01
做市商业务概述
什么是做市商 · 核心盈利模式 · 团队组织架构与角色分工
入门业务
02
自动化交易系统基础
系统架构概览 · 订单管理 · 行情数据接入 · 风控模块
系统交易
03
团队协作工具链
Git版本控制工作流 · Code Review · Jira/Confluence任务管理
协作DevOps
04
CI/CD流水线搭建
Jenkins/GitLab CI配置 · 自动化测试集成 · 一键部署策略
CI/CD自动化
05
监控与告警体系
Prometheus+Grafana · ELK日志收集 · 自定义告警规则
监控可观测
06
策略回测与仿真环境
回测框架设计 · 历史数据回放 · 仿真交易环境搭建
回测仿真
07
数据库选型与优化
时序数据库(InfluxDB/TimescaleDB) · PostgreSQL · Redis缓存
数据库性能
08
网络与延迟优化
低延迟网络架构 · FPGA加速简介 · Co-location托管方案
网络低延迟
09
安全与权限管理
API密钥管理 · 多因子认证 · 操作审计与日志
安全合规
10
灾难恢复与高可用
多活架构设计 · 数据备份策略 · 故障切换演练
高可用容灾
11
做市商策略开发流程
从想法到实盘 · 回测与参数优化 · 模拟盘验证
策略开发
12
订单簿与流动性管理
订单簿数据结构 · 流动性提供策略 · 库存风险管理
订单簿流动性
13
对冲与风险管理
Delta/Gamma/Vega对冲 · VaR计算 · 压力测试
风控对冲
14
多交易所接入
统一API网关设计 · 协议适配(FIX/WebSocket/REST) · 交易对映射
交易所集成
15
做市商绩效分析
PnL归因分析 · Sharpe Ratio · 滑点与手续费分析
绩效分析
16
自动化运维脚本
Python自动化部署 · Ansible配置管理 · 定时任务调度
运维脚本
17
容器化与编排
Docker镜像构建 · Kubernetes集群管理 · 资源限制与自动伸缩
容器K8s
18
消息队列与事件驱动
Kafka/RabbitMQ在交易系统中的应用 · 事件溯源模式
消息事件
19
数据湖与大数据处理
Hadoop/Spark历史数据分析 · 数据清洗流程
大数据数据湖
20
机器学习在量化中的应用
特征工程 · 模型训练与部署 · 强化学习做市策略
ML量化
21
团队沟通与文档规范
技术文档标准 · API文档自动生成 · 知识库建设
文档协作
22
SLA与运维指标
定义SLA · MTTR/MTBF监控 · 运维仪表盘设计
SLA运维
23
混沌工程与压力测试
故障注入工具 · 系统韧性测试 · 容量规划
混沌压力
24
合规与监管
各国监管框架 · 交易报告义务 · 反洗钱(AML)合规
合规监管
25
做市商系统架构演进
从单体到微服务 · 事件驱动架构 · CQRS模式
架构演进
26
量化交易框架对比
vnpy · Backtrader · QuantConnect 优缺点与选型
框架对比
27
实盘交易中的常见坑
网络抖动处理 · 交易所限频 · 数据不一致问题
实战避坑
28
团队招聘与培训
量化开发技能树 · 面试题库设计 · 新人onboarding流程
团队招聘
29
项目复盘与迭代
复盘方法论 · 根因分析(RCA) · 持续改进流程
复盘迭代
30
未来趋势
DeFi做市商 · AI驱动自动化运维 · 量子计算对量化交易的影响
前沿趋势