第1章：价差与中间价计算
做市系统的核心，说白了就是两件事：定价和报价。而定价的起点，就是搞清楚价差和中间价怎么算。
我刚开始做做市系统时，觉得这玩意儿太简单了——不就是 (买价+卖价)/2 吗？后来在实盘环境里被狠狠教育了一顿，才发现这里面的门道比想象中深得多。
1.1 买卖价差（Bid-Ask Spread）
买卖价差，就是市场上最优买价和最优卖价之间的差值。公式很简单：
Spread = Ask Price - Bid Price但实际计算时，有几点要注意：
- 绝对价差：直接用价格相减，适用于价格水平稳定的品种
- 相对价差：Spread / Mid Price × 100%，用于比较不同价格水平的品种
- 基点价差：用基点（BPS）表示，1 BPS = 0.01%
核心要点：价差越小，流动性越好。做市商赚的就是这个价差。
我在项目中遇到过一个问题：某个小币种的买一价是 0.00012345，卖一价是 0.00012456。用绝对价差算出来是 0.00000111，看着很小。但换算成相对价差，其实有 0.9% 左右——这已经是很宽的价差了。
1.2 中间价（Mid Price）
中间价是衡量市场公允价格最常用的指标。计算方式有几种：
| 类型 | 公式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 简单中间价 | (Bid + Ask) / 2 | 流动性好的市场 |
| 加权中间价 | (Bid×Vol_bid + Ask×Vol_ask) / (Vol_bid + Vol_ask) | 深度不均匀的市场 |
| VWAP中间价 | ∑(Price × Volume) / ∑Volume | 大单交易参考 |
我个人习惯用加权中间价。为什么？因为简单中间价容易被小单操纵。你想想看，有人挂一个很小的卖单在很低的价格，中间价就被拉下来了，但实际上市场深度根本不在那里。
经验之谈：在实盘系统中，我通常取买卖各前5档的深度数据来计算加权中间价。这样既避免了单点操纵，又不会因为取太多档位导致计算延迟。
1.3 VWAP中间价（成交量加权平均价格）
VWAP 中间价，说白了就是「按成交量加权后的平均价格」。它比简单中间价更能反映真实的交易成本。
计算步骤：
- 收集一段时间内的所有成交数据
- 计算每笔成交的 价格 × 成交量
- 求和后除以总成交量
VWAP = Σ(Price_i × Volume_i) / ΣVolume_i举个例子：
- 第一笔：100元，成交10股 → 1000
- 第二笔：101元，成交20股 → 2020
- 第三笔：99元，成交5股 → 495
- 总成交额：1000+2020+495 = 3515
- 总成交量：10+20+5 = 35
- VWAP = 3515/35 ≈ 100.43元
注意：VWAP 对时间窗口很敏感。窗口太短，样本不足；窗口太长，价格已经变化了。我一般用 5 分钟窗口做高频做市，用 1 小时窗口做日内策略。
1.4 三种中间价的对比
我整理了一张对比表，方便你理解它们的差异：
| 指标 | 计算速度 | 抗操纵性 | 反映真实流动性 |
|---|---|---|---|
| 简单中间价 | 最快 | 最差 | 一般 |
| 加权中间价 | 较快 | 较好 | 较好 |
| VWAP中间价 | 较慢（需历史数据） | 最好 | 最好 |
嗯，这里要注意：没有哪个指标是万能的。我曾经在某个波动剧烈的品种上只用简单中间价，结果被高频交易者来回刷——他们用大单把中间价打偏，然后反向吃我的单子。后来改成加权中间价，情况就好多了。
1.5 核心逻辑流程图
下面这张图展示了价差与中间价计算的完整流程：
这张图的核心逻辑是：从市场深度数据出发，根据你的策略需求选择不同的中间价计算方式，最终输出做市报价。我个人建议新手先从加权中间价入手，等理解了市场微观结构后再尝试 VWAP。
避坑指南：我曾经在计算加权中间价时，忘了处理深度为0的情况。结果某个冷门品种的买一深度突然变成0，系统直接报错。后来我加了个保护逻辑：如果某侧深度为0，就只用另一侧的价格。
好了，这一章的内容就到这里。价差和中间价是做市系统最基础的计算模块，但也是最重要的。下一章我们会深入讲解订单簿的构建和维护——那才是真正考验系统性能的地方。