刚做量化的人最在意交易成本，反复比较不同渠道的费率。真跑一年会发现，手续费在总成本里排不进前三。

第一项成本，试错。新手平均要写废三到五个策略才会有一个能用的。每个废掉的策略背后是几周的数据处理、回测、调参，这些时间不产生任何回报。这一项没法省，只能通过缩短单次试错周期来降低：先用最简版本验证逻辑，逻辑不成立就别优化细节。

第二项成本，过拟合带来的实盘亏损。回测调到最优的参数，实盘一上手就回撤，这是最常见的亏钱方式。它的成本不只是亏损本身，还有你为了「等它回来」而耽误的时间。

第三项成本，工程债。数据接口改了、字段名变了、服务器到期了、日志把磁盘写满了。这些事情不产生收益，但不处理就会让策略停摆。前期把工程做扎实，后期就能少还债。

第四项才是交易成本。它对高频策略影响大，对日频、周频策略影响有限。真正需要关注的不是费率本身，而是换手率乘以费率得到的年度成本占比。

把这四项排个序，会发现优化重点完全不同：新手该花时间的是缩短试错周期和避免过拟合，而不是纠结费率小数点后几位。等策略稳定运行一年、换手率也降下来了，再去谈成本才有意义。到那个阶段，成本优化的收益是线性的，而方法优化的收益是指数的。

判断标准：算一笔账，过去一年你在策略研究上花了多少小时，产出了几个能用的策略；如果产出少于一个，问题在方法，不在成本。先改方法，再谈省钱。方法对了，同样的时间能多跑出两个策略，这一项收益比省下的费率大得多。

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