量化交易不是随机下单，而是一套从想法到执行再到验证的闭环流程。理解流程，才能系统化地搭建策略、管理风险和持续优化。
量化交易的基本流程通常包括以下五个环节：
提出交易假设
数据准备
策略实现
回测与评估
实盘与优化
下面逐步详细说明。
一、提出交易假设：量化交易的起点
1. 什么是交易假设
交易假设，是量化交易的起点，它回答了一个问题：
“在什么条件下买卖股票（或其他资产），长期可能带来正期望收益？”
交易假设必须可验证，而不是基于感觉或直觉。
2. 举例说明
假设可以来源于市场经验或数据观察：
趋势型假设：当股票价格站上 20 日均线，未来 5 个交易日上涨概率更高。
均值回归假设：股票偏离 30 日均线超过 5%，可能回归均线。
动量假设：过去 3 个月涨幅排名前 20% 的股票，下个月继续上涨概率较大。
每一个假设都是一个待验证的命题，为策略提供逻辑依据。
3. 注意事项
假设必须具体，可量化
不要一开始就追求复杂模型
假设的有效性需要数据支持，而不是经验直觉
二、数据准备：量化交易的基础
1. 数据的重要性
量化交易是数据驱动的投资方式，数据的准确性和完整性直接决定策略的上限。
2. 需要的数据类型
行情数据
开盘价、收盘价、最高价、最低价
成交量、成交额、涨跌幅
基本面数据
财务报表、估值指标、利润指标
事件数据
分红、股权变动、公告信息
市场指标
指数、利率、宏观经济数据
3. 数据处理步骤
清洗数据
异常值、缺失值处理
剔除停牌和退市股票
对齐数据
统一交易日和时间戳
复权处理
考虑分红和拆股对价格的影响
4. 注意事项
不要盲目追求大量数据，质量比数量更重要
明确数据口径和来源
保持数据可重复使用，便于回测和策略优化
三、策略实现：将假设变为规则
1. 什么是策略实现
策略实现，就是把交易假设转化为明确可执行的规则，使计算机能理解和执行。
2. 规则示例
假设：当股票突破 20 日均线时买入，低于 20 日均线时卖出。
量化规则实现：
买入条件：当天收盘价 > 20 日均线
卖出条件：当天收盘价 < 20 日均线
仓位管理：每次买入总资金的 10%
风控条件：单笔亏损超过 5%，立即止损
3. 注意事项
规则必须明确、无歧义
简单规则比复杂模型更容易验证
仓位和风控必须嵌入策略中，而不是后续补救
四、回测与评估：检验策略的可行性
1. 回测的目的
回测是量化交易的核心环节，目的是在历史数据上验证策略效果。
通过回测，可以评估策略在长期是否具有统计优势，而不是凭感觉下单。
2. 回测关键指标
收益率：策略在历史上的累积收益
最大回撤：策略在历史上的最大亏损幅度
胜率和盈亏比：单笔交易胜率和平均盈利/亏损比
波动性：收益曲线稳定性
3. 回测常见陷阱
过度拟合：策略在历史数据表现完美，但未来失效
使用未来数据：回测中使用了不应提前知道的信息
忽略交易成本：滑点、手续费会显著降低实际收益
4. 建议
回测应覆盖不同市场环境
关注风险指标，而不仅是收益
多次回测，避免单次历史数据偶然性
五、实盘与优化：将策略落地
1. 实盘验证
回测通过后，可以在小规模资金或模拟账户上进行实盘测试，主要目的是：
验证策略在真实市场环境下是否可执行
检查执行延迟、滑点和异常情况
调整策略和仓位管理
2. 持续优化
监控策略表现：定期对比回测预期与实际结果
调整参数：轻微优化，但避免过度拟合
风险控制：持续关注最大回撤和单日亏损
3. 注意事项
实盘不可盲目追求收益
不要频繁修改策略，遵循长期纪律
风控优先于盈利，策略长期存活最重要
六、总结
量化交易从流程上看，就是一个从假设到验证再到执行的闭环系统：
提出假设 → 明确想验证的问题
准备数据 → 为策略提供可靠基础
策略实现 → 将假设转化为可执行规则
回测评估 → 验证策略长期有效性
实盘优化 → 在真实市场中检验和改进策略
每一个环节都不可忽视，任何环节出现问题都会导致策略失效。对于初学者而言，理解流程比盲目写策略更重要。
评论区