01
套利基础
什么是跨市场套利？港股跨市场套利的定义、核心逻辑与盈利原理。
核心概念入门
02
市场认知
香港联交所与内地交易所的差异（交易时间、结算规则、汇率机制）。
规则对比基础
03
工具准备
常用数据源（Wind、Bloomberg、Tushare）、交易终端（IB、富途）与API接口。
数据API
04
价差分析
AH股溢价/折价指数的计算与解读，历史波动规律。
AH股指数
05
统计套利
配对交易（Pairs Trading）在港股与美股/ A股之间的应用。
配对统计
06
协整检验
如何用Python对两个标的进行协整检验（Engle-Granger方法）。
Python计量
07
均值回归
构建均值回归策略，确定开仓与平仓阈值（Z-score方法）。
Z-score策略
08
汇率风险
港币与人民币、美元的汇率波动对套利的影响及对冲方法。
汇率风控
09
交易成本
佣金、印花税、过户费、滑点对策略收益的侵蚀计算。
成本实务
10
资金管理
凯利公式与固定比例法在套利策略中的仓位分配。
仓位凯利
11
事件驱动
利用财报发布、分红、配股等事件进行跨市场套利。
事件分红
12
股指期货
利用恒生指数期货与沪深300期货之间的价差套利。
期货价差
13
ETF套利
港股与美股ETF的实时净值（NAV）与市价偏差套利。
ETFNAV
14
可转债套利
港股可转债与正股之间的Delta中性套利策略。
可转债Delta
15
期权套利
利用港股期权与美股期货的波动率差异进行套利。
期权波动率
16
做市商策略
如何利用订单簿深度（Level 2数据）捕捉瞬时价差。
L2微观
17
算法执行
VWAP、TWAP与冰山订单在套利交易中的使用技巧。
算法订单
18
回测框架
用Python搭建跨市场套利回测系统（Backtrader / Zipline）。
回测Python
19
风险控制
最大回撤、夏普比率、杠杆限制与压力测试。
风控指标
20
实盘部署
服务器选型（AWS/阿里云）、数据库（InfluxDB）与定时任务（Cron）。
部署运维
21
监控告警
设置Telegram/邮件通知，监控价差异常与持仓风险。
告警Telegram
22
合规要点
跨境交易的监管要求（证监会、外汇管理局）与税务处理。
合规监管
23
案例分析：茅台vs腾讯
贵州茅台（600519）与腾讯控股（00700）的跨市场套利实战。
实战AH
24
案例分析：科技ETF套利
利用恒生科技指数ETF（03033）与纳斯达克100 ETF（QQQ）套利。
ETF跨境
25
案例分析：港交所vsCME
港交所（00388）与芝加哥交易所（CME）的股指期货套利。
期货跨所
26
高频套利（理论）
如何利用FPGA与低延迟网络进行跨市场套利（理论篇）。
高频FPGA
27
机器学习预测
用LSTM预测AH股溢价率的短期走势，辅助套利决策。
LSTMAI
28
组合管理
将多个套利策略组合成一个投资组合，降低整体波动。
组合分散
29
绩效评估
年化收益率、信息比率、胜率与盈亏比的计算与优化。
评价指标
30
未来展望
数字货币、跨境理财通2.0对港股套利市场的影响。
趋势前沿