流动性分层分析与交易时段选择
📚 共计 30 章节
01
流动性分层概述
定义、成因与市场影响
概念
宏观
02
流动性度量指标
买卖价差、市场深度、成交额与换手率
指标
量化
03
数据获取与清洗
使用Python获取高频行情数据
Python
数据
04
时间序列基础
重采样、滚动窗口与时间特征工程
时序
特征
05
流动性分层算法
基于K-Means的流动性状态聚类
聚类
无监督
06
分层结果可视化
使用Matplotlib绘制流动性状态时序图
可视化
Matplotlib
07
交易时段划分
全球主要市场交易时间与重叠期
时段
全球
08
时段流动性特征
开盘、盘中、收盘的流动性模式
模式
日内
09
事件驱动分析
经济数据发布对流动性的冲击
事件
冲击
10
波动率与流动性
相关性分析与领先滞后关系
波动率
领先滞后
11
订单流分析
基于逐笔成交数据的流动性微观结构
微观
逐笔
12
限价订单簿重建
从Level2数据构建订单簿快照
订单簿
Level2
13
订单簿不平衡指标
衡量买卖压力的量化方法
不平衡
压力
14
流动性黑洞识别
极端流动性枯竭的检测算法
黑洞
检测
15
跨品种流动性传导
股票、期货、期权市场的联动
跨品种
联动
16
机器学习预测
使用随机森林预测流动性状态
随机森林
预测
17
深度学习应用
LSTM模型预测买卖价差
LSTM
深度学习
18
最优执行策略
基于流动性的交易算法设计
执行
算法
19
TWAP与VWAP
时间加权与成交量加权算法对比
TWAP
VWAP
20
冰山订单策略
大单拆分的流动性考量
冰山
大单
21
做市商策略
基于流动性分层的报价优化
做市
报价
22
套利机会识别
流动性差异驱动的统计套利
套利
统计
23
风险管理
流动性风险的价值-at-风险(VaR)模型
VaR
风险
24
压力测试
极端行情下的流动性情景分析
压力
情景
25
回测框架搭建
基于历史数据的策略验证系统
回测
框架
26
实盘注意事项
交易成本、滑点与冲击成本
实盘
滑点
27
监管视角
国内外流动性监管规则解读
监管
合规
28
案例研究：原油负油价
2020年原油期货负油价事件
案例
原油
29
案例研究：GameStop
2021年GameStop轧空事件
案例
轧空
30
课程总结与进阶路径
从分析到实战的完整闭环
总结
进阶