您好， 搭建一个全自动量化交易策略涉及多个步骤，包括数据获取、策略开发、回测、实盘模拟以及实盘交易。可以及时电话或微信联系我，我这有丰富的量化资料免费送。以下是一些方法和步骤：

1. 选择合适的量化策略框架：
QuantConnect：这是一个提供Web接口和本地SDK的平台，支持C#、F#和Python编写的算法。它的核心是用C#编写的，但可以在多个操作系统上运行。QuantConnect社区建设良好，适合进行策略研究、回测和实时交易。
Zipline：这是一个基于本地的开源量化策略框架，适用于策略研究和回测。它允许用户进行深度定制和Debug，但不支持实盘交易。
2. 数据获取与处理：使用如BaoStock等数据源获取股票数据，并将其存储在数据库中，如MySQL。 通过多进程方式更新日线数据，并计算扩展因子。
3. 策略开发：根据市场数据开发交易策略，例如，基于两个资产价格差的交易策略。通过计算价格差、移动平均和标准差来设置入市和清仓的门槛，并生成交易信号。
4. 回测：在QuantConnect或Zipline等平台上进行策略的回测，以验证策略的有效性。
5. 实盘模拟：在QuantConnect等平台上进行实盘模拟，以评估策略在实际市场环境中的表现。
6. 实盘交易： 将经过回测和模拟验证的策略部署到实盘交易中。可以使用QuantConnect的LEAN引擎进行实盘交易，它支持与通用数据提供商和经纪商的集成。
7. 自动化执行：使用如`schedule`库来设置任务执行时间，并在交易日定时启动任务。
8. 持续监控与优化： 持续监控策略的表现，并根据市场变化和策略表现进行优化。

以上步骤提供了一个基本的框架，但实际的量化交易策略搭建会更加复杂，需要深入的金融知识和编程技能。此外，实盘交易前应充分测试策略，并准备好风险管理措施。

想不想深入了解期货量化交易、数据回测、策略优化？赶快预约我领取资料，我会帮助你提升交易策略的成功效率。还是那句话，万事开头难，这里说的只是抛砖引玉，如果你是量化小白，找个老手带你入门是很重要的，有问题就通过电话或微信联系我吧，还有现成的内部量化策略，低回撤，收益稳定，免编程，直接用！