01
统计套利概述
什么是统计套利？与无风险套利区别 · 协整与均值回归 · 适用市场与品种
概念数学基础
02
策略核心原理
配对交易逻辑 · 价差序列构建 · 均值回归假设 · Z-Score与信号生成
配对Z-Score
03
数据获取与清洗
数据源选择 · 清洗流程(去重/对齐/填充) · 存储方案(CSV/HDF5/数据库)
API预处理
04
协整检验实战
Engle-Granger两步法 · Johansen检验 · Python statsmodels · 陷阱解读
协整统计检验
05
回测框架搭建
引擎设计思路 · 事件驱动vs向量化 · 绩效指标(夏普/回撤/胜率) · 过拟合防范
回测绩效
06
交易信号生成
Z-Score阈值 · 开平仓逻辑 · 止损止盈 · 信号过滤与平滑
信号风控
07
仓位管理
凯利公式 · 固定比例 · 波动率调整 · 资金管理实战案例
仓位凯利
08
实盘环境搭建
云服务器vs本地 · Linux/Windows · Python环境(conda/poetry)
运维环境
09
交易接口对接
CTP接口 · REST API vs WebSocket · API密钥安全 · 订单状态机
接口CTP
10
订单执行算法
市价/限价单 · 冰山订单 · TWAP/VWAP · 滑点控制与成交率
算法执行
11
实时数据流处理
Kafka/RabbitMQ · WebSocket行情 · 数据缓存与快照 · 延迟监控
流处理消息队列
12
策略状态管理
状态持久化(Redis/MySQL) · 每日重启 · 交易日历 · 异常处理
状态持久化
13
日志与监控
结构化日志(loguru) · Prometheus+Grafana · 告警(钉钉/邮件) · 审计
监控告警
14
风险管理
敞口限制 · 杠杆控制 · 流动性风险 · 黑天鹅应对 · 压力测试
风控压力测试
15
策略参数优化
网格/随机搜索 · 贝叶斯优化 · 参数稳定性 · Walk-Forward分析
优化Walk-Forward
16
多品种配对
多品种协整组合 · 图论找配对 · 聚类辅助 · 组合风险分散
多品种图论
17
高频统计套利
Tick级数据 · 订单簿不平衡 · 做市商策略 · 硬件与网络优化
高频Tick
18
机器学习增强
预测价差方向 · 特征工程 · XGBoost/LSTM · 过拟合防范
MLXGBoost
19
策略组合与资金分配
多策略并行 · 风险平价 · 相关性分析 · 动态权重调整
组合风险平价
20
回测与实盘差异
模拟交易过渡 · 交易成本 · 市场冲击 · 实盘心理与纪律
差异心理
21
Docker容器化部署
Dockerfile · docker-compose · 镜像仓库 · CI/CD流水线
DockerCI/CD
22
Kubernetes集群管理
K8s基础 · Pod/Deployment/Service · 自动扩缩容 · 滚动更新
K8s编排
23
数据库选型与优化
时序库(InfluxDB/ClickHouse) · PostgreSQL · NoSQL · 数据归档
数据库时序
24
API服务开发
FastAPI · Swagger文档 · 认证限流 · 异步任务(Celery)
APIFastAPI
25
前端监控面板
React/Vue · ECharts/Chart.js · WebSocket推送 · 移动端适配
前端监控
26
合规与监管
量化监管框架 · 反洗钱 · 交易记录保存 · 跨境注意事项
合规监管
27
性能优化
cProfile · 异步IO与协程 · Cython加速 · GPU加速计算
性能Cython
28
灾备与高可用
多机房部署 · 主备切换 · 数据备份恢复 · 灾难演练
灾备高可用
29
实盘案例复盘
真实案例 · 亏损分析 · 策略迭代 · 经验教训总结
复盘案例
30
未来趋势与进阶
DeFi链上套利 · AI生成策略 · 高频前沿 · 学习资源推荐
趋势DeFi