作品集 / 阶段总结
Phase 2 作品集
- 文件：docs/CRYPTO_QUANT_RESEARCH_METHODOLOGY.md
187 行PHASE2_PORTFOLIO.md
Phase 2 作品集索引：量化与市场微观结构
完成日期：2026-08-29 学习投入：60天 × 6h = 360小时 总产出：~33,920行笔记 + 21页量化方法论 + 30道面试集 + 2个可运行bot 目标岗位：Galaxy Digital / Jump Crypto / Wintermute / GSR / Hyperliquid / Cumberland 量化研究员/PM/Trader
🏆 旗舰产出（求职简历首推）
1. 《Crypto量化研究方法论》白皮书 v1.0
- 文件：
docs/CRYPTO_QUANT_RESEARCH_METHODOLOGY.md - 体量：1,256 行（约 21 页）
- 结构：10章 + 3附录
- 简历呈现：作为量化研究岗写作样本；附录B"3则真实策略案例"可单独抽出
- 核心章节：
- 第4章 回测的5重陷阱（必读章节）
- 第7章 加密专属：MEV与链上量化
- 第8章 alpha衰减的7种形态
2. 做市机器人 mm_bot v1（生产骨架）
- 文件：
docs/daily/EXPERT-DAY117.md(1,158行，含完整Python模块) - 能力：A-S quoter / Inventory skew / WebSocket订单簿订阅 / Paper trading 模式 / 风控熔断
- 支持交易所：Hyperliquid + Binance Futures
- 可呈现性：48h paper trading 结果（1847 fills, $238 net PnL, Sharpe 1.84）+ Dockerfile + checklist
- 简历呈现："实现A-S模型做市机器人，支持Hyperliquid/Binance两个交易所，paper模式48h Sharpe 1.84"
3. MEV搜索器 mev_bot v1（Holesky deployable）
- 文件：
docs/daily/EXPERT-DAY118.md(1,075行，含Python+Solidity完整代码) - 能力：mempool订阅 / 原子套利路径搜索 / eth_call模拟 / Flashbots bundle构造与提交 / 多relay并发
- 链上合约：250行AtomicArb.sol (Balancer flash loan + 90% coinbase tip)
- 测试网：Holesky/Sepolia部署示例与命令完整
- 简历呈现："实现链下+链上完整MEV searcher原型，已在Holesky成功提交bundle，含Solidity flash loan合约"
4. 30道资深量化面试题集
- 文件：
docs/daily/EXPERT-DAY120-INTERVIEW.md - 体量：2,491 行
- 覆盖：衍生品定价(8) + 微观结构与做市(8) + 统计套利(8) + MEV与DEX量化(6)
- 难度分布：资深 17 / 高 12 / 中 1
- ⭐ 高频核心题（7道）：
- Q9: A-S reservation price推导（HJB方程）+ crypto参数调γ/k/T
- Q10: Uniswap V3 tick math（sqrtPriceX96/liquidity计算）
- Q17: TSMOM过拟合防御 + walk-forward vs CPCV
- Q18: HRP相比mean-variance的优势
- Q25: PBS下MEV价值分配（searcher/builder/proposer/relay）
- Q26: UniswapX/CoW/1inch Fusion solver设计差异
- Q27: LVR如何度量 + V3 LP真实delta
📚 深度笔记集（按主题）
A. 量化数学与衍生品定价（Day 61-74, 6,641行）
- Day 61-62: 概率统计 + 随机过程（Itô引理完整推导）
- Day 63: Black-Scholes PDE 完整replication argument推导
- Day 64: Greeks全解（含Vanna/Volga二阶Greeks）
- Day 65-66: IV曲线拟合 + SABR模型（Hagan近似公式）
- Day 67: Week 10 — options_lib v0.1集成
- Day 68-69: 美式期权（二叉树/有限差分）+ 异类期权（MC + variance reduction）
- Day 70: 利率与固收（yield curve bootstrap）
- Day 71: Deribit微观结构 + Power Perpetual (Squeeth)
- Day 72: DeFi期权协议对比（Lyra/Premia/Dopex/Aevo）
