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Python高频行情收益回测实战详解

共计 30 章节
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01
高频交易概述
高频交易的定义 · 历史发展 · 与传统交易的区别
高频交易概述高频交易的定义
02
Python高频交易生态
NumPy · Pandas · Numba
Python高频交易生态
03
行情数据基础
Level-1与Level-2行情 · Tick数据 · Order Book（订单簿）数据结…
行情数据基础Level-1
04
数据获取与存储
从交易所API获取实时行情 · 使用Parquet/Feather格…
数据获取存储
05
数据清洗与预处理
处理缺失值 · 异常值检测 · 时间戳对齐
数据清洗预处理
06
时间序列基础
Pandas时间索引 · 重采样（Resample） · 滚动窗口（Rolling Windo…
时间序列基础Pandas
07
订单簿重建
从增量更新重建完整订单簿 · 维护买卖五档/十档数据
订单簿重建从增量更新重建完…
08
微观结构指标
买卖价差 · 订单簿不平衡 · 成交量分布
微观结构指标买卖价差
09
信号生成基础
基于价格动量的高频信号 · 均值回归信号 · 订单簿压力信号
信号生成基础基于价格动量的高…
10
事件驱动架构
事件循环 · 回调函数 · 异步I/O（asyncio）在高频回…
事件驱动架构事件循环
11
回测引擎设计（一）
回测框架核心组件——数据馈送 · 策略模块 · 风控模块
回测引擎设计回测框架核心组件
12
回测引擎设计（二）
订单类型（市价单 · 限价单 · 冰山订单）
回测引擎设计订单类型
13
回测引擎设计（三）
成交逻辑模拟——撮合引擎 · 部分成交 · 拒绝订单处理
回测引擎设计成交逻辑模拟
14
性能优化（一）
使用NumPy向量化计算替代循环 · 内存视图与预分配
性能优化NumPy
15
性能优化（二）
Numba JIT编译加速关键路径 · 并行计算与多线程
性能优化Numba
16
性能优化（三）
Cython编写高性能扩展 · 减少Python函数调用开销
性能优化Cython
17
回测结果分析
收益率曲线 · 最大回撤 · 夏普比率
回测结果分析收益率曲线
18
统计检验
t检验策略收益显著性 · 蒙特卡洛模拟 · 过拟合检测（Deflated Sha…
统计检验t检验策略收益显…
19
可视化实战
使用Matplotlib/Plotl… · 成交分布热力图 · 策略净值曲线
可视化实战Matplotlib/P…
20
实盘模拟与回测差异
交易成本 · 市场冲击 · 延迟
实盘模拟回测差异
21
因子分析
高频因子构建（如反转因子 · 流动性因子） · 因子IC/IR计算
因子分析高频因子构建
22
机器学习入门
使用Scikit-learn构建简单…
机器学习入门Scikit-learn
23
特征工程
从订单簿和Tick数据中提取特征 · 特征标准化 · 避免数据泄露
特征工程Tick
24
模型评估与回测
时间序列交叉验证 · 滚动预测回测 · Purging与Embargo方法
模型评估回测
25
风险管理
VaR（风险价值） · CVaR · 最大回撤限制
风险管理VaR
26
投资组合构建
多策略组合 · 资金分配（凯利公式 · 风险平价）
投资组合构建多策略组合
27
回测平台搭建
使用Streamlit/Dash构建… · 参数优化面板
回测平台搭建Streamlit/Da…
28
常见陷阱与避免
幸存者偏差 · 前视偏差 · 过拟合
常见陷阱避免
29
实战案例一
基于订单簿不平衡的做市策略回测（完整…
实战案例一基于订单簿不平衡…
30
实战案例二
基于Tick数据动量突破的短线策略回…
实战案例二Tick