作者： 股票交易成本实测
零佣金并不代表零成本，本文通过基点衡量十二只主流股票及 ETF 的买卖价差成本，助您看清真实交易损耗。
佣金降低后，股票交易成本并未降至零。每笔可执行订单仍需支付买卖价差（即买方最高出价与卖方最低要价之间的差额），其中一半由买方承担，另一半由卖方承担。本页面通过逐笔报价数据，衡量十二只主流股票及 ETF 的交易成本（以基点为单位），并为每个数值提供了对应的 SQL 原始代码。
佣金降至零，但价差依然存在
股票的价格并非单一，而是由两个价格组成。买入价 (Bid) 是当前的最佳买入报价；卖出价 (Ask) 是当前的最佳卖出报价。当前的交易意味着跨越这一价差：市价买入按卖出价成交，市价卖出按买入价成交，差价归报价方所有——通常是全天同时提供买卖报价的专业 做市商。什么是买卖价差 详细介绍了其运作机制；本页面则对其进行定价。
通过一个假设案例可以清晰地解释计算过程。假设某股票的报价为买入价 $20.00 / 卖出价 $20.05，其中值 (Midpoint) 为 $20.025——这是衡量该时刻公允价值的常用参考值。市价买入需支付 $20.05，比中值高出 2.5 美分，即报价价差的一半。市价卖出则只能获得 $20.00，损失了另一半。若完成一买一卖的完整交易，每股将损失全部 5 美分，且账单中不会显示任何佣金。
衡量此类成本的专业单位是基点 (bp)——即万分之一。将价差表示为中值的比例，可以将单价仅几美元的 ETF 与单价数百美元的 ETF 放在同一标准下进行比较。这种比较所揭示的成本差异，往往超过大多数零佣金交易者的预期。
交易成本阶梯：十二个标的测量结果
下表列出了十二个热门股票和 ETF。排名依据是中值买卖价差占中间价的百分比。数据基于 NBBO（全美交易所合并的最佳买卖报价，即券商 App 显示的报价）。统计窗口为固定时段（UTC 13:30–19:59），对应夏令时期间美东时间 9:30–16:00 的常规交易时段。本页面目前测量的所有窗口均采用此标准。该窗口涵盖了数据中最近的完整交易日，并刻意提前几天结束，以排除数据尚未完全录入的交易日对中值的影响。若报价缺失单边，或卖价等于或低于买价，则不计入中值，而是计入最后一列。
每个数字背后的完整 SQL
SELECT ticker,
round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000, 2) AS typical_spread_bps,
round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price), bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 100, 1) AS typical_spread_cents,
round(count() / 1e6, 1) AS quote_updates_m,
round(100 * countIf(bid_price <= 0 OR ask_price <= 0 OR ask_price <= bid_price) / count(), 2) AS pct_updates_excluded
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('SPY', 'QQQ', 'IWM', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'AMD', 'TSLA', 'KO', 'DIS', 'F', 'SOXS')
AND sip_timestamp >= toDateTime(today() - 10)
AND sip_timestamp < toDateTime(today() - 3)
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker
ORDER BY typical_spread_bps排名首位的是 SPY，中值价差为 0.27 bps（不足一个基点），该结果基于 14.9 万次报价更新。第四位是 NVDA，价差为 0.99 bps。最后一位是 SOXS，价差为 23.17 bps。其分值列揭示了全表的规律：报价价差仅为 1¢。尽管该标的的百分比成本最高，但其绝对价差仅为分币级。分值更能体现低价股的廉价，而基点则能如实反映其定价成本。
1 个基点代表每 10,000 美元中的 1 美元
bps 列通过固定算法转换为金额：在 10,000 美元的订单中，1 个基点等于 1 美元 (10,000 × 0.0001 = 1)。请将阶梯报价视为每 10,000 美元交易额的往返价格表：顶层报价为 0.27 bps，约合 $0.27；底层报价为 23.17 bps，约合 $23.17。单次成交（仅买入或仅卖出）的费用仅为上述金额的一半。
交易频率会放大成本。假设每周在同一笔 10,000 美元的交易中进行一次 20 bp 价差的往返交易，52 周的总成本约为 1,040 美元 (20 × $1 × 52) —— 在零佣金的情况下，这约占账户总额的 1%。若采用 1 bp 价差，每年的总成本约为 52 美元。交易报价所在的档位，其重要性远超任何佣金条款。
超大市值股与杠杆反向 ETF 的对比
在成本阶梯中，底层的资产与顶层三分之一的超大市值股都值得关注。NVIDIA (NVDA) 是超大市值半导体股。SOXS 是 Direxion Daily Semiconductor Bear 3X shares —— 这是一款杠杆反向 ETF，旨在每日实现半导体指数三倍的反向变动，并每日重置。以下在相同的时间窗口内，以相同方式进行衡量：
每个数字背后的完整 SQL
WITH per_day AS (
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS et_date,
quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), ticker = 'NVDA' AND bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000 AS nvda_bps,
quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), ticker = 'SOXS' AND bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000 AS soxs_bps
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('NVDA', 'SOXS')
AND sip_timestamp >= toDateTime(today() - 10)
AND sip_timestamp < toDateTime(today() - 3)
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY et_date
),
whole AS (
SELECT quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), ticker = 'NVDA' AND bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000 AS nvda_bps,
quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), ticker = 'SOXS' AND bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000 AS soxs_bps
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('NVDA', 'SOXS')
AND sip_timestamp >= toDateTime(today() - 10)
AND sip_timestamp < toDateTime(today() - 3)
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
)
SELECT round((SELECT nvda_bps FROM whole), 2) AS nvda_spread_bps,
round((SELECT soxs_bps FROM whole), 2) AS soxs_spread_bps,
round((SELECT soxs_bps FROM whole) / (SELECT nvda_bps FROM whole), 1) AS times_wider,
(SELECT count() FROM per_day) AS sessions_measured,
round((SELECT min(soxs_bps / nvda_bps) FROM per_day), 1) AS smallest_daily_gap_xNVDA 的中位数报价价差为 0.99 bps。SOXS 为 23.17 bps —— 是其 23.3 倍。在窗口内的全部 5 个交易日中，单日价差从未缩小至 14.1 倍以下。这两只股票在 7月7日的半导体行情突破 中处于极端状态 —— 该交易日在早盘低点时，逐笔记录了这种精确的对比。
每个数字背后的完整 SQL
SELECT et_date,
nvda_spread_bps,
soxs_spread_bps,
round(soxs_spread_bps / nvda_spread_bps, 1) AS times_wider
FROM (
SELECT toDate(toTimeZone(sip_timestamp, 'America/New_York')) AS et_date,
round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), ticker = 'NVDA' AND bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000, 2) AS nvda_spread_bps,
round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), ticker = 'SOXS' AND bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000, 2) AS soxs_spread_bps
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('NVDA', 'SOXS')
AND sip_timestamp >= toDateTime(today() - 10)
AND sip_timestamp < toDateTime(today() - 3)
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY et_date
)
ORDER BY et_date在窗口的首个交易日 2026-07-08，NVDA 的中位数报价价差为 1.52 bps，而 SOXS 为 21.48 bps —— 后者成本是前者的 14.1 倍。两者的成本排序在交易日之间保持稳定：低成本资产始终保持低成本，高成本资产始终保持高成本。资产在成本阶梯中的位置是其固有属性，而非单日的波动。
为何低价股的交易成本高于高价股
