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回测系统工程级设计：事件驱动vs向量化回测架构对比、前视偏差自动检测机制、幸存者偏差矫正(历史成分股还原)、回测"作弊检测清单"、多标的+多周期回测引擎实现(Python)。比fintech-backtest-system更深入架构层面
A股事件驱动量化策略：业绩预告/快报超预期(SURP因子)、高分红(股息率因子)、定增/配股事件、股份回购/增持、股权激励行权期、大宗交易折溢价信号。事件窗口设计与Alpha衰减分析
FRM一级四门课备考全案：风险管理基础(风险管理框架+ERM+公司治理)→定量分析(概率/统计/时间序列/GARCH/极值理论)→金融市场与产品(债券/衍生品定价)→估值与风险模型(期权Greeks/VaR/压力测试)→计算题专项+公式卡
企业套期保值完整操作手册：三类企业(上游生产/中游贸易/下游加工)的套保方向与目标→基差对套保效果的决定性影响→套保方案设计与比例确定→套保会计处理与内部控制→中国企业的套保实战案例与监管要求
买入期权的实战应用：四种适合买Call/买Put的典型市场场景→盈亏平衡点计算→买方的时间价值衰减(Theta)风险→隐含波动率对权利金的影响(Vega)→Delta/杠杆效应→买方仓位管理与止盈止损
期权希腊字母的实战应用：Delta(方向性风险/对冲比率/等效期货)→Gamma(Delta变化率/到期加速效应)→Theta(时间衰减/卖方收入来源)→Vega(波动率敏感度/IV变化影响)→Rho(利率敏感度)→各希腊字母的组合监控与对冲
期权量化：Black-Scholes定价模型推导与Python实现、Greeks风险分解(Delta/Gamma/Vega/Theta/Rho)、波动率曲面构建(SVI/SABR模型)、做市策略(买卖价差管理/库存风险对冲)、中国场内期权市场(50ETF/300ETF/中证1000期权)生态
量化组合优化方法论：均值-方差优化(MVO)、风险平价(Risk Parity/Hierarchical Risk Parity)、Black-Litterman模型(融合主观观点)、约束优化(CVaR约束/换手率约束/行业约束)、A股指数增强vs灵活配置的组合构建对比
Airflow实战指南：DAG设计模式→Operator选型→动态DAG生成→XCom数据传递→SLA与告警→回填（Backfill）→Sensor设计→执行器选择→生产环境运维→DAG版本管理
设计数据湖架构：数据湖vs数据仓库的选择→分层存储（Bronze/Silver/Gold）→Delta Lake/Iceberg/Hudi表格式→Schema演进→ACID事务→元数据管理→数据治理→查询引擎（Trino/Presto/Spark）
设计ML工程流水线：数据采集→特征工程→训练→评估→部署→监控→模型更新。涵盖Feature Store、MLflow实验管理、模型版本化、A/B测试部署、数据漂移检测