量化交易策略回测与实盘差异大，可从以下方面解决：
数据方面
使用更真实数据：确保回测数据与实盘数据在来源、处理方式上一致，涵盖完整市场周期，包括极端行情数据。
考虑数据延迟：在回测中模拟数据获取和处理的延迟，更真实反映实盘情况。
交易成本方面
精确计算成本：在回测中准确考虑佣金、印花税、滑点等交易成本，使回测结果更贴近实际。
优化交易频率：过高交易频率会增加成本，可适当降低策略交易频率，减少不必要交易。
市场环境方面
模拟市场冲击：在回测中模拟大额订单对市场价格的冲击，避免实盘交易时因市场深度不足导致成本增加。
实时监控市场：实盘交易中密切关注市场变化，及时调整策略参数或停止交易，以适应不同市场环境。
策略方面
避免过度拟合：采用交叉验证等方法，防止策略过度适应历史数据，增强策略的泛化能力。
定期评估优化：实盘交易中定期评估策略表现，根据市场变化和新数据对策略进行优化调整。
系统方面
确保系统稳定性：实盘前进行系统测试，保证交易系统在高并发和极端行情下稳定运行，避免因系统故障导致交易失误。
提升执行速度：优化交易系统的算法和代码，减少交易指令的执行时间，提高交易效率。