学习路径与逐章掌握标准
本课程以 A 股中低频选股与组合研究为主线。学习目标是能提出可检验的问题、构造时点一致的数据、估计模型、验证扣费后的结果，并把实际持仓交给归因和监控。读完术语、运行一个示例和独立完成研究，是三个不同阶段。
当前 31 讲已有可运行基础版本，正在逐讲深化。第 1 讲已恢复至本次细化前的版本；下面的结构与任务表暂作深化计划，不是已经完成的内容清单。 全书代码运行方式见 README，公开教材与官方文档见 资源导读。
1. 把“掌握量化”拆成可以检验的能力
| 能力 | 不能只停留在 | 应能提交的证据 |
|---|---|---|
| 金融理解 | 记住 Alpha、Beta 等名词 | 指定基准与收益口径，解释策略收益来源和可能亏损的情景 |
| 数学建模 | 把公式复制进代码 | 说明变量、维度、估计假设，手算一个小样本并核对代码 |
| 数据处理 | 下载当下能拿到的表 | 用历史可用时刻重建截面，保留版本，解释缺失、退市与修订 |
| 统计推断 | 找到漂亮的 IC 或夏普 | 区分效应与不确定性，考虑相关性、多重检验、样本外和选择偏差 |
| 模型开发 | 调参提高验证分数 | 在时间隔离下和简单基线比较，报告失败与稳定性 |
| 组合执行 | 输出一组最优权重 | 检查风险、换手、现金、数量和成交限制，核对实际持仓 |
| 复盘监控 | 画一条净值曲线 | 归因与账户闭合，数据异常时采取明确控制，解释恢复条件 |
| 研究沟通 | 宣称“有效”或“无效” | 写出别人能够复现、反驳和延伸的报告 |
主线完成后，可以独立开展一个有边界的股票量化研究项目。期权定价、固定收益、做市、商品 CTA、宏观与跨资产投资是其他重要方向，不能只因主线结束就声称已经掌握这些领域。
2. 入门自测：决定先补哪一块
先不查答案，完成下面六题。不会的部分按资源导读补课，学到对应章节前再回来重做。
| 自测题 | 对应基础 | 在本课程中的用途 |
|---|---|---|
| 先涨 20% 再跌 20%，累计收益是多少？ | 复利、对数、百分比 | 净值、回撤、标签口径 |
| 为什么两只股票的波动率不能直接相加得到组合波动率？ | 方差、协方差 | 风险模型与组合优化 |
| 秩、线性相关、正定 | 回归、中性化、协方差 | |
| 某因子平均 IC 为 0.03，能否仅凭均值断定有效？ | 标准误、依赖性、检验 | 因子评价与多次试验 |
| 训练前用全样本均值填缺失值，有什么问题？ | 估计与验证的隔离 | 预处理、交叉验证 |
| 一手期货的名义金额、保证金、盈亏分别怎样计算？ | 合约乘数、现金与风险敞口 | 对冲、杠杆、结算 |
自测答案要点
；算术均值为零不能抵消复利损失。 ，必须考虑权重与协方差。 列满秩时 可逆；数值求解还要检查病态性，并优先用合适的线性求解方法而非显式求逆。 - 还需要样本长度、IC 的自相关、样本选择方式、试验次数及样本外证据；不能把有重叠持有期的观测都当成独立样本。
- 验证期信息参与了预处理参数估计。先切分，再只用训练集拟合变换；按交易日、截面或时间序列定义变换范围。
- 名义金额为点位乘合约乘数；保证金为规定的资金占用；期货多头盈亏为手数乘乘数乘价格变化，空头符号相反。保证金不能代替名义金额衡量风险。
3. 三条并行学习线
基础线随章节补齐，不要求先读完所有教材。第 1 讲补收益与风险，第 12–14 讲前补回归和统计推断，第 23–25 讲前补矩阵、协方差和优化。若无法解释一个公式中的符号，就回到对应的前置知识。
研究线坚持简单基线：先验证数据和标签，再比较线性模型、树模型与更复杂模型。某篇论文的效果是特定数据和实验设置下的证据，不是可直接移植到 A 股的收益承诺。
