01
做市策略概述
什么是做市交易、做市商角色与功能、做市策略的核心目标
基础概念
02
市场微观结构
订单簿深度、买卖价差、市场深度与流动性、订单类型与撮合机制
微观订单簿
03
做市策略设计基础
库存管理、价差设定、报价更新频率、风险敞口控制
设计风控
04
经典做市模型
Avellaneda-Stoikov模型、基于库存的做市模型、基于信号的自适应模型
模型量化
05
回测框架搭建
回测引擎架构设计、事件驱动回测、数据加载与清洗、性能优化
框架工程
06
数据准备与处理
Tick级数据获取、数据对齐与重采样、缺失值处理、数据质量检查
数据清洗
07
订单簿重建
从逐笔成交数据重建订单簿、买卖盘口计算、中间价与价差计算
订单簿计算
08
做市策略信号生成
基于技术指标的信号、基于统计套利的信号、基于机器学习的信号
信号ML
09
报价策略实现
对称报价与非对称报价、动态价差调整、报价深度与数量管理
报价执行
10
库存管理策略
目标库存水平、库存偏离惩罚、库存对冲与再平衡
库存对冲
11
风险管理模块
最大持仓限制、止损与止盈、波动率自适应调整、极端行情保护
风控保护
12
交易成本建模
手续费、滑点、市场冲击成本、延迟成本
成本冲击
13
回测执行引擎
模拟撮合逻辑、订单簿快照、成交记录生成、资金曲线更新
引擎撮合
14
绩效评估指标
夏普比率、最大回撤、收益波动比、胜率与盈亏比、Calmar比率
指标评估
15
做市策略特有指标
买卖价差收益、库存风险贡献、报价命中率、做市效率系数
做市特有
16
回测结果可视化
资金曲线图、回撤曲线图、月度收益热力图、指标仪表盘
可视化图表
17
参数优化方法
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传算法
优化搜索
18
过拟合检测与预防
交叉验证、滚动窗口测试、参数稳定性分析、蒙特卡洛模拟
过拟合验证
19
多品种做市策略
跨品种相关性分析、资金分配、联合风险管理
多品种组合
20
高频做市策略
纳秒级报价、延迟优化、硬件加速、FPGA应用简介
高频硬件
21
统计套利做市
配对交易与做市结合、协整关系建模、均值回归策略
统计套利配对
22
机器学习做市
强化学习报价、LSTM价格预测、特征工程、模型部署
ML强化学习
23
回测陷阱与常见错误
前视偏差、幸存者偏差、未来信息泄露、过度优化
陷阱偏差
24
实盘与回测差异
模拟环境局限性、实盘流动性差异、交易接口延迟、资金管理差异
实盘差异
25
做市策略绩效归因
收益分解、风险归因、Alpha与Beta分离、策略容量分析
归因Alpha
26
压力测试与情景分析
历史情景回放、蒙特卡洛压力测试、极端波动情景、流动性危机模拟
压力情景
27
做市策略监控与运维
实时监控面板、报警机制、日志分析、策略热更新
运维监控
28
做市策略案例研究
加密货币做市案例、股票期权做市案例、外汇做市案例
案例实战
29
做市策略合规与监管
市场操纵防范、最佳执行义务、报告要求、合规检查清单
合规监管
30
做市策略未来趋势
DeFi做市、AI驱动做市、跨市场做市、监管科技影响
趋势前沿