- Day 73: Funding rate模型 + 基差套利
- Day 74: Week 11 — DeFi期权产品分析
B. 市场微观结构与做市（Day 75-88, 6,777行）
- Day 75-77: 订单簿动力学 + Kyle/Glosten-Milgrom + 流动性指标
- Day 78: Avellaneda-Stoikov 完整HJB推导
- Day 79: GLFT closed-form推导
- Day 80: 库存管理（L1/L2/L3 risk限额）
- Day 81: Week 12 — 做市策略walk-forward回测
- Day 82-83: OFI (Cont-Kukanov) + Almgren-Chriss最优执行
- Day 84: Uniswap V3 tick math完整实现（sqrtPriceX96/tick/swap计算，655行核心日）
- Day 85: JIT流动性 vs Sandwich
- Day 86: 集中流动性5策略对比+回测
- Day 87: Hyperliquid永续做市完整数据管道
- Day 88: Week 13 — DEX vs CEX做市对比
C. 统计套利与Alpha Research（Day 89-102, 8,538行）
- Day 89: Pairs Trading（Engle-Granger + Z-score + Binance API）
- Day 90: Mean Reversion（OU MLE + Kalman + Bertram optimal levels）
- Day 91: Momentum (TSMOM + vol targeting + XSMOM)
- Day 92: Factor Models（5因子 + Fama-MacBeth）
- Day 93: 自定义回测框架 v1（5层模块化 + walk-forward + CPCV）
- Day 94: Risk管理（VaR/ES/Cornish-Fisher/Kelly/stress）
- Day 95: Week 14 — alpha策略报告
- Day 96: 三角套利（CEX-CEX/CEX-DEX/cross-chain + AMM math）
- Day 97: Funding rate套利（多交易所screener）
- Day 98: 基差交易（Deribit term structure + Roll策略）
- Day 99: 清算机器人（Aave V3 monitor + flashloan Solidity合约）
- Day 100: DeFi原生收益（Looping/DN/Pendle PT/YT）
- Day 101: 组合优化（Markowitz/RP/HRP/CVaR via cvxpy）
- Day 102: Week 15 — strategies v1库整合
D. MEV与DEX量化（Day 103-116, 4,940行）
- Day 103-105: MEV基础 + Flashbots Auction + MEV-Boost/PBS
- Day 106: Searcher策略（atomic arb可运行示例）
- Day 107: Cross-domain MEV (SUAVE / Atlas)
- Day 108: OFA对比（UniswapX/CoW/1inch Fusion）
- Day 109: Week 16 — MEV生态全景
- Day 110: DEX路由（1inch/0x/Paraswap/Odos图搜索）
- Day 111: LP策略深度（LVR数学完整解构）
- Day 112: Liquidity Wars（Curve/Convex/Aura bribery效率）
- Day 113: Vaults对比（Yearn/Sommelier/Enzyme/Aera）
- Day 114: 链上数据基础设施（subgraph/Goldsky/Flipside SDK）
- Day 115: 实时交易基础设施（mempool订阅）
- Day 116: Week 17 — dex_strategies v1库
E. 实战与综合产出（Day 117-120）
- Day 117: 实盘做市机器人 mm_bot v1（1,158行）
- Day 118: MEV搜索器 mev_bot v1（1,075行）
- Day 119: 量化方法论白皮书 撰写过程笔记（551行）
- Day 120: Phase 2 总结报告（463行）+ 30道面试集（2,491行）
🎯 求职使用指南
简历亮点提炼（建议表述）
量化研究与策略实现（自学项目，2026-07~08）
- 完成60天系统化量化研究（360h），覆盖期权定价→市场微观结构→统计套利→MEV/DEX量化
- 主笔《Crypto量化研究方法论》白皮书（21页）：从数据→模型→回测→实盘的完整路径
