量化交易是把投资逻辑写成可执行的数学模型，由计算机自动完成选股、择时、下单、风控的全过程。核心流程分四步：
1. 数据：清洗行情、财务、宏观、另类数据，建立统一时间序列数据库。
2. 建模：用统计或机器学习寻找可重复的超额收益因子（如动量、均值回归、波动率套利），组合成信号并做中性化处理（行业、风格、Beta）。
3. 回测：在滑点、手续费、停牌、涨跌停等真实约束下验证策略，评估夏普、最大回撤、容量。
4. 执行：通过算法交易拆单，降低冲击成本；实时监控风险暴露、杠杆、流动性，触发阈值即自动减仓或对冲。

个人投资者可从简单策略起步：用Python+Tushare获取日线数据，写20/60日均线金叉死叉，回测后接入券商API（如掘金、聚宽）实盘。注意控制单笔风险<1%，避免过拟合。

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