第1章
统计套利基础
什么是统计套利？它与无风险套利的区别。
核心概念入门
第2章
波动率概念回顾
历史波动率、隐含波动率、波动率微笑与偏斜。
波动率希腊字母
第3章
配对交易原理
基于协整关系的配对交易策略核心思想。
配对协整
第4章
协整检验实战
Engle-Granger两步法、Johansen检验在Python中的实现。
Python统计检验
第5章
价差序列构建
如何构建并标准化价差序列，计算Z-score。
价差Z-score
第6章
交易信号生成
基于Z-score的阈值开仓、止损、平仓信号设计。
信号风控
第7章
回测框架搭建
用Python构建一个简单的配对交易回测引擎。
回测Python
第8章
绩效评估指标
夏普比率、最大回撤、胜率、盈亏比的计算与解读。
绩效指标
第9章
期权波动率套利引入
为什么期权是波动率套利的天然工具？
期权波动率
第10章
Delta中性策略
如何构建Delta中性组合，剥离方向性风险。
Delta中性
第11章
Vega与Gamma暴露
理解期权 Greeks 在波动率套利中的作用。
Greeks风险
第12章
跨式与宽跨式策略
做多/做空波动率的经典期权组合。
跨式宽跨式
第13章
波动率曲面套利
识别曲面上的定价错误，进行日历价差或蝶式价差交易。
曲面日历价差
第14章
统计套利与期权结合
利用统计模型预测波动率，指导期权交易。
模型预测
第15章
数据获取与清洗
获取期权链数据、处理缺失值、对齐时间戳。
数据清洗
第16章
隐含波动率计算
使用Newton-Raphson法从期权价格反推IV。
IVNewton
第17章
波动率预测模型
GARCH模型在波动率预测中的应用。
GARCH时间序列
第18章
机器学习辅助
用随机森林或XGBoost预测波动率方向。
MLXGBoost
第19章
风险控制
统计套利中的模型风险、流动性风险与黑天鹅事件。
风控黑天鹅
第20章
实盘交易注意事项
交易成本、滑点、保证金要求对策略的影响。
实盘成本
第21章
案例研究1：ETF配对
基于ETF的配对交易（如GLD与GDX）。
案例ETF
第22章
案例研究2：股指期货跨期
股指期货跨期套利（如IF当月与次月合约）。
期货跨期
第23章
案例研究3：期权波动率套利
如标普500指数期权波动率套利。
期权SPX
第24章
案例研究4：加密货币波动率
加密货币波动率套利（如BTC期权）。
加密BTC
第25章
策略组合与资金管理
如何将多个统计套利策略组合，分配资金。
组合资金管理
第26章
高频统计套利
Tick级数据的配对交易与做市策略。
高频做市
第27章
统计套利的局限
市场结构变化、策略衰减与过拟合问题。
局限过拟合
第28章
监管与合规
不同市场对统计套利交易的监管要求。
合规监管
第29章
未来趋势
AI、区块链与去中心化交易所对统计套利的影响。
AI区块链
第30章
课程总结与职业路径
如何成为一名量化波动率交易员。
职业总结