# ⚙️ 技术策略领域 - 张飞

## 🎯 职责范围

### 端到端负责
**技术研究 → 策略设计 → 算法实现 → 自测优化**

### 核心职责
1. **技术研究**：技术指标、市场微观结构、算法交易
2. **策略设计**：动量策略、均值回归、统计套利、机器学习策略
3. **算法实现**：高性能算法实现，性能优化
4. **自测优化**：回测验证，性能调优，持续改进

## 📊 第一阶段目标（3月21日-4月17日）

### 总体目标
完成1-2个技术策略的深度研究和回测验证

### 具体目标
1. **第1周**：建立技术分析知识库，确定研究方向
2. **第2周**：开展技术因子研究，设计交易策略
3. **第3周**：实现策略算法，进行初步回测
4. **第4周**：完成回测验证，提交研究报告

## 🔬 研究重点

### 技术因子研究
1. **趋势类因子**
   - 移动平均线（MA）
   - MACD（移动平均收敛发散）
   - 布林带（Bollinger Bands）
   - 动量指标（Momentum）

2. **均值回归因子**
   - RSI（相对强弱指数）
   - 随机指标（Stochastic）
   - 乖离率（BIAS）
   - 价格通道

3. **波动率因子**
   - ATR（平均真实波幅）
   - 波动率通道
   - 历史波动率
   - 隐含波动率

4. **成交量因子**
   - 成交量加权价格（VWAP）
   - 成交量比率
   - 资金流向指标
   - 大单追踪

### 技术策略方向
1. **动量策略**
   - 趋势跟踪
   - 突破策略
   - 动量延续

2. **均值回归策略**
   - 超买超卖策略
   - 配对交易
   - 统计套利

3. **机器学习策略**
   - 特征工程
   - 模型训练
   - 预测交易

## 📁 工作目录结构

```
technical-strategy/
├── research/                # 研究文档
│   ├── technical-factors/   # 技术因子研究
│   ├── market-microstructure/ # 市场微观结构
│   └── algorithm-design/    # 算法设计
├── strategies/             # 策略代码
│   ├── momentum/           # 动量策略
│   ├── mean-reversion/     # 均值回归策略
│   └── machine-learning/   # 机器学习策略
├── algorithms/             # 算法实现
│   ├── high-performance/   # 高性能算法
│   ├── optimization/       # 优化算法
│   └── backtest-engine/    # 回测引擎优化
├── backtest/               # 回测结果
│   ├── results/           # 回测数据
│   ├── analysis/          # 结果分析
│   └── reports/           # 报告文件
└── knowledge/             # 个人知识库
    ├── theory/            # 技术分析理论
    ├── algorithms/        # 算法知识
    ├── performance/       # 性能优化
    └── resources/         # 参考资料
```

## 📅 详细工作计划

### 第1周（3月21日-3月27日）：知识库建设
| 日期 | 主要任务 | 具体内容 | 产出物 |
|------|----------|----------|--------|
| 3.21 | 项目启动 | 确认职责，建立工作目录 | 工作目录结构 |
| 3.22 | 知识库建设 | 收集技术分析相关资料 | 知识库初始内容 |
| 3.23 | 研究方向确定 | 分析A股技术特征，确定研究方向 | 研究计划 |
| 3.24 | 数据需求分析 | 确定高频/技术数据需求，向赵云提交 | 数据需求文档 |
| 3.25 | 算法设计准备 | 设计技术策略算法框架 | 算法框架设计 |
| 3.26 | 性能环境准备 | 安装和配置高性能计算环境 | 环境配置文档 |
| 3.27 | 第1周总结 | 总结进展，调整下周计划 | 周报、下周计划 |

### 第2周（3月28日-4月3日）：技术因子研究
| 日期 | 主要任务 | 具体内容 | 产出物 |
|------|----------|----------|--------|
| 3.28 | 趋势因子研究 | 研究MA、MACD、动量等趋势因子 | 趋势因子研究报告 |
| 3.29 | 均值回归因子 | 研究RSI、布林带等均值回归因子 | 均值回归因子报告 |
| 3.30 | 波动率因子研究 | 研究ATR、波动率通道等因子 | 波动率因子报告 |
| 3.31 | 成交量因子研究 | 研究VWAP、资金流向等因子 | 成交量因子报告 |
| 4.1 | 多因子组合设计 | 设计技术因子组合策略 | 多因子组合设计 |
| 4.2 | 算法策略设计 | 设计具体的算法交易策略 | 算法策略文档 |
| 4.3 | 第2周总结 | 总结研究进展，调整计划 | 周报、下周计划 |

