要实现量化交易的自动化交易，可按以下步骤进行：
首先是策略设计。要对交易市场有充分了解，分析历史数据、市场趋势等，结合基本面和技术面分析，确定交易的规则和条件。比如设定当某只股票的均线出现金叉且成交量放大时买入，死叉时卖出。
接着进行编程实现。选择合适的编程语言，如Python，它有很多金融数据处理和算法库。运用这些库将设计好的策略转化为代码程序，通过代码实现交易信号的生成、交易指令的下达等功能。
然后是数据接入。连接专业的数据提供商，获取准确、及时的行情数据，如股票的价格、成交量等。同时要保证数据的稳定性和准确性，以便策略能基于可靠的数据运行。
之后要进行回测与优化。利用历史数据对编写好的程序进行回测，检验策略在过去的表现，根据回测结果找出策略的不足并进行优化调整，提高策略的盈利能力和稳定性。
最后是实盘交易。当策略在回测和模拟交易中表现良好时，就可连接交易接口进行实盘交易。在实盘过程中要持续监控策略的运行情况，根据市场变化及时调整策略。