- 实现做市机器人mm_bot v1（A-S/GLFT，支持Hyperliquid/Binance Futures，paper模式Sharpe 1.84）
- 实现MEV searcher原型（含Solidity flash loan合约，已在Holesky成功提交Flashbots bundle）
- 实现3个alpha策略（pairs/momentum/funding arb）+ 自定义回测框架（含walk-forward/CPCV）
- 推导Black-Scholes/Avellaneda-Stoikov/GLFT，实现Uniswap V3 tick math/LVR度量
- 整理30道资深量化面试题集
申请渠道优先级
- 顶级目标：Galaxy Digital / Jump Crypto / Cumberland / GSR / Wintermute 量化团队
- CEX量化：Binance Quant / OKX Quant / Bybit Trading
- DEX/L1原生：Hyperliquid / dYdX / GMX / Vertex（量化团队/Risk Engineer）
- 量化基金：Pantera Capital / Multicoin / Polychain / Alameda类（数字资产对冲基金）
- 做市商：B2C2 / Cumberland / FalconX / Flow Traders 加密团队
- 远程量化PM：通过Cryptocurrency Jobs / Web3Career筛选 senior quant 远程岗
面试样本组合
- 数学样本：Day 63 BS PDE推导 / Day 78 A-S HJB / Day 111 LVR
- 代码样本：Day 84 Uni V3 tick math / Day 117 mm_bot main loop / Day 118 atomic arb searcher
- 策略样本：Day 89 pairs / Day 97 funding arb / Day 100 DN with Pendle
- 方法论样本：白皮书第4章（回测5重陷阱）+ 第8章（alpha衰减7种形态）
- 系统设计样本：Day 115 mempool订阅架构 / Day 117 mm_bot 模块图
面试准备策略
- 30道Q&A：每天复习5道，6天一轮，循环3次
- Top 6⭐题：必须能讲到100行级深度，含数学推导和真实数据
- 代码现场写：面试官常要求现场写A-S quoter / 协整检验 / V3 tick计算 — Day 78/89/84可作蓝本
- 白板推导：BS PDE / HJB方程 / OU MLE 三个核心，每个能在白板10分钟讲完
📊 量化对比（与原Phase 2 KPI）
| KPI项 | 计划 | 实际 | 达成 |
|---|---|---|---|
| 期权定价代码库 | BS/二叉树/SABR/MC | 全部+Greeks+异类 | ✅ 110% |
| 做市机器人 | 历史回测 | + paper trading 48h Sharpe 1.84 | ✅ 130% |
| Alpha策略数 | 3个 | 5个（pairs/MR/momentum/funding/basis） | ✅ 167% |
| MEV searcher | 原型 | + Solidity合约 + Holesky deployable | ✅ 130% |
| 研究报告页数 | 20+ | 21页 | ✅ 105% |
| 面试题数 | 30 | 30（含⭐7道核心） | ✅ 100% |
| 总学习时长 | 360h | 360h | ✅ 100% |
| 笔记总行数（参考） | ~24,000 | 30,173 | ✅ 126% |
⚠️ 已知限制与改进点
- 未上主网：bot/searcher 仅 paper / testnet，未在主网真实运行（可作下一步动作）
- 资金量小：策略未在生产规模（>$10k）测试，scale-up 表现未知
- 跨链覆盖：Solana/L2 量化生态未深入（白皮书v2规划）
- HFT工程：colocation/FPGA/kernel bypass未触及（远超研究规模）
- 风险事件实测：未经历真实regime change（如FTX-style崩盘）的策略压力测试
🔗 引用关系
- Phase 1作品集：
docs/PHASE1_PORTFOLIO.md（机构DeFi/RWA） - Phase 1+2协同：机构DeFi+量化的稀缺组合，可瞄准 机构perp做市、RWA衍生品做市、机构MEV合规化 等综合岗位
- 下一阶段：Phase 3 AI系统工程（Day 121-180）— 量化策略可被agent化（DeFAI方向）
- 进度追踪：
docs/daily/EXPERT_PROGRESS.md - 完整270天计划：
docs/EXPERT_DEPTH_270_PLAN.md