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本课程属于：091-市场行为监控与交易合规 智能金融与金融工程 · 共 12 门相关课程，组合学习更完整。
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市场行为监控端到端项目实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=市场行为监控的定义 · 监管背景 · 学习目标
课程导入目标=市场行为监…
02
市场行为监控基础
目标=市场操纵 · 内幕交易 · 虚假申报
市场行为监控基础目标=市场操纵
03
监管体系与合规要求
目标=证券法 · 期货交易管理条例 · 交易所规则
监管体系合规要求
04
数据源与数据采集
目标=行情数据 · 委托数据 · 成交数据
数据源数据采集
05
数据预处理与特征工程
目标=数据清洗 · 缺失值处理 · 时间对齐
数据预处理特征工程
06
监控指标体系设计
目标=流动性指标 · 波动性指标 · 订单失衡
监控指标体系设计目标=流动性指标
07
异常检测方法入门
目标=统计规则 · 阈值法 · Z-score
异常检测方法入门目标=统计规则
08
机器学习在监控中的应用
目标=监督学习 · 无监督学习 · 半监督学习
机器学习监控
09
深度学习与图方法进阶
目标=LSTM · Autoencoder · 图神经网络在账户关联
深度学习图方法进阶
10
规则引擎与实时计算
目标=Flink · Spark Streaming · Kafka
规则引擎实时计算
11
监控系统架构设计
目标=离线批处理 · 实时流处理 · Lambda 架构
监控系统架构设计目标=离线批处理
12
告警与案件管理
目标=告警分级 · 误报抑制 · 告警收敛
告警案件管理
13
可视化与监控大屏
目标=指标看板 · 行为画像 · 关系图谱
可视化监控大屏
14
模型评估与调优
目标=准确率 · 召回率 · F1
模型评估调优
15
实战项目一
目标=构建市场行为监控数据管道 · 完成多源数据接入 · 清洗
实战项目一目标=构建市场行…
16
实战项目二
目标=设计并实现异常交易行为规则引擎 · 覆盖虚假申报 · 频繁撤单
实战项目二目标=设计并实现…
17
实战项目三
目标=基于机器学习构建市场操纵嫌疑账… · 完成训练 · 验证与上线部署
实战项目三目标=基于机器学…
18
实战项目四
目标=基于图神经网络挖掘账户关联团伙 · 实现资金网络 · 交易网络与社交网络融合分析
实战项目四目标=基于图神经…
19
实战项目五
目标=搭建实时监控告警平台 · 实现流式计算 · 动态阈值
实战项目五目标=搭建实时监…
20
实战项目六
目标=开发监控可视化大屏与调查分析工… · 支持线索发现 · 证据固定与报告导出
实战项目六目标=开发监控可…
21
常见问题与排错
目标=数据延迟 · 数据倾斜 · 特征穿越
常见问题排错
22
性能与可扩展性
目标=高并发写入 · 低延迟查询 · 分布式计算
性能可扩展性
23
安全与隐私保护
目标=数据脱敏 · 访问控制 · 审计日志
安全隐私保护
24
模型可解释性与合规审计
目标=SHAP · LIME · 规则提取
模型可解释性合规审计
25
项目管理和团队协作
目标=需求分析 · 迭代计划 · 敏捷开发
项目管理团队协作
26
案例研究一
目标=股票市场幌骗与虚假申报监控案例 · 从数据到模型到案件处置的完整复盘
案例研究一目标=股票市场幌…
27
案例研究二
目标=期货市场跨期跨品种操纵监控案例 · 分析行为模式 · 指标设计与实战效果
案例研究二目标=期货市场跨…
28
案例研究三
目标=加密货币市场异常交易监控案例 · 探讨去中心化场景下的数据获取与行为识…
案例研究三目标=加密货币市…
29
综合提升与前沿趋势
目标=大模型 · 因果推断 · 强化学习
综合提升前沿趋势
30
课程总结与项目答辩
目标=知识体系回顾 · 端到端项目成果展示 · 评审标准
课程总结项目答辩