量化交易对个人投资者的技术门槛相对较高，因为它涉及多个领域的知识和技能，包括金融市场知识、量化策略构建、编程能力等。为了降低这些门槛，个人投资者可以采取以下措施：

学习基础知识：

金融市场知识：了解各类金融产品的特点和交易规则，掌握基本的投资理论和市场分析方法。量化交易原理：学习量化交易的基本原理和策略，如均值回归、动量策略等。

借助专业工具和平台：

量化交易软件：使用专业的量化交易软件和平台，如MetaTrader、QuantConnect、Amibroker等，这些工具通常提供策略开发、回测等功能，降低了对编程的要求。因子库和策略模板：利用大智慧等平台提供的因子库和策略模板，快速构建和优化策略，减少自行开发的工作量。

学习编程：

基础编程能力：掌握基础的编程技能，如Python或R语言，这些语言在量化交易中应用广泛且相对易学。利用开源资源：利用开源的量化交易框架和代码库，如Zipline、PyAlgoTrade等，借鉴已有的策略和代码，减少从零开始开发的复杂性。

参与社区和培训：

量化交易社区：加入量化交易的在线社区和论坛，如Quantitative Finance Stack Exchange、QuantConnect社区等，与其他投资者交流经验和策略。培训课程：参加在线或线下的量化交易培训课程，系统学习相关知识和技能。

通过上述方法，个人投资者可以在一定程度上降低量化交易的技术门槛，逐步积累经验和技能，从而更有效地参与量化交易。