您好，关于量化交易策略的系统性学习，我为您梳理了以下几个关键步骤：

**一、基础理论储备**
- 金融学基础（资产定价、市场微观结构）
- 数理统计知识（时间序列分析、概率论）
- 编程技能（Python/MATLAB必备，掌握pandas/numpy等库）

**二、策略开发流程**
1. 数据获取与清洗（历史行情、基本面、另类数据）
2. 因子挖掘与验证（技术指标、统计特征）
3. 模型构建（机器学习/传统统计模型）
4. 回测验证（注意过拟合问题）
5. 风险控制（仓位管理、止损机制）

**三、实践建议**
- 从经典策略复现开始（均线策略、动量策略）
- 使用聚宽、米筐等平台进行模拟回测
- 关注交易成本（包括佣金、滑点等）
- 建立完整的策略评估体系（夏普比率、最大回撤）

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