01
订单流基础
什么是订单流？订单流与Tick数据的区别、订单流在汇率预测中的价值。
核心概念入门
02
市场微观结构
限价订单簿(L2)深度解析、买卖盘口与价差、市场深度与流动性。
L2微观结构
03
订单流数据采集
外汇ECN数据源介绍、WebSocket实时订阅、数据清洗与对齐。
数据工程WebSocket
04
Delta与累积Delta
买单量与卖单量计算、Delta值公式、累积Delta趋势判断。
核心指标动量
05
失衡与吸收
订单流失衡(Imbalance)识别、吸收(Absorption)模式、大单跟踪策略。
模式识别大单
06
成交量分布(VPVR)
成交量分布图绘制、高成交量节点(HVN)与低成交量节点(LVN)、价值区域(VA)计算。
VPVRHVN/LVN
07
POC与控制点
控制点(POC)的确定、POC移动信号、多周期POC分析。
POC控制点
08
订单流K线
Footprint图表原理、逐笔成交明细可视化、买卖压力柱状图。
Footprint可视化
09
堆叠与宽距
订单堆叠(Stacked Imbalance)识别、宽距(Wide Spread)陷阱、假突破识别。
陷阱识别假突破
10
订单流指标
Delta背离、累积Delta动量、订单流OBV。
指标背离
11
Python环境搭建
Anaconda与Jupyter配置、订单流专用库安装(python-binance, ccxt, orderflow)。
环境Python
12
数据获取实战
使用ccxt获取外汇订单簿、WebSocket实时流处理、数据存储到DataFrame。
ccxt实时数据
13
Delta计算引擎
编写Delta计算类、实时Delta更新、历史Delta回放。
引擎Delta
14
累积Delta策略
累积Delta突破策略、累积Delta均线交叉、回测框架搭建。
策略回测
15
成交量分布绘制
使用matplotlib绘制VPVR、Volume Profile指标叠加、动态更新图表。
matplotlibVPVR
16
POC追踪系统
POC自动识别算法、POC移动预警、多时间框架POC对齐。
POC追踪
17
Footprint图表实现
逐笔成交数据聚合、买卖量可视化、自定义Footprint渲染。
Footprint渲染
18
失衡扫描器
实时扫描订单簿失衡、失衡阈值设置、多品种同时监控。
扫描器失衡
19
吸收模式识别
大单吸收算法、吸收结束信号、与价格行为结合。
吸收大单算法
20
订单流与K线结合
将订单流指标叠加到传统K线、多图表联动、信号融合。
K线信号融合
21
机器学习入门
特征工程基础、订单流特征提取、标签构建(涨/跌/平)。
ML特征工程
22
随机森林预测
使用订单流特征训练随机森林、特征重要性排序、模型评估。
随机森林分类
23
LSTM时序预测
序列数据构建、LSTM网络设计、订单流序列预测。
LSTM时序
24
特征工程进阶
Delta衍生特征、成交量分布特征、订单簿斜率特征。
特征衍生
25
模型融合策略
随机森林+LSTM集成、投票与加权、回测稳定性分析。
集成融合
26
实时预测系统
生产级架构设计、模型热加载、预测结果推送。
系统实时
27
风险管理
订单流止损策略、Delta阈值止损、头寸规模计算。
风控止损
28
回测系统
事件驱动回测框架、订单流模拟器、绩效评估指标。
回测事件驱动
29
实盘部署
服务器选型、延迟优化、日志与监控。
部署运维
30
课程总结与展望
订单流交易哲学、未来研究方向、社区与资源。
总结展望