的表现不如预期，因此，如何有效地避免滑点成为优化交易策略的一个重要方面。本文将介绍如何在Freqtrade中利用简单的逻辑避免滑点，从而提高策略的稳定性和收益。
1. 滑点的概念
滑点通常出现在以下几种情形：
市场波动较大 ：尤其是高频交易时，市场价格瞬间波动较大。
流动性不足 ：市场的买卖差价较大，导致无法以预期价格成交。
执行延迟 ：系统分析和决策过程与实际执行之间的时间差。
这些因素都会影响交易的执行价格，造成买入或卖出的实际价格偏离预期价格，进而影响策略的预期收益。
2. Freqtrade中避免滑点的常见技巧
2.1 比较当前价格与最后一根蜡烛的收盘价
为了减少滑点带来的影响，可以通过对比当前市场价格与最后一根蜡烛的收盘价来判断是否合适入场。通常情况下，当当前价格高于最后一根蜡烛的收盘价时，说明市场已出现价格波动，可能会导致滑点。因此，只有当价格变化小于一定的阈值时，才允许开仓。 代码示例：
def confirm_trade_entry(self, pair: str, order_type: str, amount: float, rate: float,
time_in_force: str, current_time: datetime, entry_tag: Optional[str],
**kwargs) -> bool:
dataframe, _ = self.dp.get_analyzed_dataframe(pair, self.timeframe)
if len(dataframe) < 1:
return False
last_candle = dataframe.iloc[-1]
if 'close' not in last_candle:
log.error("Missing 'close' data for pair %s", pair)
return False
if rate > last_candle['close']:
slippage = (rate / last_candle['close']) - 1.0
if slippage < 0.038:
log.info("Allowing buy for %s with slippage %s", pair, slippage)
return True
else:
log.warning(
"Cancelling buy for %s due to excessive slippage %.2f%%",
pair, slippage * 100
)
return False
log.info("Allowing buy for %s, rate is less than or equal to close price", pair)
return True
在这个策略中，首先获取最后一根蜡烛的收盘价，然后将当前市场价格与其进行对比。如果当前价格比收盘价高出一定比例（例如 3.8%），则认为可能会产生较大的滑点，策略就会跳过此次入场。
2.2 增加滑点阈值控制
滑点的容忍度是可以调整的，可以根据市场的不同情况来调整。比如在市场波动较大的时候，可以适当增加滑点容忍度；而在市场较为平稳时，可以降低容忍度。这样可以确保策略在不同市场环境下都能灵活适应。 代码调整示例：
def adjust_slippage_threshold(self, market_volatility: float) -> float:
"""
根据市场波动性动态调整滑点容忍度
"""
if market_volatility > 0.02: # 假设波动性大于2%时，增加容忍度
return 0.05 # 提高容忍度
else:
return 0.038 # 默认容忍度
在实际应用中，波动性可以通过一些技术指标（如ATR）来衡量。根据市场的波动性来动态调整滑点阈值，能够让策略更加智能地避免不必要的滑点。
2.3 使用数据频率更高的时间框架
如果在较低时间框架上（例如1分钟或5分钟）操作，可能会因价格波动较快导致更高的滑点。可以尝试使用较高时间框架的数据（例如15分钟、30分钟），这样能够减少由于市场波动带来的影响，同时也能提高策略的稳定性。
2.4 延迟处理和批量执行
在实际交易中，策略决策和订单执行之间的时间差也是滑点的一个因素。如果可能，延迟处理决策，等待市场的波动消化后再执行订单，能够减少因市场瞬时波动而带来的滑点。
3. 总结
滑点是影响交易策略有效性的一个重要因素，尤其在自动化交易中。通过对比当前价格与最后一根蜡烛的收盘价、动态调整滑点容忍度等方法，我们可以有效地避免过大的滑点，提高策略的执行效率和稳定性。
比较价格差异 ：避免在价格波动较大的情况下入场。
动态调整容忍度 ：根据市场波动性调整滑点容忍度，确保策略在不同市场环境下都能适应。
增加数据时间框架 ：减少因时间框架过低导致的频繁滑点。
延迟执行 ：通过延迟执行来减少市场波动影响。
通过这些技巧，我们可以在Freqtrade中更好地控制滑点问题，从而提高策略的执行效率和稳定性。