第01章
统计套利概述
什么是统计套利？与无风险套利的区别 · 数学基础（均值回归与协整）· 市场假设
核心概念均值回归
第02章
配对交易基础
核心思想 · 配对选择的直觉方法（同行业/板块）· 经典案例：可口可乐与百事可乐
配对交易经典案例
第03章
协整理论入门
直观理解 · 平稳性与单位根检验(ADF) · Engle-Granger两步法 · 协整与相关性区别
协整ADF检验
第04章
价差序列构建
计算价差(Spread) · Z-Score标准化 · 交易阈值（开仓/平仓线）· Python实现
价差Z-ScorePython
第05章
Python环境搭建
Anaconda安装配置 · Jupyter Notebook · 必备库安装(pandas, statsmodels等) · 虚拟环境
环境配置Python
第06章
数据获取与清洗
yfinance获取数据 · 清洗(缺失值/复权) · 对齐与重采样 · 可视化初步
数据清洗yfinance
第07章
相关性分析实战
皮尔逊相关系数 · 热力图 · 筛选高相关性股票对 · 滚动相关性
相关性热力图
第08章
协整检验实战
ADF单位根检验详解 · Engle-Granger Python实现 · Johansen检验 · 协整对筛选
协整检验Python
第09章
价差与Z-Score计算
OLS回归残差 · Z-Score标准化 · 统计意义 · 动态Z-Score与滚动窗口
Z-Score滚动窗口
第10章
交易信号生成
基于Z-Score开仓(上穿/下穿) · 平仓(回归均值) · 止损 · 信号函数编写
交易信号止损
第11章
回测框架搭建
回测引擎设计 · 事件驱动 vs 向量化 · 数据结构(OHLCV+信号) · 绩效指标(夏普/最大回撤)
回测夏普比率
第12章
单对回测实战
选取股票对(EEM与IEFA) · 设置参数(窗口/阈值) · 运行分析 · 资金曲线与信号图
单对回测EEM/IEFA
第13章
多对组合回测
资金分配 · 风险平价 · 组合回测实现 · 绩效对比
组合风险平价
第14章
交易成本与滑点
佣金/印花税 · 滑点模型(固定/百分比) · 成本后回测 · 收益影响分析
交易成本滑点
第15章
风险控制体系
最大回撤控制 · 波动率控制 · 杠杆控制 · 敞口限制 · 动态调仓
风控动态调仓
第16章
参数优化与过拟合
Grid Search · 参数对绩效影响 · 过拟合识别(夏普虚高) · 交叉验证/样本外测试
参数优化过拟合
第17章
稳健性检验
不同时间段回测 · 牛/熊/震荡市 · 参数敏感性 · 蒙特卡洛模拟
稳健性蒙特卡洛
第18章
统计套利策略进阶
多资产套利 · 跨期套利(期货) · 跨市场套利 · ETF套利
进阶跨市场
第19章
机器学习在统计套利中的应用
预测价差走势 · 特征工程(技术指标/情绪) · SVM/Random Forest · LSTM尝试
机器学习LSTM
第20章
高频统计套利
Tick级数据 · 订单簿分析 · 延迟与执行优化 · 高频挑战
高频Tick
第21章
实盘交易系统架构
系统架构(数据/策略/执行层) · API(IBKR/Binance) · 订单管理 · 日志监控
系统架构API
第22章
风险管理与资金管理
凯利公式 · VaR计算 · 压力测试 · 情景分析
凯利公式VaR
第23章
统计套利的陷阱
伪回归 · 结构突变(政策/公司事件) · 流动性危机 · 模型失效应对
陷阱伪回归
第24章
案例研究
经典复盘(LTCM教训) · A股案例 · 加密货币案例
案例LTCMA股
第25章
策略评估与归因分析
收益归因(Alpha vs Beta) · 因子暴露 · 交易频率 · 胜率与盈亏比
归因分析Alpha
第26章
自动化交易与部署
定时任务(Cron) · 云服务器(AWS/Azure) · Docker · 监控报警
自动化Docker
第27章
统计套利策略的优化
止损止盈 · 动态阈值 · 自适应参数 · 多时间框架
优化自适应
第28章
统计套利与市场微观结构
买卖价差 · 市场冲击成本 · 订单流不平衡 · 成交量分布
微观结构订单流
第29章
合规与伦理
监管要求(SEC/CSRC) · 市场操纵界定 · 算法交易伦理 · 信息披露
合规伦理
第30章
课程总结与未来展望
核心要点回顾 · 量化发展趋势 · 学习资源推荐 · 构建个人交易体系
总结展望