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高频数据清洗与微观结构特征工程实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=高频数据与微观结构特征工程的学… · 核心概念 · 整体框架与实战环境搭建
课程导入目标=高频数据
02
高频数据基础
目标=逐笔成交 · 盘口快照 · 订单簿事件等数据类型
高频数据基础目标=逐笔成交
03
数据清洗总览
目标=缺失值 · 异常值 · 重复记录
数据清洗总览目标=缺失值
04
时间戳处理
目标=纳秒/微秒时间戳解析 · 时区统一 · 时钟漂移校正
时间戳处理目标=纳秒
05
缺失值处理
目标=前向填充 · 插值 · 基于订单簿状态的修复
缺失值处理目标=前向填充
06
异常值检测与处理
目标=价格跳跃 · 成交量异常 · 盘口倒挂等
异常值检测处理
07
重复与错误记录清洗
目标=重复成交 · 错误订单 · 撤单失败等场景
重复错误记录清洗
08
数据对齐与重采样
目标=多源数据时间对齐 · 成交量加权平均价格重采样 · 时钟同步与滞后调整
数据对齐重采样
09
订单簿重建
目标=从逐笔消息重建限价订单簿 · 事件类型解析 · 订单匹配规则与快照验证
订单簿重建目标=从逐笔消息…
10
微观结构核心概念
目标=买卖价差 · 市场深度 · 订单不平衡
微观结构核心概念目标=买卖价差
11
高频特征工程概述
目标=特征分类 · 计算效率 · 避免未来函数
高频特征工程概述目标=特征分类
12
价差类特征
目标=绝对价差 · 相对价差 · 有效价差
价差类特征目标=绝对价差
13
深度与流动性特征
目标=盘口深度 · 订单簿斜率 · Amihud非流动性
深度流动性特征
14
订单流特征
目标=订单不平衡 · 成交不平衡 · 大单/小单划分
订单流特征目标=订单不平衡
15
价格与收益特征
目标=高频收益率 · 已实现波动率 · 已实现偏度/峰度
价格收益特征
16
时间维度特征
目标=日内周期 · 事件间隔 · 持续时长
时间维度特征目标=日内周期
17
订单簿形状特征
目标=买卖压力 · 盘口形状指标 · 订单簿重心
订单簿形状特征目标=买卖压力
18
微观结构噪声与信号提取
目标=噪声来源 · 去噪方法 · 小波变换
微观结构噪声信号提取
19
特征选择与降维
目标=相关性分析 · 主成分分析 · 因子分析
特征选择降维
20
特征工程流水线
目标=模块化设计 · 并行计算 · 增量更新
特征工程流水线目标=模块化设计
21
案例实战一
目标=单只股票逐笔数据清洗与基础微观…
案例实战一目标=单只股票逐…
22
案例实战二
目标=多股票盘口快照数据对齐 · 订单簿重建与流动性特征计算
案例实战二目标=多股票盘口…
23
案例实战三
目标=高频特征在短期价格预测中的应用…
案例实战三目标=高频特征
24
常见问题与陷阱
目标=未来函数 · 幸存者偏差 · 过拟合
常见问题陷阱
25
性能优化
目标=内存管理 · 向量化计算 · GPU加速
性能优化目标=内存管理
26
数据可视化与诊断
目标=订单簿热力图 · 特征分布 · 时间序列图
数据可视化诊断
27
综合提升一
目标=从原始数据到特征库的端到端项目…
综合提升一目标=从原始数据…
28
综合提升二
目标=高频特征在机器学习模型中的集成…
综合提升二目标=高频特征
29
综合提升三
目标=实盘考量 · 特征监控 · 模型衰减与在线学习策略
综合提升三目标=实盘考量
30
课程总结与展望
目标=知识体系回顾 · 前沿研究方向 · 持续学习资源与职业发展建议
课程总结目标=知识体系回…