一个中文量化投资学习知识库：147 篇笔记，129 张概念卡，覆盖从收益率到期权定价、从回测方法论到实盘 OMS 工程的完整体系。按"五层学习系统"组织——不只是术语解释，而是可学习、可追问、可验证的结构化学习路径。
- 概念卡是 14 节结构：每张卡包含定义（先讲人话）、为什么会有、历史背景、核心机制、工程实践视角、专家追问、常见误区、一句话总结和来源核查附录——不是词条式的堆砌。
- 每个抽象概念配生活类比，且注明类比的失效边界——类比在哪骗人，往往正是概念最致命的实战陷阱。
- 五条专家 QA 追问链：每问咬住上一问答案的薄弱处递进，模拟严格导师的连环拷问。
- 六个实践案例来自真实项目：双动量 ETF 轮动系统、回测引擎的 9 项性质测试、六区制蒙特卡洛实验、数据容灾设计、审校抓错记录、成本与统计功效约束——无空想案例。
- 诚实的不确定性管理：无把握的表述一律标"（待验证）"，时效性内容带核验日期与复核周期，全库经多轮事实审校与教学质量审校。
本库是 Obsidian vault：克隆后用 Obsidian 直接打开本目录，双链（[[...]]）与关系图谱即可正常工作。在 GitHub 网页上浏览时 wikilink 不会渲染为超链接，建议克隆本地阅读。
git clone https://github.com/<你的用户名>/quant-knowledge-base.git入口：06-学习路线与图谱/首页.md（全库地图）→ 学习路径.md（六阶段路线，每阶段带检验问题）→ 概念图谱.md（416 条依赖边）。
00-基础概念/ 交易基础 · 数学统计 · 绩效指标 （入门）
01-核心知识/ 回测方法论 · 策略类型 · 风险管理 （核心）
02-系统与应用/ 交易执行 · 数据与工具 · 市场与品种 （落地）
03-进阶主题/ 组合优化 · 衍生品与波动率 · 时序与机器学习 · 宏观配置 · 微观结构（进阶）
04-专家QA/ 跨概念追问链
05-实践案例/ 真实项目案例
06-学习路线与图谱/ 首页 · 学习路径 · 概念图谱
90-附件/ 实验脚本
_meta/ 构建方法论 · 概念卡模板 · 核验待办 · 迁移日志
构建方法论（五层系统、核查规则、复核周期）见 _meta/构建方法论.md——方法论本身领域无关，可复用到任何知识领域。
本库为教育与研究用途的知识整理，不构成投资建议。市场制度、税务、工具生态等时效性内容以各卡标注的核验日期为准，使用前请自行复核；历史回测与结构实验不代表未来收益。投资有风险，决策请自行负责。
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