第1章
做市商基础
什么是做市商？核心盈利模式：买卖价差、返佣、库存损益。
价差返佣库存
第2章
报价频率基础
报价频率定义、Tick-to-Trade比率、高频与低频报价差异。
Tick-to-Trade频率
第3章
订单簿微观结构
限价订单簿(L2/L3)、盘口深度、买卖价差、市场冲击成本。
L2/L3深度冲击
第4章
报价频率与市场质量
高频报价对价差、深度、波动率的影响。
波动率价差
第5章
策略调优框架
回测系统搭建、绩效指标(Sharpe、Sortino、最大回撤)、参数优化方法论。
Sharpe回撤优化
第6章
库存风险管理
库存模型(GARCH、Heston)、库存中性策略、Delta对冲。
GARCHDelta对冲
第7章
信号生成与特征工程
盘口特征(Order Flow Imbalance、Microprice)、时序特征(RSI、布林带)、机器学习特征。
OFIMicropriceRSI
第8章
报价策略类型
对称报价、非对称报价、基于信号的动态报价、网格做市。
对称网格动态
第9章
延迟与竞争
延迟对报价频率的影响、延迟套利、竞争性做市策略。
延迟套利
第10章
多资产做市
跨资产相关性、做市组合优化、资金分配。
相关性组合
第11章
做市商风险管理VaR
历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟。
VaR蒙特卡洛
第12章
高频做市策略
Order Book Imbalance策略、Rebate Capture策略、Quote Matching策略。
OBIRebate
第13章
做市商监管与合规
Reg NMS、MiFID II、最佳执行义务。
Reg NMSMiFID II
第14章
做市商系统架构
低延迟系统设计、FPGA加速、消息队列(Kafka/NATS)。
FPGAKafka
第15章
做市商绩效归因
PnL分解(价差收益、库存损益、返佣)、因子归因。
PnL归因
第16章
做市商模拟环境
仿真订单簿生成、模拟对手方行为、回测引擎设计。
仿真回测
第17章
做市商策略参数调优
网格参数优化、报价宽度优化、报价更新频率优化。
网格宽度频率
第18章
做市商机器学习应用
强化学习做市、LSTM价格预测、XGBoost信号生成。
强化学习LSTMXGBoost
第19章
做市商压力测试
极端行情模拟、流动性危机场景、熔断机制。
压力测试熔断
第20章
做市商数据工程
实时数据管道、数据清洗、特征存储(Feature Store)。
管道Feature Store
第21章
做市商策略部署
Docker容器化、Kubernetes编排、灰度发布。
DockerK8s灰度
第22章
做市商监控与告警
实时仪表盘、异常检测、自动熔断。
仪表盘异常检测
第23章
做市商A/B测试
在线实验设计、统计显著性检验、多臂老虎机。
A/BMAB
第24章
做市商博弈论
做市商之间的博弈、报价竞争模型、纳什均衡。
博弈纳什均衡
第25章
做市商期权做市
期权Greeks管理、波动率曲面做市、期权做市策略。
Greeks波动率曲面
第26章
做市商加密货币做市
DeFi做市(AMM)、CEX做市、跨交易所套利。
AMMCEX套利
第27章
做市商季节性策略
日内模式、周内模式、事件驱动策略。
日内事件驱动
第28章
做市商策略组合
多策略组合、风险平价、动态权重分配。
风险平价动态权重
第29章
做市商前沿研究
最优执行与做市联合优化、深度强化学习做市、生成式AI在报价中的应用。
深度强化学习生成式AI
第30章
做市商职业发展
做市商团队架构、面试准备、行业趋势。
职业面试趋势