部分差异源于市场机制。美股和 ETF 若价格高于 1 美元，其报价单位为 0.01 美元，这也是报价的最小变动幅度。对于不同股价而言，1 美分的占比不同：在 700 美元的 ETF 中几乎可以忽略不计，但在 4 美元的股票中占比巨大。下表衡量了该价格底线的限制程度——即每只股票报价变动恰好为 1 美分的比例、该金额在对应股价中的基点（bps）占比，以及中位数价差高于该底线的程度。
每个数字背后的完整 SQL
SELECT ticker,
typical_share_price,
pct_quotes_at_one_cent,
round(100 / typical_share_price, 2) AS one_cent_in_bps,
typical_spread_bps,
round(abs(typical_spread_bps - 100 / typical_share_price), 2) AS dist_from_floor_bps
FROM (
SELECT ticker,
round(quantileExactIf(0.5)((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2, bid_price > 0 AND ask_price > bid_price), 2) AS typical_share_price,
round(100 * countIf(bid_price > 0 AND ask_price > bid_price AND abs(toFloat64(ask_price - bid_price) - 0.01) < 0.001) / countIf(bid_price > 0 AND ask_price > bid_price), 1) AS pct_quotes_at_one_cent,
round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000, 2) AS typical_spread_bps
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('SPY', 'AAPL', 'KO', 'F', 'SOXS')
AND sip_timestamp >= toDateTime(today() - 10)
AND sip_timestamp < toDateTime(today() - 3)
AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker
)
ORDER BY typical_share_price DESCSPY 股价接近 750.32，其 23.4% 的报价变动幅度恰好为 1 美元。对于表中价格最高的股票，1 美分仅占 0.13 bps。中价股方面，KO 股价接近 83.82，其 65.4% 的报价变动处于底线水平。随后底线限制完全显现：F 股价接近 13.86，其 99% 的报价变动仅为 1 美元；SOXS 股价接近 4.31，其变动比例为 100%。其中，中位数价差与 1 美元底线的差距在 0 至 0.03 bps 之间。对于最低价股而言，交易成本的百分比受限于最小报价单位：报价变动无法窄于 1 美分。
降低交易成本
- 限价单指定价格。 市价单按当前报价成交；限价单则按指定价格或更优价格成交。在买入价（bid）挂单的买单可以在卖方成交时赚取价差，而非支付价差——代价是该订单可能无法成交。
- 时间至关重要。 开盘前、收盘前后及盘后交易时段，报价价差最宽；常规交易时段流动性最强时，价差最窄——我们的价差指南中的日内图表通过真实数据展示了这种 U 型走势。
- 关注基点，而非分钱。 同样的 1 美分，在 SPY 上是 0.13 bps，在 SOXS 上则是 23.2 bps。即使是“极窄”的 1 美分报价，也可能是盘面上成本最高的交易。
- 计算往返成本。 每笔交易都会支付一次完整的报价价差，成本随成交量增加而增加，与账户规模或交易意图无关。相对成交量 等活跃度指标可以衡量某只股票的交易量是否远高于其正常水平——高换手率往往是隐形成本堆积的地方。
常见问题
零佣金交易股票的成本是多少？
买入和卖出时各承担买卖价差的一半。根据我们十二档报价梯度的测量，往返成本占交易额的 0.27 bps (SPY) 至 23.17 bps (SOXS) —— 每 10,000 美元交易额大约对应 0.27 美元至 23.17 美元。
基点（basis point）换算成美元是多少？
一个基点是百分之一的百分比：每 10,000 美元对应 1 美元，每 100,000 美元对应 10 美元。以 bps 计价的价差即为每 10,000 美元交易额的往返价格 —— 例如 20 bp 的价差，往返成本约为 20 美元。
为什么杠杆 ETF 的百分比价差如此之大？
低股价受限于一美分的最小报价变动单位。我们列表中最便宜的股票 SOXS，交易价格接近 4.31，其中 100% 的报价间距仅为一美分 —— 对于该股价而言，一美分的价差占每笔交易的 23.2 bps。
价差对长期投资者重要吗？
其重要性远低于活跃交易者。在报价梯度的最高档，单次往返成本为 0.27 bps —— 每 10,000 美元约为 0.27 美元 —— 每十年支付一次此类成本几乎可以忽略不计。交易成本随换手率增加，而非随持有期增加。
价差是仅剩的交易成本吗？
价差是每笔市价单必须支付的单次交易成本，也是本页面测量的指标。除此之外还存在其他成本：大额订单在成交前可能推高价格，基金会收取管理费，融资交易则需支付利息。这些成本并不取代价差，而是叠加在价差之上。
上述每个图表均包含生成该图表的原始 SQL 语句 —— 您可以打开其中任意一个，替换为您实际交易的股票代码，并在 Strasmore 终端上计算您自己的交易成本梯度。