01
订单簿基础
什么是订单簿、买卖盘口、深度图、市场微观结构。
核心概念微观结构
02
数据源获取
从交易所API获取Level2快照数据、增量数据、WebSocket实时流。
APIWebSocket
03
数据存储设计
HDF5、Parquet、SQLite存储方案对比，时间序列数据库选型。
存储HDF5Parquet
04
数据清洗与对齐
去重、时间戳对齐、异常值处理、订单簿重建逻辑。
清洗对齐
05
回溯引擎架构
事件驱动架构、时间推进机制、回放速度控制。
引擎事件驱动
06
核心数据结构
OrderBook类、Level类、Order类、Trade类设计。
OOP数据结构
07
快照与增量更新
全量快照恢复、增量合并算法、序列化与反序列化。
增量合并
08
回溯迭代器设计
Python迭代器协议、生成器实现、内存与磁盘交换策略。
迭代器生成器
09
性能优化
NumPy向量化、Cython加速、多进程并行回放。
性能Cython
10
可视化模块
Matplotlib动态绘制深度图、K线叠加、买卖压力指标。
可视化Matplotlib
11
指标计算
买卖价差、市场深度、订单不平衡、流动性度量。
指标流动性
12
事件标记
大单成交、撤单率、报价更新频率、异常波动检测。
事件异常检测
13
策略回测接口
策略基类设计、信号回调、委托管理、成交模拟。
回测策略
14
模拟撮合引擎
价格优先时间优先、部分成交、冰山订单处理。
撮合冰山订单
15
回测结果分析
收益曲线、夏普比率、最大回撤、交易频率统计。
分析夏普
16
参数优化
网格搜索、贝叶斯优化、Walk-Forward分析。
优化贝叶斯
17
实盘模拟对接
模拟交易网关、延迟模拟、滑点模型。
模拟滑点
18
日志与调试
结构化日志、断点续传、回放速度调节。
日志调试
19
多品种支持
股票、期货、加密货币订单簿差异处理。
多品种差异
20
跨交易所数据融合
统一数据模型、时间同步、汇率转换。
融合交易所
21
高频数据压缩
差分编码、位打包、字典压缩、Chunk存储。
压缩编码
22
内存管理
内存映射文件、对象池、零拷贝技术。
内存零拷贝
23
分布式回放
Dask/Ray并行框架、数据分片、结果聚合。
分布式Dask
24
Web前端展示
Flask后端API、Vue.js实时图表、WebSocket推送。
前端Vue
25
回测报告生成
PDF报告、HTML仪表盘、关键指标导出。
报告PDF
26
单元测试与集成测试
Mock数据、断言设计、覆盖率报告。
测试Mock
27
CI/CD流水线
GitHub Actions自动化测试、Docker部署、版本管理。
CI/CDDocker
28
实战案例一
基于订单簿不平衡的做市策略回测。
做市不平衡
29
实战案例二
利用深度变化预测短期价格反转。
预测反转
30
课程总结与展望
从回测到实盘的注意事项、未来发展方向。
总结展望