撮合层:把约束推到会绑定的场景

一、单元测试:七条规则逐条验证

撮合层最怕的不是"没实现",是"实现了但从来没被触发过,所以没人知道它对不对"。

解法是 p0.3 那条纪律的直接应用:用构造数据,让每条规则各响一次。

✓ 一字涨停买入                    涨停封板买不进
✓ 一字跌停卖出                    跌停封板卖不出
✓ 停牌日下单                      停牌不可交易
✓ T+1 当日买入卖出                 T+1 当日买入不可卖
✓ 资金不足(买 10 万股只有 5000 元)   成交 400 股
✓ 整手取整(下单 150 股)            成交 100 股
✓ 限价买 9.0(当日最低 9.8)         限价买单未触及

7/7 条规则按预期工作

注意后两条不是"拒绝",而是部分成交与取整——撮合层不是只会说"不",它要给出在约束下能做到的最好结果:

• 资金只有 5000 元却想买 10 万股 → 成交 400 股(而不是全部拒绝)
• 下单 150 股 → 成交 100 股(向下取整到一手)

这七条测试不依赖行情数据、毫秒级跑完,应该挂在每次提交上。

二、极端行情段:约束在什么时候绑定

p4.1 实测:8 只大盘股全区间,一字板占 0.038%。那极端行情呢?

2015-06-01 ~ 2015-09-30,20 只标的 1572 个交易日:
  一字涨停 1 天、一字跌停 1 天(合计占 0.13%)
同 20 只标的全区间 76806 个交易日:一字板合计占 0.039%

→ 极端行情段的一字板密度是全区间的 3 倍

三、滑点:那个永远在起作用的东西

约束是否绑定要看场景。但成交价假设,每一笔交易都在起作用:

从 +35.32% 到 -59.58%,95 个百分点。

这就是为什么撮合层不能省:它不只是"处理涨跌停"那几行代码,它决定了你每一笔交易的成交价——而成交价是回测里最基础、也最容易被默认掉的假设。

🔧 动手做:找出这条策略的"死亡线"(8 分钟)

0 成本下它 +35%,50bp 下 -60%。那它到底在多少滑点由赚转亏?别看答案,自己找。

把第 134 行的滑点档位改密,逼近那个拐点:

for slip in (0.001, 0.0012, 0.0014, 0.0016, 0.0018, 0.002):   # 10~20bp

重跑 python matching_stress.py,你会看到(实测):12bp 还 +1.09%,14bp 就 -3.65%——盈亏平衡线在 ≈13bp。

想明白:13bp 是多小的数?这条策略跑在沪深300 大盘股上,平时滑点也许才几个 bp、还撑得住;可波动日、下大单、或换到流动性差的小盘股,单边十几 bp 分分钟。这条零成本下 +35% 的"好策略",利润薄到只剩一层滑点的厚度——滑点稍一放大就归零。 所以看到任何零成本下好看的策略,先算它的死亡线在哪、你实盘会不会碰到。

市价单 vs 限价单

限价单看起来更省,但它的代价是隐性的:你想追的时候追不上,而追不上的那几次,恰恰是决定收益的那几次。

真实项目里,限价单的"未成交率"必须单独统计。只报成交的那些,等于只统计了你运气好的时候。

四、撮合层的完整规则表

本引擎实现的 A 股规则(limit_pct 等均可配置):

⚠️ ST 类、创业板与科创板的涨跌停档位不同(且规则会调整)。本引擎把它做成参数而不是写死,正是因为规则会变,而写死的代码不会告诉你它过时了。

📌 免责:本课为技术教学,标的为沪深300 成分股按代码序取样(非精选),所有回测为历史模拟,不构成投资建议。交易规则以交易所现行公告为准。