实施线要求对账：目标权重不等于实际持仓，模型收益不等于到账利润。保留未成交订单、现金、权益和费用，解释每一次差异。
4. 每章深化采用的结构
- 学习目标与前置知识：用“能计算、能解释、能复现、能判断”描述目标，标出依赖章节。
- 研究问题与金融机制：说明为什么值得研究、谁承担风险、什么证据会推翻假设。
- 定义、推导和单位：区别恒等式、统计模型、经验规律、规则和教学假设。
- 手算案例与反例：至少一个可逐步核对的例子，以及一种常见失效情形。
- 可复现实验：给输入契约、运行命令、预期输出；离线合成实验与真实数据练习分开。
- 结果解释与工程边界：说明不能从输出推断什么，写出数据可用时刻与执行时点。
- 分层练习与验收：理解题、计算题、代码题和开放研究题；给答案要点或评价标准。
- 公开资源导读：每章优先提供 3–6 项指定阅读，说明读哪里、做什么；更多材料放入扩展阅读。
信息量以新增的概念联系、推导、反例和可检验任务衡量，不以术语数、链接数或篇幅衡量。每章应能独立学完，又能把产物交给下一章。
5. 逐章深化任务与验收产物
下表保留现有 31 讲编号。每行的“深化重点”和“产物”均为待落实的教学标准，不能把规划当成已交付实现。
| 讲次 | 深化重点 | 学完应能独立产出 |
|---|---|---|
| 1 | 收益口径、基准、风险、策略谱系、对冲损益与成本 | 策略研究说明书、收益与成本核算表；待重新细化 |
| 2 | 有效市场与可证伪假设、数据窥探、选择偏差、过拟合诊断 | 一个被故意污染的实验及修复前后对照 |
| 3 | 数据类型、表达式、执行计划、SQL、复杂度与可复现环境 | 结果一致的 Pandas/Polars/SQL 计算及性能报告 |
| 4 | 数据许可、来源优先级、版本、增量更新与质量控制 | 含字段字典、错误日志和版本信息的小型数据集 |
| 5 | 公司行为、不同复权口径、历史可投资集合与退出事件 | 可逐日重建的股票池和公司行为核对表 |
| 6 | 财报基础、报告期间、披露与可用时刻、修订版本 | 带原始证据的 PIT 财报查询和反例 |
| 7 | 分类体系、分类变更、多标签与未知类别 | 可追溯的行业/主题暴露历史 |
| 8 | 查询契约、事件时间、可用时间和重放测试 | 任意历史截面的数据快照与审计记录 |
| 9 | 动量/反转、波动/流动性机制与窗口选择 | 因子定义卡、手算样本和稳健性对照 |
| 10 | 财务报表关系、估值分母、TTM、增长与意外盈利 | 财务口径一致的因子及不可计算样本清单 |
| 11 | 报价、成交、价差、订单流和不规则采样 | 高频事件到日频特征的无泄漏聚合实验 |
| 12 | 稳健统计、缺失机制、回归残差与条件解释 | 有缺失策略和加权正交检查的预处理报告 |
| 13 | 投影、特征分解、SVD、正则化及含义变化 | 共线情况下不同处理方法的对照 |
| 14 | IC、估计误差、自相关、HAC、多重检验 | 同时报效应大小和不确定性的评价报告 |
| 15 | 排序组合、收益链接、加权规则及空头可实现性 | 分层和基准对照，区分诊断利差与可交易收益 |
| 16 | 信息衰减、持有期重叠、信号混合与交易频率 | 净收益随调仓频率变化的敏感性报告 |
| 17 | 经济解释与替代解释、暴露控制、成交压力测试 | 证据支持和反驳各一份的因子研究审查 |
| 18 | 依赖结构、标签区间、前向验证和试验选择 | 可画出每个时间边界的验证切分 |
| 19 | 基线、损失函数、排序目标、校准及泛化误差 | 固定预算与数据条件下的模型比较 |
