01
做市策略概述
什么是做市策略，做市商角色与功能，核心收益来源
基础概念
02
收益归因框架 · Brinson
Brinson归因模型简介，固收/权益应用，做市策略适配
归因Brinson
03
收益归因框架 · 因子归因
Fama-French等因子模型，做市策略应用，与Brinson对比
因子Fama-French
04
收益归因框架 · 风险归因
VaR/CVaR分解，风险与收益归因结合，解读与可视化
风险VaR
05
绩效指标 · 经典比率
夏普、索提诺、卡玛比率，最大回撤与修复期，波动率
夏普回撤
06
绩效指标 · 交易与Alpha
信息比率、跟踪误差、Alpha/Beta，胜率盈亏比，持仓周期
Alpha胜率
07
绩效指标 · 流动性
买卖价差、市场深度，订单成交率与滑点，库存周转
流动性价差
08
绩效指标 · 容量与杠杆
策略容量、边际收益递减，资金利用率，多策略汇总
容量杠杆
09
数据准备 · 订单簿与成交
Level 1/2/3订单簿，Tick级成交，行情快照与增量
订单簿Tick
10
数据准备 · 清洗与存储
数据清洗对齐，HDF5/Parquet存储，回放与模拟引擎
清洗HDF5
11
数据准备 · 因子数据
波动率、成交量、价差因子，计算标准化，IC/IR检验
因子IC/IR
12
归因实战 · Brinson实现
Python Brinson归因，堆积柱状图/饼图，报告自动生成
Python可视化
13
归因实战 · 因子归因
线性回归因子归因，因子暴露与收益，滚动窗口分析
回归滚动
14
归因实战 · 风险归因
VaR分解Python实现，敏感性分析，压力测试
VaR压力测试
15
绩效分析 · 指标库与报告
empyrical/pyfolio，PDF/HTML报告，滚动窗口分析
pyfolio报告
16
绩效分析 · 回测系统
事件驱动回测，绩效评估，过拟合检测(DSR)
回测DSR
17
绩效分析 · 实盘对比
实盘vs回测绩效，归因分析，异常检测与报警
实盘异常检测
18
优化与调参 · 搜索
网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法，参数敏感性
调参贝叶斯
19
优化与调参 · 验证
样本内外测试，交叉验证，Walk-Forward分析
交叉验证Walk-Forward
20
优化与调参 · 多目标
收益/风险/流动性多目标，Pareto前沿，参数衰减
Pareto多目标
21
风险管理 · 库存与订单
库存上限/对冲，订单撤单率/成交率，市场波动
库存订单
22
风险管理 · 流动性与信用
价差扩大、深度不足，对手方风险，操作风险
流动性信用
23
风险管理 · 压力与资本
压力测试、情景分析，闪崩熔断，风险预算与资本配置
压力测试资本
24
报告与可视化 · 结构
绩效报告、归因报告、风险报告的结构与内容
报告结构
25
报告与可视化 · 仪表盘
Plotly/Dash交互式仪表盘，Streamlit监控，外部数据集成
DashStreamlit
26
报告与可视化 · 自动化
自动生成定时发送(邮件/钉钉)，模板化，版本管理
自动化邮件
27
案例 · 加密货币做市
Binance/OKX策略，收益归因，绩效分析
加密货币Binance
28
案例 · 股票期权做市
期权做市商，希腊字母归因，波动率曲面分析
期权希腊字母
29
案例 · ETF做市
一二级套利，折溢价归因，流动性提供
ETF套利
30
前沿与展望
机器学习/强化学习，高频硬件架构，监管合规趋势
ML监管