01
流动性危机概述
定义、特征、历史案例（2008年金融危机、2020年3月美元荒）
危机历史
02
网络流动性概念
网络结构与流动性传导机制、核心节点与边缘节点
网络传导
03
数据采集与清洗
交易数据、订单簿数据、链上数据（如DeFi）的获取与预处理
数据预处理
04
特征工程基础
流动性指标构建（买卖价差、市场深度、交易量、换手率）
特征指标
05
特征工程进阶
网络拓扑特征（度中心性、介数中心性、聚类系数）
拓扑中心性
06
时间序列分析
平稳性检验、自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）
时序ACF
07
预警信号识别
异常检测基础（Z-score、IQR、移动平均法）
异常预警
08
机器学习模型选型
逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM
ML集成
09
模型评估指标
混淆矩阵、精确率、召回率、F1-score、ROC-AUC
评估指标
10
过拟合与欠拟合
交叉验证、正则化（L1/L2）、早停法
正则化早停
11
不平衡数据处理
SMOTE、ADASYN、代价敏感学习
不平衡SMOTE
12
时间序列预测模型
ARIMA、GARCH、LSTM
预测LSTM
13
图神经网络入门
GraphSAGE、GCN在流动性预测中的应用
GNNGraphSAGE
14
模型集成策略
Bagging、Boosting、Stacking
集成Stacking
15
实时数据管道
Kafka、Flink、Redis Streams搭建
实时Kafka
16
特征存储与在线服务
Feast、Triton Inference Server
特征推理
17
模型部署与API化
Flask/FastAPI、Docker、Kubernetes
部署K8s
18
模型监控与漂移检测
数据漂移、概念漂移、模型性能衰减
监控漂移
19
回测框架搭建
Backtrader、Zipline、自定义回测引擎
回测Backtrader
20
压力测试与情景分析
历史情景、假设情景、蒙特卡洛模拟
压力蒙特卡洛
21
风险价值（VaR）与条件风险价值（CVaR）
VaR、CVaR计算与解读
VaRCVaR
22
流动性黑洞理论
正反馈循环、挤兑机制、熔断机制
黑洞挤兑
23
DeFi流动性危机
闪电贷攻击、AMM无常损失、清算螺旋
DeFi闪电贷
24
跨市场传染效应
股票、债券、外汇、加密货币的联动
传染跨市场
25
监管与合规
巴塞尔协议III流动性覆盖率（LCR）、净稳定资金比率（NSFR）
监管巴塞尔
26
案例实战：Luna/UST崩盘
2022年Luna/UST崩盘事件复盘与模型构建
案例Luna
27
案例实战：硅谷银行SVB
2023年硅谷银行（SVB）流动性危机预警模型
案例SVB
28
自动化报告生成
Jupyter Notebook、Streamlit、Quarto
报告Streamlit
29
可解释性分析
SHAP、LIME、特征重要性排序
可解释SHAP
30
课程总结与未来展望
AI+量化、联邦学习、数字人民币影响
展望AI