通过地区性数据优化量化交易策略的交易规模分析，可以从以下几个方面入手：

收集地区性数据
市场流动性数据：获取地区市场的流动性指标，如买卖价差、成交量、市场深度等。流动性好的市场，交易成本相对较低；流动性差的市场，可能需要支付更高的成本来完成交易。通过分析不同时间段和不同交易品种的流动性数据，可以更好地把握交易成本的变化。
交易规则数据：从当地金融监管机构、证券交易所获取该地区详细的交易规则，包括交易时间、交易机制（如 T+0 或 T+1）、涨跌幅限制等。不同地区的交易规则会对交易成本产生直接或间接的影响。
宏观经济与政策数据：关注地区的宏观经济指标，如 GDP 增长率、通货膨胀率、利率等，以及当地政府出台的财政政策和货币政策。宏观经济环境和政策变化会影响市场的整体走势和交易成本。
基于地区性数据进行成本分析
成本结构分析：根据收集到的费用标准数据，分析不同交易环节的成本构成。例如，在股票交易中，明确佣金、印花税和手续费各自所占的比例，找出成本的主要来源。
成本与市场环境关系分析：结合市场流动性数据和宏观经济数据，分析交易成本与市场环境的关系。在市场流动性较差时，买卖价差可能会扩大，导致交易成本增加；在宏观经济不稳定时期，市场波动加剧，交易成本也可能上升。通过建立成本与市场环境的量化关系模型，预测不同市场情况下的交易成本。
地区间成本比较分析：如果涉及多个地区的交易，对比不同地区的直接交易成本。分析不同地区在佣金率、手续费和印花税等方面的差异，评估在不同地区进行交易的成本优势。
根据分析结果调整交易策略
交易时机选择：根据市场流动性数据和成本与市场环境的关系，选择交易成本较低的时机进行交易。在市场流动性较好、买卖价差较小的时段进行交易，可以降低交易成本。同时，避免在重大宏观经济数据公布前后等市场波动较大的时期进行交易，因为此时交易成本可能会显著增加。
交易规模控制：结合地区市场的流动性和成本结构，合理控制交易规模。在流动性较差的市场，过大的交易规模可能会导致较大的市场冲击成本，因此应适当降低交易规模。对于成本主要由佣金构成的情况，可以根据佣金的分级收费标准，合理安排交易规模，以降低单位交易成本。
交易品种选择：分析不同交易品种在当地市场的交易成本差异，选择成本较低的品种进行交易。例如，某些地区的股票市场交易成本较高，而债券市场的交易成本相对较低，可以根据策略需求和成本考量，适当调整交易品种的配置。
建立动态监控与反馈机制
实时成本监控：建立实时的交易成本监控系统，对每一笔交易的直接成本进行实时跟踪和统计。通过监控系统，及时发现交易成本的异常变化，以便采取相应的措施进行调整。
策略调整反馈：根据交易成本的监控结果，定期对量化交易策略进行评估和调整。如果发现某一策略的交易成本过高，分析原因并进行针对性的优化，如调整交易时机、交易规模或交易品种等。同时，将成本管理的经验和教训反馈到策略的研发和优化过程中，不断提高交易成本管理的水平。
综上所述，通过收集和分析地区性数据，量化交易者可以更精确地确定交易规模，降低交易成本，提高策略的盈利能力。