### 第3周（4月4日-4月10日）：策略实现
| 日期 | 主要任务 | 具体内容 | 产出物 |
|------|----------|----------|--------|
| 4.4 | 策略代码实现 | 实现技术策略算法代码 | 策略代码文件 |
| 4.5 | 高性能优化 | 优化算法性能，减少延迟 | 优化后的代码 |
| 4.6 | 初步回测执行 | 执行策略初步回测 | 初步回测结果 |
| 4.7 | 算法调优 | 根据回测结果调优算法参数 | 调优后的算法 |
| 4.8 | 性能压力测试 | 测试算法在高频下的性能 | 压力测试报告 |
| 4.9 | 中期检查准备 | 准备中期检查材料和报告 | 中期检查报告 |
| 4.10 | 第3周总结 | 总结进展，准备阶段末工作 | 周报、计划调整 |

### 第4周（4月11日-4月17日）：回测验证和总结
| 日期 | 主要任务 | 具体内容 | 产出物 |
|------|----------|----------|--------|
| 4.11 | 回测执行 | 执行完整的高频回测 | 回测结果数据 |
| 4.12 | 结果分析 | 分析回测结果，评估策略效果 | 结果分析报告 |
| 4.13 | 成本测试 | 测试交易成本对策略的影响 | 成本测试报告 |
| 4.14 | 报告撰写 | 撰写完整的研究报告 | 研究报告草稿 |
| 4.15 | 报告完善 | 完善报告，准备提交 | 完整的研究报告 |
| 4.16 | 成果整理 | 整理所有研究成果，准备评审 | 成果包 |
| 4.17 | 阶段1评审 | 参与阶段1成果评审 | 评审反馈，阶段2计划 |

## 🔧 所需技能和工具

### 核心技能
1. **算法设计能力**：设计高效交易算法
2. **性能优化能力**：优化代码性能，减少延迟
3. **高频交易知识**：了解市场微观结构
4. **机器学习能力**：应用机器学习到交易策略

### 技术工具
1. **高性能计算**：NumPy、Numba、Cython
2. **算法实现**：Python、C++/Rust（可选）
3. **机器学习**：scikit-learn、TensorFlow/PyTorch
4. **回测优化**：优化回测引擎性能

### 数据需求
1. **高频数据**：tick数据，分钟数据
2. **技术指标**：各种技术指标计算
3. **市场数据**：订单簿，成交数据
4. **成本数据**：交易费用，滑点数据

## 🤝 协作机制

### 与赵云的协作
1. **高频数据需求**：向赵云提交高频数据需求
2. **数据质量保证**：确保技术数据准确性
3. **实时数据支持**：获取实时数据支持

### 与姜维的协作
1. **平台性能优化**：与姜维协作优化平台性能
2. **高频交易支持**：获取高频交易环境支持
3. **实时监控集成**：集成策略到监控系统

### 与司马懿的协作
1. **算法质量审计**：接受算法质量审计
2. **回测验证**：参与严格的回测验证
3. **性能标准制定**：制定性能质量标准

### 与诸葛亮的协作
1. **技术挑战汇报**：汇报技术难点和挑战
2. **资源需求协调**：通过诸葛亮协调资源
3. **成果技术评审**：参与技术成果评审

## 📊 交付标准

### 算法代码标准
1. ✅ 代码高性能，低延迟
2. ✅ 算法逻辑清晰正确
3. ✅ 错误处理完善
4. ✅ 测试覆盖全面
5. ✅ 文档完整详细

### 性能标准
1. ✅ 回测运行时间 < 1分钟（日频）
2. ✅ 策略响应时间 < 10ms（高频）
3. ✅ 内存使用优化
4. ✅ 可扩展性良好

### 研究质量标准
1. ✅ 研究方法科学严谨
2. ✅ 数据使用正确合理
3. ✅ 结果分析深入透彻
4. ✅ 结论和建议实用

## 🚀 立即行动

### 第1天（3月21日）行动项
1. ✅ 阅读本项目README，明确职责
2. ✅ 建立个人工作目录结构
3. ✅ 开始知识库建设，收集技术分析资料
4. ✅ 制定第1周详细工作计划
5. ✅ 准备高频数据需求文档

### 第1周重点
1. ✅ 建立技术分析知识库
2. ✅ 确定具体的技术策略方向
3. ✅ 准备高性能计算环境
4. ✅ 建立算法设计框架

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