量化风控框架

课程简介

本课以固定合成数据、离线代码和可核对案例学习研究方法。包含说明、计算、实验与自评，不接入真实行情或交易账户，不将模拟结果当作真实业绩。需外部依赖或终端的实验应单独记录运行状态。

学习目标

• ✓模块1：运行风险示例，对照历史和正态近似，明确loss=-return；记录分位算法、样本量、极端值及局限。手算20点例。
• ✓模块2：运行研究脚本的风控用例，对1100暴露、过期报价、NaN和合法小单逐一检查；输出明确拒绝理由，任何真实订单发送器保持未接入。
• ✓模块3：写监控与故障演练：断流、日志写失败、未知订单、风险超限四种事件，列检测、停止、对账、恢复证据。运行本地风险演练并保留日志。

先修要求

• •具备基础Python语法；按配套README准备独立环境
• •使用合成数据，不需要API key、真实账号或资金