1. 数据获取与清洗

• 数据来源：
  
• 免费资源：Yahoo Finance、Tushare（A股）、Alpha Vantage、CoinGecko（加密货币）
  
• 付费资源：Wind、Bloomberg、万得、聚源（机构级数据）
  
• 另类数据：社交媒体情绪（Twitter/NLP）、卫星图像（零售停车场流量）、供应链数据
  
• 数据清洗：
  
• 处理缺失值（插值法、前向填充）
  
• 异常值检测（3σ原则、箱线图）
  
• 标准化处理（Z-score、Min-Max）
  
• 高频数据对齐（Tick数据重采样）
• 

2. 策略研究与开发

• 策略类型：
  
• 统计套利：配对交易（协整性检验）、多因子模型（Fama-French）
  
• 机器学习：LSTM预测价格、随机森林特征选择
  
• 高频策略：订单簿动态（Microprice预测）、Latency Arbitrage
  
• 衍生品策略：期权波动率曲面套利、Gamma Scalping
  
• 开发工具：
  
• Python生态：Pandas（数据操作）、NumPy（矩阵计算）、TA-Lib（技术指标）
  
• 回测框架：Backtrader、Zipline、VectorBT（支持GPU加速）
  
• 因子库：Alphalens（因子分析）、Pyfolio（绩效归因）
  

3. 回测与验证

• 回测要点：
  
• 避免前视偏差（Look-ahead Bias）：严格按时间戳推进
  
• 考虑交易成本：佣金+滑点（固定滑点 vs 动态Order Book模拟）
  
• 样本外测试：Walk-Forward优化（滚动窗口训练+测试）
  
• 评估指标：
  
• 风险调整收益：Sharpe Ratio > 1.5，Calmar Ratio > 2
  
• 最大回撤：<20%（股票策略），<5%（高频策略）
  
• 胜率与盈亏比：胜率40%+盈亏比3:1以上为佳

4. 实盘部署

• 技术架构：
  
• 低延迟系统：C++/Rust编写核心模块（高频场景）
  
• 事件驱动框架：RabbitMQ/Kafka处理行情事件
  
• 风控模块：实时监控仓位、VaR计算、熔断机制
  
• 券商接口：
  
• 国内：华泰证券API、中泰XTP、国金QMT/PTrade
  
• 海外：Interactive Brokers（IBKR）、Binance API（加密货币）

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