利用神经网络开发量化交易策略可按以下步骤： 

    数据准备：收集、整理金融市场的历史数据，如价格、成交量等，并进行清洗和预处理。 

    构建模型：选择合适的神经网络架构，如多层感知机、循环神经网络等，确定输入层、隐藏层和输出层的结构。 

    训练模型：将处理后的数据划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，调整模型参数以优化性能。 

    策略生成：根据模型输出结果制定交易规则，如买入、卖出信号等。 

    回测与优化：利用历史数据对策略进行回测，评估策略表现，根据结果优化模型和策略。

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以下是利用神经网络开发量化交易策略的步骤：
1. 明确目标和数据收集：先确定交易策略的目标，如追求高收益、降低风险等。接着收集相关金融数据，像历史股价、成交量、财务指标等。数据质量很关键，要保证准确、完整。
2. 数据预处理：对收集的数据进行清洗，去除错误、缺失值。然后进行归一化处理，让不同指标的数据处于相似的范围，便于神经网络学习。还可以提取特征，选择对交易决策有重要影响的变量。
3. 选择神经网络模型：常见的有多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）等。如果处理时间序列数据，RNN及其变体更合适；若数据特征间没有明显的时间依赖，MLP是不错的选择。
4. 模型训练与优化：将预处理后的数据分为训练集和测试集。用训练集训练神经网络模型，通过不断调整模型参数，使模型在训练集上的表现逐渐优化。可以使用交叉验证等方法防止过拟合。
5. 策略制定与回测：根据训练好的模型输出，制定交易策略，如买入、卖出信号的生成规则。利用历史数据对策略进行回测，评估策略的盈利能力、风险指标等，根据回测结果调整策略。
6. 实盘交易与监控：在模拟交易验证策略可行后，进行实盘交易。同时持续监控策略表现，根据市场变化及时调整模型和策略。