量化交易其实就是用数学和计算机帮你做投资决策。简单说就是先建立一套包含买卖条件的交易模型，再把历史数据输进去验证效果，最后让程序自动执行。比如我们发现有些策略在下午2点半触发条件时买入，第二天开盘涨1%就止盈，这种方法更适合高频交易者。

具体操作可分三个步骤：
1. 数据整理阶段：需要收集股票价格、成交量等基础数据，还要处理财务报表、资金流向等复杂信息。就像去年帮一位客户筛选成长股时，我们用量化模型筛出研发投入增速超20%的科技公司。
2. 策略编写阶段：把买卖条件翻译成计算机语言。比如说当某只ETF连续3天跑赢行业指数1.5%时自动加仓，这个策略我们用在U定投的组合调仓里效果就不错。
3. 模拟测试阶段：要用历史行情验证策略的有效性，这个环节最容易发现问题。有位客户自创的追涨策略，回测时发现遇到2022年4月的单边下跌行情会亏20%，后来我们给他加了波动率控制模块就好多了。

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