01
协整概念入门
什么是协整？为什么做配对交易需要协整？从经济学直觉到数学定义。
直觉定义
02
平稳性检验基础
单位根检验（ADF）的原理与Python实现，理解p-value与统计量的关系。
ADFPython
03
单整阶数确定
如何判断两个时间序列是否为同阶单整？I(1)与I(0)的实战意义。
同阶I(1)
04
Engle-Granger两步法
经典协整检验流程，从回归到残差检验的完整步骤。
两步法残差
05
Johansen检验入门
多变量协整检验的适用场景与Python实现。
多变量Python
06
协整回归实战
使用statsmodels进行OLS回归，提取残差序列。
OLS残差
07
残差序列分析
残差的均值回归特性、自相关性检验与可视化。
均值回归自相关
08
残差标准化
Z-score与分位数变换，让残差在不同品种间可比。
Z-score分位数
09
阈值设计基础
固定阈值 vs 动态阈值，各自的优缺点。
固定动态
10
布林带阈值法
基于滚动标准差构建动态交易通道。
布林带滚动
11
分位数阈值法
利用历史分位数确定开仓与平仓边界。
分位数边界
12
卡尔曼滤波阈值
自适应滤波在残差阈值估计中的应用。
卡尔曼自适应
13
阈值回测框架
构建完整的回测循环，记录每次交易信号。
回测信号
14
交易信号生成
开仓信号（上穿/下穿）、平仓信号（回归均值）、止损信号。
开仓止损
15
资金管理集成
凯利公式与固定比例法在配对交易中的仓位计算。
凯利仓位
16
滑点与交易成本
如何将手续费、冲击成本纳入阈值设计。
滑点成本
17
参数优化方法
网格搜索与贝叶斯优化寻找最优阈值参数。
网格贝叶斯
18
过拟合防范
样本内 vs 样本外测试，滚动窗口验证。
样本外滚动
19
多品种协整池
如何从股票/期货池中筛选潜在协整对。
筛选协整对
20
协整关系稳定性
滚动协整检验，监控关系是否失效。
滚动稳定性
21
残差自回归模型
AR(1)模型拟合残差，预测均值回复速度。
AR(1)回复速度
22
半衰期计算
均值回复半衰期的估计与交易频率决策。
半衰期频率
23
阈值自适应调整
根据市场波动率动态调整阈值宽度。
自适应波动率
24
极端行情处理
黑天鹅事件下的协整破裂与风控策略。
黑天鹅风控
25
多腿配对交易
三资产或四资产的协整组合与阈值设计。
多资产组合
26
高频协整策略
Tick级数据的协整检验与快速阈值响应。
Tick高频
27
协整与机器学习
利用LSTM预测残差走势辅助阈值决策。
LSTM预测
28
实盘部署要点
从回测到实盘的代码重构与性能优化。
部署优化
29
绩效评估指标
夏普比率、最大回撤、胜率在配对交易中的解读。
夏普回撤
30
课程总结与进阶
协整策略的局限性与未来研究方向（如非线性协整）。
非线性展望