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能说清实盘与回测的五个本质差异：滑点、部分成交、断线、资金约束、行为偏差；能列出国内主流实盘通道及其特点：QMT、PTrade、掘金量化、vn.py、easytrader 类

能完成 Git 最小工作流：init → add → commit，并写出有信息量的提交信息；能看懂 git log / git diff，回答「这个改动是哪次提交引入的」

能用 logging 模块替代 print：分级、格式化、同时输出到屏幕和文件；能对策略运行中的异常分类处理：数据缺失、接口报错、下单失败各有对策

能实现增量更新：只拉本地缺失日期之后的数据，不重复下载；能做到幂等写库：脚本重跑一次、两次、十次，结果一致

能把单脚本项目重构成「数据 / 配置 / 策略 / 回测 / 日志」分层的模块化结构；能用 YAML 配置文件管理策略参数，实现「改参数不改代码」

能说清普通 K-Fold 在时间序列上为什么造成数据泄漏（Data Leakage）；能正确使用 sklearn 的 TimeSeriesSplit 做滚动前推验证

能说出金融 ML 与图像/文本任务的三点本质区别（信噪比、样本量、非平稳）；能用 Pandas 批量构造滞后收益、滚动波动率、量价比值、乖离率等基础特征，并理解「特征是策略思路的量化表述」

能用白话向别人区分「相关」与「协整」，并说出为什么挑配对不能只看相关；能用 statsmodels 的 coint 检验两只资产是否存在协整关系，并能手工复现 Engle-Granger 两步法

能用白话向别人解释平稳性，并从走势图上分辨「平稳」与「不平稳」的长相；能用 statsmodels 的 adfuller 做 ADF 检验，并正确解读 p 值（知道原假设是什么）

能用相关系数判断两个策略是「真分散」还是「假分散」；能把多个策略的日收益按权重合并成一条组合净值曲线，并算出组合的年化收益、夏普与最大回撤

能写出四类退出规则：固定百分比止损、ATR 自适应止损、移动止盈（trailing stop）、时间止损；能把风控逻辑插入事件驱动回测，验证「带刹车」与「不带刹车」的差别

能计算个股/行业相对基准的相对强弱曲线（比值线）与 RPS 排名；能实现行业动量轮动：每月选相对强度排名前 N 的行业持有