套利策略实盘回测与验证

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套利策略概述

什么是套利？套利的数学本质与核心逻辑。

市场微观结构

订单簿、买卖价差、市场深度与流动性。

微观订单簿

统计套利基础

均值回归、协整关系、平稳性检验（ADF检验）。

配对交易策略

协整配对的选择、价差计算、交易信号生成。

回测框架搭建

使用Python（Pandas/NumPy）构建回测引擎。

数据获取与清洗

从交易所API获取历史数据，处理缺失值与异常值。

交易成本建模

佣金、滑点、冲击成本的估算与回测中的实现。

策略参数优化

网格搜索、遗传算法在参数寻优中的应用。

优化遗传算法

过拟合与偏差

回测中的常见陷阱（前视偏差、生存偏差等）。

风险过拟合

夏普比率与最大回撤

风险调整后收益的衡量指标。

凯利公式、固定比例与波动率调整仓位。

实盘模拟交易

使用模拟账户验证策略逻辑。

延迟与执行

网络延迟、订单路由与执行算法（TWAP/VWAP）。

高频套利基础

FPGA与低延迟架构简介。

跨市场套利

不同交易所之间的价差套利。

跨市场价差

跨品种套利

相关品种（如BTC/ETH）的价差交易。

跨品种加密货币

期货与现货之间的基差交易。

利用三种货币之间的汇率不一致性。

统计套利进阶

多因子模型与机器学习预测价差。

VaR、压力测试与极端行情应对。

VaR压力测试

策略监控与告警

实时监控系统设计与实现。

日志与审计

交易日志记录与事后分析。

回测报告生成

自动化生成HTML/PDF回测报告。

报告自动化

将策略部署到云服务器（AWS/阿里云）。

连接交易所API进行真实交易。

限价单与市价单的选择策略。

滑点订单类型

多策略组合

不同套利策略的组合与资金分配。

监管与合规

不同市场的套利交易合规要求。

策略衰减与迭代

如何判断策略失效并进行迭代。

总结与展望

套利策略的未来趋势与AI融合。