天驭学院 · 教学材料 · 量化风控框架
课程讲义
Pre-trade检查在请求进入执行层之前验证数据、数量、单笔与聚合限制。检查的是实际/潜在风险，不只是请求参数格式。
验有限数与非负→核报价时间→核单笔→加存量/在途→拒绝并给原因→只把合格纸面请求交下一层。
上限250，已有180、新请求90；另一个请求数量NaN。给两条不同拒绝原因。
前者aggregate_limit，后者invalid_numeric。NaN比较可能全为false，必须先检查有限性，不能让它因没有超过阈值而通过。
虚构限额：总规模≤1000单位，已有600，新单500，总1100，应拒绝；报价时间超时也独立拒绝。不能只检查每单500低于1000。风险输入NaN不能视作0放行。
fail-open会把未知状态当安全；重启后应恢复或重新核实风险基准而非清零。
这个无依赖脚本提供秩相关、时间折、库存估值、协方差风险与拒绝路径的小实验。网格部分仅做下穿买入库存，不含卖出回收或真实成交；风险平价部分只演示给定协方差，不是通用优化器。按报告核算，不将小实验当作完整生产策略。
python strategy_labs.py课程数值、价格、账户和案例均为教学假设；固定材料可离线复现。完成标记仅记录学习，不是能力认证、服务批准或收益保证。
本节要点
完成标记仅记录个人学习，不代表能力认证。练习使用教学假设或合成数据，不要求真实开户、入金或交易。