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量化研究工作流：Jupyter Notebook 与特征工程
一套可重复的量化研究工作流，用 Jupyter notebook 覆盖特征工程、验证和 notebook 卫生，产出能上线的信号。
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用 ccxt 和 vectorbt 搭一个 Python 交易脚本
一个能跑的 Python 交易脚本模板，ccxt 取数据、vectorbt 做向量化快速回测，附带可改的具体代码。
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机器学习做交易的坑：具体的失败模式
机器学习做交易的具体坑——数据泄露、环境衰退、过拟合，附特定失败模式和可量化的检测阈值。
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高频 vs 低频策略怎么选
在高频和低频策略之间做选择要看成本、延迟、优势衰减和容量，每个选项都有具体取舍。
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券商 API 接入实战：交易所、IBKR、FXCM
交易所、Interactive Brokers、FXCM 的券商 API 接入实战，覆盖限频、websocket 重连和错误处理模式。
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生产环境中的 Algo 策略监控与异常处理
生产 algo 监控和异常处理，覆盖告警阈值、错误分类、熔断开关和实盘系统的恢复流程。
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Algo 策略部署架构：从信号到风控到执行
生产 algo 部署架构，分离信号生成、风控关卡和执行，带具体组件和实盘数据流。
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统计套利与配对交易
统计套利从相关资产之间的暂时错价里赚钱。学协整的数学、配对交易怎么运作，以及它在哪儿崩。
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信号生成与因子模型
信号是任何量化策略的心脏。学什么是好信号、因子模型怎么组织它们，以及为啥大多数"信号"不算数。
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量化交易框架：Alpha、Beta 与信号
每个量化策略都归约到同一套框架：一个产生 alpha 的信号，按 beta 配仓。学组织量化交易的那套词汇。
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交易用 Python：pandas、numpy、backtrader
Python 是量化研究的主力。学每个交易员都需要的那三个库——pandas、numpy、backtrader——各自干啥。
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交易语言对比：Pine、Python、MQL、C#
不同交易平台说不同语言。学 Pine、Python、MQL、C# 各自擅长啥——哪个匹配你的目标。
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