数学与统计基础
建立量化研究的数学直觉：收益率数学、概率分布、假设检验、回归分析、时间序列与最优化——每个工具都配上金融含义。
🎯 本阶段完成后你能
- 掌握收益率公式家族与「横着用简单、竖着用对数」的边界
- 理解正态/肥尾/偏度峰度，看穿收益分布的真实形状
- 掌握p值、多重检验——回测过拟合的统计学根源
- 会做回归分析与t检验（因子检验的数学内核）
- 理解GARCH、协整等时间序列工具的直觉
🧭 知识主线
收益率家族 → 概率分布（肥尾） → 统计推断（p值/多重检验） → 回归 → 时间序列（GARCH/协整） → 优化与线性代数
🚩 学习顺序
收益率公式家族 → 分布形状 → 假设检验（防自欺的数学）→ 回归与残差 → 时间序列 → 优化工具收尾
问题列表（100） 精讲 45 · 速览 55
🛠 阶段实践大作业
用 pandas 计算任意股票的日收益率序列、累计净值、年化收益与最大回撤。
完成后你将真正拥有"用代码理解市场"的第一次体验。