Slippage

Tomáš 准备买入 BTC，先记下一个比较价格。但他看到的究竟是什么？最近一笔成交、ask 即卖方最佳报价、bid 即买方最佳报价，以及两者的中点，是不同的参照。Coinbase 的规则也会相对最近成交价描述 slippage，但那笔成交的价格并不保证下一笔。因此，Tomáš 还记录市场、币种、时刻、买卖方向和目标数量。否则，人们可能只因采用不同起点，就对同一笔交易的偏差争论不休。 [1]

在我们的模型中，Tomáš 买入 1 BTC。60,000 USD 的价位只有 0.4 BTC，余下 0.6 BTC 以每比特币 60,100 USD 成交。各价格应按买入数量加权：成交较多的部分对结果影响较大。平均价格为每比特币 60,060 USD。相对事先选定的参考价 60,000 USD，这整笔买入产生了 60 USD 的价格成本，尚未计入手续费。它等于参考价值的 10 个基点，也就是 0.1%。一个基点是一个百分点的百分之一。这些是我们为解释而设定的数字，不是交易所的当前报价。 [1] [3]

把方向反过来：Tomáš 卖出 1 BTC，其中 0.4 BTC 以 60,000 USD 成交，另外 0.6 BTC 以每比特币 59,900 USD 成交。加权平均价为 59,940 USD。相对于参考价 60,000 USD，成本仍是 60 USD，因为他收到的钱更少。买入时用成交价减参考价；卖出时用参考价减成交价。如果两个方向都直接减去参考价，卖出的符号就会相反，较差的结果可能被误读为改善。 [1] [3]

换一个买入例子：Tomáš 以 59,980 USD 买到 1 BTC，事先选定的参考价为 60,000 USD。他节省了 20 USD。按本文约定，价格成本为负 20 USD，也就是价格改善。因此 slippage 未必只表示损失，还要看具体报告如何定义。比较不同交易时，正负号必须始终表达同一含义；更好的成交价也不等于另收的佣金降低了。 [2]

Tomáš 知道结果，却未必知道原因。他的订单可能消耗了便宜的卖单，接着成交在订单簿更贵的档位上。订单簿就是等待成交的订单列表。市场也可能在他作出决定与实际成交之间发生变化。仅凭偏差，无法区分自身订单的价格影响与其他参与者带来的变化。带时间戳的报价、可成交数量以及逐笔成交记录有助于分析；日均值不能替代这个过程。较大滑点值得调查，但本身并不能证明交易所有过错。 [1] [3]

要设定能够接受的最高买价，Tomáš 可以使用限价单。它只能在限价或更低的价格买入；卖出限价单则只能在限价或更高的价格卖出。但订单可能没有成交，也可能只完成一部分。剩余部分继续等待还是被取消，取决于规则和有效期。限价保护的是自己设置的边界，不是 Tomáš 以后另选的任何参考价。它让人控制可接受的价格，却不保证及时获得全部目标数量。 [1] [2]

回到第一笔买入。60 USD 的价格成本加上另收的 12 USD 手续费，相对同一参考价、同一数量，共计 72 USD。这些是示例，不是实际收费。如果已测得的偏差包含了跨越买卖报价间差额的影响，就不要再把这个 spread 加一次，否则部分成本会重复计算。同样，滑点容忍度是依服务规则设定的可接受偏差边界，不是服务自动收取的手续费金额。 [1]

Tomáš 原想买 1 BTC，却只买到 0.4 BTC，总共支付 24,000 USD。计算平均成交价时，应把实际成交金额除以 0.4，而不是 1，得到每比特币 60,000 USD。剩余 0.6 BTC 并未买到，必须单独报告。若将支出摊到整个计划买入量上，就会算出一个看似便宜、却从未有人提供的价格。因此，已成交部分的滑点很好看，也可能伴随着未完成的计划。评价结果时，除了价格，还要看实际数量以及剩余订单的去向。 [1] [3]