01
嵌入式与金融回测的桥梁
为什么嵌入式工程师需要懂金融回测？金融回测的基本概念、嵌入式系统在量化交易中的角色。
桥梁概念
02
Python环境搭建与金融库入门
Anaconda安装、Jupyter Notebook使用、Pandas与NumPy基础、yfinance数据获取。
环境Pandas
03
时间序列数据处理
时间索引、重采样、滑动窗口、缺失值处理、金融数据可视化基础。
时序可视化
04
交易策略逻辑基础
什么是交易信号？简单的均线策略（SMA/EMA）、策略回测的数学期望。
均线信号
05
从C语言思维到Python向量化
嵌入式工程师的编程习惯迁移、避免for循环、向量化计算加速。
向量化性能
06
回测引擎核心设计
事件驱动架构、数据馈送（Data Feed）、策略模块、投资组合管理。
架构事件驱动
07
第一个完整回测
双均线策略实现、收益率计算、最大回撤、夏普比率。
回测夏普
08
性能优化
嵌入式思维下的代码优化、Numba加速、多线程回测、内存管理技巧。
Numba多线程
09
风险管理入门
止损止盈、仓位管理（凯利公式）、波动率计算、VaR模型。
凯利VaR
10
多资产回测
投资组合构建、协方差矩阵、有效前沿、蒙特卡洛模拟。
组合蒙特卡洛
11
因子模型基础
Fama-French三因子、因子暴露计算、多因子选股策略。
因子Fama
12
机器学习入门
Scikit-learn基础、线性回归预测股价、特征工程（技术指标）。
回归特征
13
决策树与随机森林
分类交易信号、特征重要性分析、过拟合检测。
随机森林过拟合
14
时间序列预测
ARIMA模型、LSTM入门（Keras）、序列到序列预测。
ARIMALSTM
15
强化学习与交易
Q-learning基础、环境构建、策略梯度方法简介。
强化学习Q-learning
16
回测陷阱与偏差
前视偏差、生存偏差、交易成本模拟、滑点模型。
偏差滑点
17
实盘模拟接口
券商API入门（以IBKR为例）、订单类型、市场数据订阅。
APIIBKR
18
嵌入式硬件加速
FPGA在低延迟交易中的应用、GPU加速回测、Raspberry Pi做数据采集。
FPGA树莓派
19
实时数据管道
Kafka入门、MQTT协议、嵌入式传感器数据流处理。
KafkaMQTT
20
日志与监控系统
ELK栈入门、Prometheus监控、告警规则设计。
ELKPrometheus
21
策略部署
Docker容器化、云服务器部署、定时任务（Cron）。
DockerCron
22
Web仪表盘
Flask入门、Plotly动态图表、策略状态可视化。
FlaskPlotly
23
数据库设计
SQLite vs InfluxDB、时序数据库设计、数据归档策略。
SQLiteInfluxDB
24
回测报告生成
PDF报告自动化、HTML报告模板、关键指标汇总。
PDF报告
25
高频交易基础
订单簿重建、Tick级数据处理、延迟测量。
Tick延迟
26
统计套利
配对交易、协整检验、均值回归策略。
协整配对
27
期权策略回测
Black-Scholes模型、希腊值计算、期权组合回测。
期权希腊值
28
加密货币回测
交易所API（Binance）、永续合约、资金费率策略。
Binance永续合约
29
合规与风控
监管要求、资金隔离、审计日志、压力测试。
合规压力测试
30
项目实战
从零构建一个完整的量化交易系统（嵌入式数据采集+回测+实盘模拟）。
实战全栈