有个朋友认真算过一笔账：策略跑了半年，账面上是赚的，把各种支出摊进去之后发现只剩下一点点。成本这件事，不看清单是算不清的。

量化交易的成本至少有五项。第一项是软件使用的门槛，不少券商对开通量化权限有资产或交易经验方面的要求，各家标准不同，要单独问。第二项是行情和数据，L2 权限是否包含、历史数据要不要另外获取，差别很大。第三项是交易成本，佣金、印花税、过户费，其中佣金可与客户经理协商确认，以实际约定为准。第四项是硬件和网络，本地跑要一台不休眠的机器，托管跑要算服务器开销。第五项是时间，学习、维护、排错都算钱。

QMT 和 PTrade 在这五项上的分布不一样。QMT 是本地客户端，策略跑在自己的电脑上，机器、电、网络都要自己保证，好处是环境开放，能装自己需要的库，数据也能自己存。PTrade 的策略跑在券商服务器上，省掉了本地运维，但环境相对封闭，能用的库和可调的资源受限制，调试主要靠日志。

容易被低估的是隐性成本。滑点、撤单、信号延迟带来的成交价偏差，这些不进账单，但天天在扣钱。策略失效后重写的时间也是成本。还有一类是为了省一点支出把策略改到变形，最后亏的比省的多。把这几项按周估一遍，和账面上的盈亏摆在一起看，才知道自己是在赚市场的钱，还是在替成本打工。

建议做一张表，五行五列：项目、一次性支出、每月支出、每周投入小时数、可替代方案。填完你会发现，讨论最多的那一项往往不是最贵的。这张表隔一个月再填一次，把估算换成实际发生额，误差大的那几行，通常就是下一阶段该改的地方。

判断标准不该是哪个便宜，而是这套东西一年要花多少钱、多少时间，我的策略需要多大的日均价差才能覆盖。算不出这个数，就先别急着开权限，先拿模拟数据把钱和时间都记一遍。

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