換句話說，我們假設的券商在這個數量化投資策略上從投資者的口袋每年掏出了約13%—25%。這對於一般人來說可就不能視而不見了吧。不要以為筆者隻是胡亂舉個例子。指數投資已經不是什麼新鮮事，50ETF、易方達深證100等都是可以進行操作的品種。股指期貨開出之後，做空指數也變成了可能。而更為重要的是，由於股指期貨市場容量較小，券商將傭金費率確實降到了萬零級別證券時報2010年題為“客戶權益至上 期指驚現零傭金”的報道將整個行業描述得較為清晰。報道指出：“自期指上市以來，期貨公司的淨傭金費率逐步走低。最低淨傭金費率已從萬分之零點六降到目前的萬分之零點一，而萬分之零點零三的淨傭金費率著實讓業內甚為震撼……多數期貨公司認為，不考慮客戶保證金產生的利息，萬分之零點一的淨傭金費率應該是盈虧平衡點。”。
讀者可能會有個疑問：“你的依托5日均線的策略應該很複雜吧？”筆者隻能無奈地給予否認。整個策略就比較收盤價與5日均線的數值，假設按照收盤價即時成交。這個例子是筆者當初為了測試模型結構而隨意舉的，根本連什麼優化之類的手段都沒來得及用上。現實中沒人會用如此弱智的模型來進行操作，但用來說明本節的問題已經足夠了。千分之三的傭金率導致算法交易執行需求為0，營業部根本沒有得到任何利益。但隻要傭金費率下調，營業部實質可以與客戶共享這13%—25%的收益經紀業務傭金來源於兩個方麵：傭金率和交易量。如果傭金率的微小下調可以換來交易量較大幅度的增長，則從傭金收入的總體來看仍然是合算的。而算法交易就正好具備這種特征。。
我們還是回到本節一開始談論的問題上吧，千分之三的傭金費率到底貴不貴？如果采用數量化投資手段來看，確實很貴。因為算法交易的高換手率特征需要適當的收費模式作為兩者間利益共享的根基。對營業部來說，算法交易型客戶既沒有常規的谘詢需求（一旦出現難以滿足的客戶需求時，反映到總部的有關部門即可。什麼差異化服務都是由總部的相應部門來考慮完成的任務），又不會如同那些把營業部當老年活動中心的普通散戶一樣需要喝水、娛樂等服務設施，拉低運營成本是顯而易見的。基於數量化分析方法的算法交易換手率之高已經足夠讓此類投資者被納入到優質客戶的層麵。作出部分讓利會激發大額成交進而增加回報總額的這種互利模式顯而易見。所以傭金費率的調整是算法交易型客戶和券商經紀業務的共同敵人。無論從哪個方麵來說，算法交易型客戶都有必要將自己與普通的個人投資者區分開。
營業部的客戶構成中一定會有一大部分拉低運行效率的普通投資者。有同事跟筆者說起過交易大廳的年長散戶究竟有多可憐，可金融市場畢竟不是慈善機構，不是愛心大放送的場所。零和博弈，不是被人幹掉，就是幹掉別人。連這樣的道理都不懂，就活該在市場中被消滅。實際上，投資者賺的每一分錢都是這些人賠的。不太精明的個體在市場中的比例越大，盈利的可能性也就越高。市場要除我之外都是巴菲特、索羅斯、西蒙斯這樣的人物，不用說我就是那個被最先消滅的對象。更何況，這也不是必然結果。一旦個人投資者形成趨勢傾軋了我們，他們可不會在這婦人之仁的胡思亂想，早狂歡去了。所以，當考慮投資問題的時候，暫時忘掉這些瑣事，因為這就不是一個發善心的地方。