01
做市商基础
什么是做市商 · 盈利模式 · 风险 · 与普通交易者区别
概念入门
02
量化交易基础
定义 · 优势 · 常见策略类型 · 与程序化交易区别
量化基础
03
做市策略核心原理
买卖价差 · 订单簿深度 · 库存管理 · 报价更新频率
核心原理
04
Python环境搭建
Anaconda · Python版本 · 虚拟环境 · 常用库安装
环境Python
05
交易所API对接
REST vs WebSocket · API Key管理 · 行情/订单簿数据
API对接
06
订单簿数据分析
数据结构 · 盘口深度 · 加权价格 · 不平衡指标
数据分析
07
做市报价模型
对称/非对称模型 · 基于库存/波动率调整
模型报价
08
库存管理策略
目标库存 · 偏离度 · 对冲机制 · 再平衡
库存风控
09
风险管理
最大持仓/亏损限制 · 滑点控制 · 断线重连
风控安全
10
回测系统搭建
回测数据 · 引擎设计 · 手续费模拟 · 夏普/最大回撤
回测评估
11
实盘交易系统架构
模块划分 · 数据流 · 订单生命周期 · 日志监控
架构实盘
12
WebSocket实时数据流
订阅行情 · 订单簿/成交更新 · 心跳维持
WebSocket实时
13
订单管理模块
创建/撤销 · 状态跟踪 · 成交回报处理
订单模块
14
资金管理模块
余额查询 · 冻结/可用资金 · 盈亏计算
资金管理
15
策略参数优化
参数扫描 · 网格/贝叶斯优化 · 过拟合问题
优化参数
16
多交易所做市
跨交易所价差套利 · 统一账户 · 订单同步 · 延迟处理
多所套利
17
高频做市优化
低延迟网络 · 内存数据库 · Cython加速 · FPGA简介
高频优化
18
做市策略回测实战
历史数据回测 · 结果分析 · 策略迭代 · 陷阱注意
实战回测
19
实盘部署与运维
服务器 · Docker部署 · 进程守护 · 监控告警
部署运维
20
做市机器人监控面板
Dash/Streamlit · 报价持仓 · 盈亏曲线 · 风险指标
监控面板
21
做市策略的统计学基础
时间序列 · 协整 · 均值回归 · 波动率聚类
统计数学
22
机器学习在报价中的应用
LSTM预测 · 强化学习 · 特征工程 · 模型部署
MLAI
23
合规与法律问题
监管政策 · 牌照要求 · 市场操纵 · 信息披露
合规法律
24
做市策略的绩效评估
Sharpe/Sortino/Calmar · 胜率盈亏比 · 资金曲线
绩效指标
25
做市策略的进阶技巧
冰山/隐藏订单 · 订单簿操纵识别 · 闪电崩盘应对
进阶技巧
26
做市策略的常见陷阱
过度交易 · 库存风险 · 流动性陷阱 · 技术故障
陷阱避坑
27
做市策略的实战案例
BTC永续合约 · 股票ETF · 外汇 · 期权做市
案例实战
28
做市策略的自动化运维
CI/CD流水线 · 自动化测试 · 灰度发布 · 回滚
DevOps自动化
29
做市策略的团队协作
Git版本管理 · 文档 · 任务分配 · 代码审查
协作团队
30
做市策略的未来趋势
DeFi做市 · NFT做市 · AI驱动 · RegTech
前沿趋势