订单簿形态识别训练课程
📚 共计 30 章节
第01章
订单簿基础
什么是订单簿、买卖盘口、深度图、市场微观结构简介。
核心概念
入门
第02章
Level2行情数据
逐笔成交、逐笔委托、十档行情、快照与增量数据。
数据
行情
第03章
订单簿数据结构
价格队列、时间优先原则、价格优先原则、订单簿的构建与维护。
数据结构
核心
第04章
形态识别基础
形态的定义、模式识别在交易中的应用、常见订单簿形态概览。
形态
理论
第05章
厚买薄卖形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
经典形态
策略
第06章
薄买厚卖形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
经典形态
策略
第07章
大单托底形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
大单
支撑
第08章
大单压顶形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
大单
压力
第09章
冰山订单形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
隐藏单
算法
第10章
撤单潮形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
撤单
异常
第11章
价差突变形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
价差
突变
第12章
深度突变形态
特征定义、识别算法、实盘案例与交易策略。
深度
流动性
第13章
订单簿斜率分析
斜率计算、陡峭与平缓形态、市场含义。
斜率
技术
第14章
订单簿不平衡指标
买卖压力比、订单簿失衡度、量化计算方法。
指标
量化
第15章
时间序列特征
订单簿动态变化、形态的持续性、形态的演化。
时序
动态
第16章
机器学习入门
特征工程、标签定义、分类模型选择（随机森林、XGBoost）。
ML
随机森林
第17章
特征提取实战
从原始订单簿数据提取形态特征、统计特征、时序特征。
特征工程
实战
第18章
模型训练与评估
数据集划分、交叉验证、混淆矩阵、回测框架搭建。
训练
评估
第19章
深度学习进阶
使用LSTM/Transformer进行订单簿序列建模。
LSTM
Transformer
第20章
注意力机制
自注意力在订单簿形态识别中的应用、多头注意力。
注意力
NLP
第21章
图神经网络
将订单簿建模为图结构、GCN/GAT在形态识别中的应用。
GNN
图结构
第22章
强化学习
将形态识别作为环境状态、DQN/PPO策略优化。
RL
DQN
第23章
高频交易策略
基于形态识别的做市策略、套利策略、动量策略。
高频
做市
第24章
风险控制
形态误判风险、滑点控制、仓位管理、止损止盈。
风控
资金管理
第25章
回测系统搭建
事件驱动回测、Tick级回测、性能优化。
回测
系统
第26章
实盘部署
低延迟架构、C++/Python混合编程、FPGA加速简介。
部署
低延迟
第27章
数据清洗与预处理
异常值处理、缺失值填充、数据对齐、重采样。
清洗
预处理
第28章
多品种适配
股票、期货、加密货币订单簿差异、跨市场形态对比。
多品种
跨市场
第29章
案例研究
经典形态识别策略复盘、盈利与亏损案例分析。
复盘
案例
第30章
前沿趋势
合成数据生成、联邦学习、可解释AI在订单簿分析中的应用。
前沿
XAI