10.2任务完成情况八股文:JVM 19;+synchronized(终于搞透了)+一套面经模拟算法(排序，复原IP地址)学了一些国央企和HR常问的半结构化面试。10.3任务(要把所有能追问的问题搞懂)剩余的JVM数据库&消息队列(MySQL 31;Redis 21;Kafka 17;);(务必学完)算法(堆,栈)+项目(实习)+场景3; (算法务必写完)

1. 请解释债券交易中的DV01概念，AI模型如何利用DV01进行风险控制？ 2. AI技术在固收交易中有哪些独特应用？与股票AI交易相比有何差异？ 3. 什么是强化学习？在债券交易策略优化中有什么应用前景？ ◦ 追问：如何解决强化学习在金融场景中的样本稀缺问题？ 4. 债券交易中需要处理哪些类型的数据？如何保证数据质量以训练可靠的AI模型？ 5. AI驱动的固收交易可能面临哪些特殊风险？如何建立风险预警机制？ 6. 你了解哪些用于时间序列分析的AI工具或框架？请描述一个相关的学习经历。 7. 如果AI模型预测与你的市场判断出现冲突，你会如何决策？ 8. 如何基于市场反馈持续优化AI交易模型？...