跨资产比价关系择时实战指南
📚 共计 30 章节
01
导论：什么是跨资产比价？
为什么比价关系能赚钱？课程框架与学习路径。
入门
框架
02
核心概念：价差、比值、协整、均值回归
这些术语到底在说什么？
基础
术语
03
工具准备：Python环境搭建
Jupyter Notebook、Pandas与NumPy快速入门。
环境
Python
04
数据获取：Tushare/akshare
获取股票、期货、ETF行情数据。
数据
API
05
数据清洗：缺失值、对齐、收益率
处理缺失值、对齐时间戳、计算收益率与对数价格。
清洗
预处理
06
相关性分析：Pearson与Spearman
别被伪相关骗了。
统计
相关系数
07
协整检验：Engle-Granger两步法
如何判断两个资产是否“同涨同跌”。
协整
检验
08
价差计算：构建配对组合
计算标准化价差（Z-score）。
价差
Z-score
09
阈值设定：布林带与历史分位数
如何确定开仓与平仓阈值？
阈值
布林带
10
回测框架搭建：向量化 vs 事件驱动
我为什么推荐前者。
回测
向量化
11
策略信号生成：基于Z-score
入场、出场、止损信号。
信号
Z-score
12
绩效评估：夏普、回撤、胜率
别只看收益率。
绩效
风控
13
实战案例一：沪深300与中证500期现套利
跨品种实战。
案例
期现
14
实战案例二：螺纹钢与热卷跨品种套利
黑色系产业链。
案例
黑色
15
实战案例三：豆粕与菜粕饲料替代套利
农产品替代。
案例
农产品
16
实战案例四：黄金与白银贵金属比价
贵金属配对交易。
案例
贵金属
17
实战案例五：BTC与ETH加密货币配对
数字资产套利。
案例
加密
18
多资产组合：从两两到多资产篮子
如何降低风险。
组合
分散
19
动态调整：滚动窗口与自适应阈值
应对市场结构变化。
动态
自适应
20
风险控制：杠杆、仓位、黑天鹅
仓位计算与防范。
风控
杠杆
21
交易执行：模拟 vs 实盘
滑点与手续费的影响。
执行
滑点
22
策略优化：参数敏感性分析
避免过拟合。
优化
过拟合
23
机器学习：K-Means自动发现配对
聚类进阶。
ML
聚类
24
机器学习：LSTM预测价差回归
深度学习时序。
LSTM
预测
25
高频场景：Tick级配对交易
需要注意什么？
高频
Tick
26
另类数据：期权隐含波动率差值
作为择时信号。
另类
期权
27
宏观因子：利率、汇率、通胀
如何影响比价关系。
宏观
因子
28
常见陷阱：幸存者偏差、前视偏差
过度交易。
陷阱
偏差
29
实盘心法：心态、纪律、复盘
交易心理学。
心法
纪律
30
结语与展望：从配对到统计套利
你的下一步。
展望
进阶