期权做市系统信号处理与降噪
📚 共计 30 章节
第1章
信号处理基础
期权做市中的信号类型、噪声来源分析、信噪比概念
信噪比
噪声源
第2章
Python信号处理工具链
NumPy、SciPy、Pandas在信号处理中的应用
NumPy
SciPy
Pandas
第3章
数据采集与预处理
Tick级数据获取、数据清洗、缺失值处理
Tick数据
清洗
第4章
时间序列基础
时间戳对齐、重采样、滚动窗口计算
重采样
滚动窗口
第5章
傅里叶变换入门
离散傅里叶变换、频谱分析、频率成分识别
DFT
频谱
第6章
快速傅里叶变换
FFT算法原理、Python实现、性能优化
FFT
优化
第7章
短时傅里叶变换
时频分析、窗口函数选择、频谱图绘制
STFT
时频
第8章
小波变换基础
连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析
CWT
DWT
第9章
小波降噪实战
阈值选择策略、软硬阈值去噪、Python实现
阈值
去噪
第10章
卡尔曼滤波入门
状态空间模型、预测与更新步骤
状态空间
预测
第11章
卡尔曼滤波实战
一维价格序列滤波、参数调优
价格滤波
调参
第12章
扩展卡尔曼滤波
非线性系统处理、期权定价模型应用
EKF
非线性
第13章
粒子滤波基础
重要性采样、重采样、粒子退化问题
粒子滤波
重采样
第14章
粒子滤波实战
期权隐含波动率跟踪
隐含波动率
跟踪
第15章
移动平均线家族
SMA、EMA、WEMA在信号平滑中的应用
SMA
EMA
WEMA
第16章
指数平滑法
Holt-Winters模型、趋势与季节性分解
Holt-Winters
季节性
第17章
中值滤波与分位数滤波
异常值剔除、稳健估计
中值滤波
分位数
第18章
维纳滤波
最优线性滤波、维纳-霍夫方程
维纳滤波
最优
第19章
自适应滤波
LMS算法、RLS算法、实时信号处理
LMS
RLS
第20章
主成分分析降噪
PCA原理、特征值分解、信号重构
PCA
降噪
第21章
奇异值分解降噪
SVD分解、低秩近似、阈值选择
SVD
低秩
第22章
独立成分分析
ICA原理、盲源分离、噪声与信号分离
ICA
盲源分离
第23章
经验模态分解
EMD算法、本征模函数、Hilbert谱
EMD
IMF
第24章
变分模态分解
VMD原理、参数选择、与EMD对比
VMD
参数
第25章
深度学习降噪入门
自编码器结构、训练策略
自编码器
训练
第26章
卷积神经网络降噪
1D-CNN设计、残差连接、去噪效果
1D-CNN
残差
第27章
循环神经网络降噪
LSTM/GRU在时序降噪中的应用
LSTM
GRU
第28章
生成对抗网络降噪
GAN框架、信号生成与判别
GAN
生成
第29章
实时信号处理系统设计
低延迟架构、C++/Python混合编程
低延迟
混合编程
第30章
综合实战
构建期权做市信号处理流水线、回测与评估
流水线
回测