UBS的这份研究报告评估了四种学术交易成本模型（Lesmond、Almgren、Kyle和平方根模型）在现实市场中的适用性，发现最简单的平方根模型（经0.499系数调整后）最接近UBS电子交易团队的实际成本估算，能较好反映交易规模与平均日交易量（ADV）的非线性关系。研究指出，在金融危机等压力时期，Kyle模型会给出更保守的成本预估（较平时高300%），适合风险厌恶型投资者或市场动荡期使用。报告通过模拟21种量化策略（如ROIC、动量因子等）发现，未经优化的简单策略（如每月换仓前1/3股票）交易成本极高——例如5亿美元规模的ROIC策略年化成本损耗达2.8%，而通过剔除流动性最低的20%股票、设置缓冲区间（仅当股票跌出前50%时才换仓）等简单优化，可将成本降至1.7%，且对原始阿尔法收益影响有限。研究强调，交易成本管理应贯穿投资全流程（信号选择、组合构建、再平衡等），尤其对高频信号或大规模组合至关重要。

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