可转债做市算法交易入门
📚 共计 30 章节
01
可转债基础
什么是可转债 · 核心要素（转股价、赎回/回售/下修条款）· 股性与债性
概念
条款
02
做市商制度入门
做市商定义 · 盈利模式（价差、返佣）· 风险（库存、信息不对称）
机制
盈利
03
算法交易基础
算法交易定义 · 优势（降低冲击、提高效率）· TWAP / VWAP / POV
算法
TWAP
04
可转债做市策略框架
报价策略（双边/单边）· 库存管理 · 对冲策略（Delta / Gamma）
框架
对冲
05
Python量化环境搭建
Anaconda · Jupyter Notebook · pandas/numpy/matplotlib/ccxt/vnpy
环境
Python
06
数据获取与清洗
聚宽/Tushare/AKShare · 去重/缺失值/异常值 · CSV/HDF5/数据库
数据
清洗
07
可转债定价模型
BS模型 · 二叉树 · 蒙特卡洛模拟 · 隐含波动率计算
定价
波动率
08
Delta计算与对冲
Delta定义与计算 · Delta中性策略 · 动态对冲频率与成本
Delta
对冲
09
Gamma与Vega风险管理
Gamma含义 · Vega敏感度 · Gamma Scalping获利
风险
Gamma
10
做市报价策略设计
最优买卖报价（库存/波动率/深度）· 宽度深度动态调整 · 防套利
报价
策略
11
订单簿分析与微结构
限价订单簿(LOB) · 盘口压力 · OFI指标 · 高频订单类型
微结构
LOB
12
库存管理模型
库存成本模型（线性/二次）· 均值回归策略 · 上下限动态设定
库存
模型
13
统计套利在可转债中的应用
可转债与正股协整 · 配对交易 · 价差回归实战
套利
协整
14
事件驱动策略
下修条款触发 · 赎回公告前后 · 回售期流动性管理
事件
下修
15
回测系统搭建
事件驱动/向量化回测 · 滑点与成本 · 夏普/最大回撤/胜率
回测
绩效
16
实盘交易系统架构
低延迟架构(C++/Python) · 行情推送与订单管理 · 风控模块
实盘
架构
17
做市商API对接
CTP/XTP/UFT · API鉴权与连接 · 订单状态机与错误处理
API
CTP
18
波动率交易策略
波动率曲面 · 波动率套利 · VIX期货与可转债波动率
波动率
曲面
19
机器学习在报价优化中的应用
特征工程 · 回归预测最优报价 · 强化学习做市
ML
强化学习
20
高频做市策略
Tick级回测 · 订单簿重建 · 延迟套利 · 闪电崩盘应对
高频
Tick
21
可转债做市中的监管合规
做市商义务 · 市场操纵防范（自成交/幌骗）· 信息披露
合规
监管
22
资金管理与杠杆运用
凯利公式 · 杠杆率控制 · 压力测试与情景分析
资金
杠杆
23
多品种做市策略
多可转债协同 · 资金分配优化 · 相关性风险控制
多品种
协同
24
极端行情下的做市策略
熔断应对 · 流动性枯竭退出 · 尾部风险对冲
极端
熔断
25
做市策略的绩效归因
收益分解（价差/库存/返佣）· 风险归因（市场/模型/操作）
归因
绩效
26
实战项目（一）
需求分析与系统设计 · 数据模块 · 策略模块开发
项目
系统
27
实战项目（二）
回测模块 · 绩效分析 · 参数优化
回测
优化
28
实战项目（三）
实盘接口对接 · 订单管理 · 风控模块开发
实盘
风控
29
实战项目（四）
系统联调与测试 · 模拟交易 · 实盘上线流程
联调
上线
30
职业发展与进阶
做市交易员技能树 · 从做市到自营 · 量化团队协作
职业
进阶