量化交易=策略模型+数据+执行系统，核心是“用算法替代主观判断”。
策略开发：先找可复制的市场无效性（如均值回归、动量、期现套利）。用历史数据回测，要求样本外夏普>5、最大回撤<15，并做蒙特卡洛与压力测试。
数据工程：清洗tick级行情、财务因子、宏观数据，做标准化、去极值、中性化处理，避免未来函数。
3. 组合构建：用风险平价或Black-Litterman优化权重，控制行业/风格暴露，杠杆≤2倍。
4. 交易执行：拆单算法（TWAP/VWAP）降低冲击成本；对接券商API，延迟<50ms；设熔断与异常监控。
5. 运行维护：每日盘后归因分析，若信息系数衰减>20即下线策略；每季度滚动重训模型。
个人起步：用Python+backtrader或聚宽，先做ETF日内择时，资金<50时单策略容量上限3000。

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