3. 报价义务量化指标：买卖价差、报价深度、报价时长
做市商的报价义务，说白了就是交易所给你发了一张“考卷”。你得在规定时间内，把买卖价格和数量摆出来。怎么衡量你干得好不好？三个核心指标：买卖价差（Spread）、报价深度（Depth）、报价时长（Time-to-Quote）。这三个东西，我当年在搭建做市系统时，天天跟它们打交道。
3.1 买卖价差（Spread）
买卖价差，就是卖一价减去买一价。比如你报买价10.00元，卖价10.02元，价差就是0.02元。这个指标直接反映你做市的“诚意”。价差越小，说明你越愿意撮合交易，流动性越好。
量化公式：
Spread = Ask_Price - Bid_Price但实际项目中，我们更常用相对价差：
Relative_Spread = (Ask - Bid) / Mid_Price × 100%为什么用相对值？因为不同股票价格差太多。茅台2000块一股，价差0.2元才万分之一；而某低价股2块钱，价差0.02元就是百分之一。你想想看，用绝对值比，根本没法统一考核。
交易所常见要求：
- 主板股票：相对价差 ≤ 0.5%
- 创业板/科创板：相对价差 ≤ 1.0%
- ETF产品：相对价差 ≤ 0.3%
我个人习惯，在系统里设置一个动态价差阈值。市场波动大时，适当放宽；波动小时，收窄。我记得有一次，某股票突发利好，瞬间波动率飙升，我的系统自动把价差从0.1%放宽到0.3%，结果其他做市商还在死守0.1%，直接被套。嗯，这就是经验。
3.2 报价深度（Depth）
报价深度，就是你愿意在最优价格上挂多少量。光有窄价差不够，你只挂100股，大单一来瞬间吃掉，市场还是没流动性。深度指标通常用最优报价数量来衡量。
量化指标：
Depth = min(Bid_Volume, Ask_Volume)为什么取最小值？因为做市义务要求双边报价。你买一挂了10万股，卖一只挂了100股，那你的有效深度就是100股。说白了，短板效应。
避坑指南：我曾经在测试环境里，把深度设成对称的，结果上线后发现，某只股票买盘深度总是被吃掉，卖盘却没人要。后来才意识到，市场情绪会影响双边深度。建议根据历史订单流，动态调整双边深度比例，比如买盘深度设为卖盘的1.2倍。
常见深度要求：
| 产品类型 | 最低深度要求 | 考核周期 |
|---|---|---|
| 大盘蓝筹股 | ≥ 5000股 | 每日 |
| 中小盘股 | ≥ 2000股 | 每日 |
| ETF | ≥ 10000份 | 每半小时 |
3.3 报价时长（Time-to-Quote）
报价时长，就是你维持有效报价的时间比例。交易所不会让你只报一秒就撤单。通常要求连续报价时长占交易时间的比例。
量化公式：
Quote_Ratio = Effective_Quote_Time / Total_Trading_Time × 100%这里有个坑：什么叫“有效报价”？不是说你挂了单就算。必须同时满足价差和深度要求。比如你挂了单，但价差超标，这段时间就不算有效报价时长。
注意：很多新手做市商以为只要挂单就行。我见过一个团队，系统每秒钟撤单重挂，虽然价差和深度都达标，但报价时长统计出来只有60%。为什么？因为撤单重挂的间隙，系统处于无报价状态。交易所统计的是连续有效时间，不是累计时间。
常见要求：
- 连续竞价阶段：报价时长 ≥ 90%
- 集合竞价阶段：报价时长 ≥ 80%
- 特殊情况下（如涨跌停）：可适当降低要求
3.4 三个指标的关系
这三个指标不是孤立的。你想想看，价差收窄，深度就得加大，否则容易被吃掉；深度加大，报价时长就得稳定，否则频繁撤单会被罚。说白了，这是一个不可能三角：
- 窄价差 → 需要更大深度来对冲风险
- 大深度 → 需要更长报价时长来消化库存
- 长报价时长 → 需要更宽价差来补偿风险
我在实际项目中，用了一个综合评分模型：
Score = w1 × (1 - Relative_Spread) + w2 × Depth_Normalized + w3 × Quote_Ratio其中权重w1、w2、w3根据交易所考核重点动态调整。比如某交易所最近严抓价差，我就把w1调高到0.5。
3.5 知识体系结构图
下面这张图，是我当年做系统设计时画的。它把三个指标的关系和考核逻辑串起来了：
3.6 实战中的避坑指南
最后，分享几个我踩过的坑：
- 价差计算要小心除零：当中间价接近0时（比如某些低价股），相对价差会爆炸。我建议加一个最小分母保护。
- 深度统计要区分挂单类型：有些交易所，冰山订单只显示部分量。你的系统得能识别真实深度，否则会被罚。
- 报价时长要算上系统延迟：从你发出报价到交易所确认，中间有网络延迟。我曾经因为没算这个，导致报价时长统计差了0.5秒，被扣了分。
嗯，这三个指标，说白了就是做市商的“三座大山”。翻过它们，你才算真正入门。