而這篇我們主要會著重在"回測報告中"的進出場成交價是如何搓合的。

現況

回測中的進出場成交價，對於回測績效有不小程度的影響，最主要的影響在於：「這筆交易，是會先到達停利條件，還是先停損條件」而決定這二者的先後順序，現階段採用了以下兩種作法，主要依執行頻率之下，是否有更細小的頻率來分類：

1. 有更細小的資料時，使用更精確的資料決定

   例如：執行的頻率是"日"頻率，而我們的歷史資料有最小"1分鐘K線"的資料，這時就用依據"1分K鐘"來確定股價變化的順序。

2. 沒有更細小的資料時，使用K棒的相對關係決定

   例如：執行頻率是1分K，而這已經是我們提供最小的資料頻率時，我們會利用收盤價和高/低價之間的關係，決定這根K棒是O-H-L-C還是O-L-H-C，我們稱這個為模擬逐筆洗價。

然而這個模擬逐筆洗價的做法，可能會導致在回測時會出現一些不合理的交易，例如：買進時的成交價，可能買在當日的最低價。為什麼會發生這種情況呢？

前面提到，在模擬逐筆洗價時，我們會將一根K棒拆解成O,H,L,C四筆tick，也就是分四次洗價。這裡為了方便說明，我們以O-H-L-C(開盤-最高-最低-收盤)的洗價狀況來模擬：若你有注意到就會發現，當我們在H(最高價)洗價，並送出委託，之後就會成交在這根K棒的最低價L。

改善

我們發現這個問題之後，也提供了一些改善的方式。在選股中心及策略雷達時，你可以選擇成交“當期收盤價”。

在自動交易時，可以選擇“觸發即判斷成交”。啟用這些選項後，同樣的狀況，你的成交價會在H、而不是神奇的成交在最低價L。

下一步

對於回測，我們的目標都是「盡量貼近市場成交的現況」。我們也持續思考怎麼讓回測能更真實。我們現在的改善計劃有二個：

1.調整撮合邏輯

目前的優化方向會是加入每次洗價間的價格連續性。所謂的價格連續性就是，雖然我們只看得到開高低收四個分開的價格，但其實在實戰中的價格變化，通常是連續的。比如說：當日高價100、低價90，這中間其實會有99~91等等的價格，目前的回測如果價格洗到高價100，送了單，直接讓你成交在下次洗價的低價90，顯然是不合理的。一旦加入價格連續性的假設之後，就應該依委託單的內容，成交在100~90間的價格，這樣子會更貼近實戰中成交的狀況。

2.提供更細的資料

雖然加上了價格連續性之後，回測成交價應該可以足夠真實反應實戰狀況，但我們也同步在規劃評估是否能提供更細、更精準的成交資料(如秒K)。延續上面的範例，加上更細的價格，就代表現在只撮合100和90，未來可能會撮合到100~90間的更多的價格，而這些資料是都是真實的成交價格。也就是說，如果配上了精密度更高的資料後，即使沒有價格連續性的假設，撮合成交的價格仍然會貼近市場真實成交價。

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