01 市商入门

📘 做市商定义 💰 盈利模式 🔄 与普通交易者区别

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02 市场微观结构

📊 订单簿深度 💱 买卖盘口/价差 📌 限价单·市价单

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03 做市策略基础

⚖️ 双向报价 🧮 价差收入计算 📦 库存风险概念

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04 Python环境搭建

🐍 Anaconda 📓 Jupyter Notebook 📦 pandas/numpy/ccxt

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05 交易所API实战

🔑 API Key 🔌 ccxt连接币安/OKX 📈 实时行情

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06 订单簿数据获取

🌐 WebSocket深度 📋 快照与增量 🔄 实时订阅

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07 订单簿特征工程

📊 买卖压力比 📐 订单簿斜率 📉 价差波动率 ⚖️ 深度不平衡

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08 简单做市策略实现

📌 固定价差 ⚡ 订单簿不平衡报价

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09 库存管理基础

💰 库存价值 📏 偏离度 🎯 中性库存目标

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10 库存管理进阶

🔄 均值回归调整 ⚠️ 库存惩罚函数

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11 风险控制

⛔ 最大持仓 🛑 单笔止损 📉 日内最大回撤

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12 策略回测框架搭建

🔧 backtrader ⚙️ 自建引擎 ⏱️ 事件驱动

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13 回测指标计算

📈 夏普比率 📉 最大回撤 🏆 胜率/盈亏比

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14 参数优化

🔍 网格搜索 🎲 随机搜索 🧬 贝叶斯优化

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15 模拟交易系统

🖥️ 模拟盘环境 ⚡ 撮合引擎 ⏳ 延迟与滑点

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16 实盘交易系统架构

🏗️ 低延迟架构 🧵 多线程/异步 📋 订单管理

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17 资金费率套利做市

💸 永续合约资金费率 ⚖️ 套利策略设计

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18 跨交易所价差套利

🔁 价差计算 🎯 套利机会识别 ⏱️ 延迟与执行风险

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19 波动率自适应做市

📊 历史波动率 📐 报价宽度调整 🧠 波动率聚类

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20 机器学习做市

🌲 LightGBM预测 🎯 动态报价调整

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21 强化学习做市

🤖 DQN/PPO 🎮 状态空间·动作空间

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22 高频做市策略

⚡ Tick级特征 📉 订单簿事件驱动 🌪️ 闪电崩盘应对

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23 做市策略回测陷阱

⚠️ 前视偏差 🧬 生存偏差 🔍 过拟合识别

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24 实盘部署与监控

🖥️ 服务器选型 📝 日志系统 📊 Grafana面板

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25 做市商合规与风控

📜 交易所规则 🚫 自成交预防 🛡️ 市场操纵风险

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26 多品种做市

🔗 相关性分析 🔄 跨品种对冲 💧 资金分配优化

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27 做市策略绩效归因

📊 收益分解 💰 价差/库存/资金费率

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28 做市策略进阶

🧊 隐含/冰山订单 ⏳ TWAP/VWAP

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29 做市团队管理

👥 策略开发流程 📌 代码版本控制 🤝 协作工具

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30 做市策略未来趋势

🌐 DeFi做市 📉 期权做市 🤖 AI驱动系统

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