01
配对交易基础
什么是配对交易、统计套利的核心思想、市场中性策略概述。
统计套利市场中性
02
协整理论入门
平稳性与单位根检验、协整关系的数学定义、Engle-Granger两步法。
单位根EG两步
03
距离法策略
最小化平方距离法、标准化价格序列、固定阈值开平仓规则。
距离法阈值
04
回归法策略
OLS回归估计对冲比率、残差序列的均值回复特性、Z-score信号生成。
OLSZ-score
05
卡尔曼滤波初探
状态空间模型简介、卡尔曼滤波的预测与更新、动态对冲比率估计。
状态空间动态对冲
06
卡尔曼滤波实战
参数调优（Q和R矩阵）、自适应阈值设定、与OLS方法的对比。
Q/R矩阵自适应
07
协整检验进阶
Johansen检验原理、多资产协整向量、迹统计量与最大特征值。
Johansen迹统计量
08
多资产配对
篮子交易策略、主成分分析降维、行业中性化处理。
PCA行业中性
09
时间序列分解
趋势、季节性与残差分解、STL分解法、Hodrick-Prescott滤波。
STLHP滤波
10
波动率建模
GARCH模型基础、条件波动率估计、动态止损与仓位管理。
GARCH动态止损
11
机器学习入门
特征工程（技术指标、宏观因子）、标签构造（未来收益分类）。
特征工程标签
12
随机森林策略
集成学习原理、特征重要性排序、过拟合控制与交叉验证。
随机森林交叉验证
13
支持向量机策略
核函数选择、SVM分类器设计、与随机森林的对比。
SVM核函数
14
神经网络初探
多层感知机结构、激活函数选择、训练与验证流程。
MLP激活函数
15
LSTM时间序列
循环神经网络基础、长短期记忆单元、序列预测与信号生成。
LSTM序列预测
16
强化学习入门
马尔可夫决策过程、Q-learning算法、交易环境建模。
MDPQ-learning
17
深度强化学习
DQN与PPO算法、状态与动作空间设计、回测框架搭建。
DQNPPO
18
风险平价策略
等风险贡献原理、协方差矩阵估计、杠杆调整与再平衡。
风险平价再平衡
19
尾部风险管理
极值理论（EVT）、条件风险价值（CVaR）、压力测试场景。
EVTCVaR
20
高频数据策略
Tick级数据清洗、订单簿不平衡指标、微观结构噪声处理。
Tick级订单簿
21
事件驱动策略
财报发布、宏观经济数据、新闻情绪分析（NLP基础）。
事件驱动NLP
22
多因子模型整合
Fama-French因子、动量因子、质量因子与配对信号的融合。
多因子Fama-French
23
组合优化
均值-方差优化、Black-Litterman模型、约束条件下的权重求解。
Black-Litterman权重
24
回测框架搭建
向量化回测与事件驱动回测、滑点与交易成本模拟、绩效归因。
回测滑点
25
策略评估指标
夏普比率、最大回撤、卡玛比率、信息比率、胜率与盈亏比。
夏普最大回撤
26
过拟合检测
夏普比率通胀、回测曲线平滑度、蒙特卡洛模拟与随机回测。
过拟合蒙特卡洛
27
实盘部署架构
API接口对接、订单管理模块、日志与监控系统。
API监控
28
资金管理
凯利公式、固定比例仓位、波动率目标仓位、破产风险控制。
凯利公式破产风险
29
策略衰减与再优化
市场体制切换检测、滚动窗口重估计、模型生命周期管理。
体制切换滚动窗口
30
前沿方向
图神经网络在配对发现中的应用、Transformer模型、联邦学习与隐私保护。
GNNTransformer