| 20 | 解释对象、相关特征、因果边界与漂移诊断 | 全局/局部解释及解释失败案例 |
| 21 | 张量、梯度、表示学习、时序结构与有效样本量 | 相同信息集下深度模型和简单基线的比较 |
| 22 | 训练、验证、收益校准、测试和模型版本 | 从已知截面到次日目标权重的可复现实验 |
| 23 | 因子风险、协方差估计、收缩和预测误差 | 风险预测与实现风险的滚动比较 |
| 24 | 均值方差、凸性、约束、KKT 直觉和不可行诊断 | 可解释约束作用的组合优化报告 |
| 25 | 换手、交易成本、量纲与持有期风险预算 | 成本/风险/换手的权衡曲线和可行性检查 |
| 26 | 风险贡献、ERC、聚类和估计敏感性 | EW/IVP/ERC/HRP 假设与结果的对照 |
| 27 | 账户、订单、事件时间与记账守恒 | 实际成交驱动的连续净值及订单审计 |
| 28 | 执行价偏差、冲击校准、订单拆分与容量 | 明确估计区间的成本/容量敏感性报告 |
| 29 | 证券规则版本、流动性限制和公司行为权益 | 可逐事件核验的特殊交易日账本 |
| 30 | 单期/多期归因、现金流、费用与模型残差 | 与账户损益闭合且注明归因约定的报告 |
| 31 | 数据质量、统计监控、风险政策、恢复与审计 | 告警到控制再到恢复的可重放演练 |
6. 主线之外需要补充的知识
| 方向 | 为什么需要 | 当前状态与学习入口 |
|---|---|---|
| 概率、统计推断、时间序列 | 决定估计与验证是否可信 | 基础资源已列出；专题实验将随章节补齐 |
| 财务会计与资产定价 | 理解数据含义及收益补偿 | 第 1、6、10、23 讲逐步深化；金融基础资源 |
| 债券、利率与信用 | 股票研究不能替代久期、曲线和信用研究 | 主线未系统覆盖；MIT Finance Theory I 的 Fixed-Income Securities 作为入口 |
| 期权与随机过程 | 非线性收益、波动率和动态对冲需要额外工具 | 主线未系统覆盖；MIT 课程的 Options 只作为入门，不能代替专门课程 |
| 商品期货与跨资产配置 | 展期、期限结构与风险预算不同于股票选股 | 第 26 讲只介绍配置方法；完整 CTA 路径尚未实现 |
| 做市与高频执行 | 需要逐订单数据、队列及库存模型 | 第 11、29 讲是局部基础，未覆盖完整做市系统 |
| 生产工程与业务约束 | 研究脚本还需鉴权、恢复、监控和运营 | 第 27–31 讲有教学实现；生产部署不是本轮交付 |
新增拓展专题时，应沿用“定义—实验—验证—资源”的标准。没有实现的毕业项目必须标注为任务，不能写成已经可用的系统。
7. 三个阶段项目及评分方式
项目 A：数据与因子审计（第 1–17 讲后）。 选一个明确的经济假设，用历史可投资集合与 PIT 数据构造特征，报告 IC、分层、暴露和失效情形。必须给出能推翻假设的实验。
项目 B：样本外组合研究（第 18–26 讲后）。 固定时间切分、模型比较预算和基准，完成预测或排序到收益校准、风险估计与组合权重的衔接。报告模型未优于简单基线的情况，不以“最好的那次结果”代替整体证据。
项目 C：账户与控制闭环（第 27–31 讲后）。 将目标交给执行层，处理现金、权益、未成交与成本，给出归因闭合和一次异常恢复演练。这些项目是综合作业，当前仓库尚未提供三套完整端到端解答。
建议按数据与时点正确性 30%、方法与假设 25%、可复现与测试 25%、解释与反证 20% 评分。净收益高低不直接决定得分；发现一个无效策略并提供可靠证据，同样是合格研究。