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需求分析：明确策略的投资目标、风险偏好、交易品种等需求。
策略设计：根据需求分析的结果，设计策略的核心逻辑、交易信号生成方法、仓位管理策略等。
数据准备：获取并整理策略所需的历史数据和实时数据，进行数据清洗和预处理。
策略编码：使用 QMT 提供的编程语言（如 Python）实现策略的核心逻辑，包括数据获取、信号生成、订单执行等模块。
回测验证：使用历史数据对策略进行回测，评估策略的性能指标（如夏普比率、最大回撤等），分析策略的优缺点。
参数优化：对策略中的关键参数进行优化，寻找最优参数组合，提高策略的性能。
模拟交易：在模拟环境中运行策略，验证策略在实时市场环境中的表现，进一步调整和完善策略。
实盘交易：在模拟交易表现良好的基础上，将策略应用于实盘交易，并持续监控策略的运行情况，及时进行调整和优化。
发布于2025-5-20 23:25 郑州
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