量化交易策略的底层逻辑可以拆成三块：数据、模型、执行。

1. 数据：所有策略的起点。价格、成交量、盘口、宏观、财报、舆情、卫星图……越干净、越高频、越独家，越能挖出别人看不到的α。先把数据对齐、去极值、补缺失，这一步做不好，后面全是噪音。

2. 模型：把数据变成信号。主流分三类：
• 统计套利——均值回归、配对交易，靠“价差终会收敛”吃饭；
• 因子选股——价值、动量、质量、情绪等因子打分，横截面选强汰弱；
• 高频/微观结构——订单簿博弈、撤单率、成交速率，拼速度拼硬件。
模型本质是“历史规律的可重复性”，用回测验证，用样本外、交叉验证防过拟合。

3. 执行：信号到成交的“最后一公里”。滑点、冲击成本、交易通道、风控阈值，决定纸面收益能否落袋。仓位管理用Kelly或波动率倒数，止损用动态VaR，防止一把亏光。

一句话：量化是用概率思维把“可重复的小优势”工业化、规模化。老司机提醒：数据质量>模型复杂度，风控>收益预期，实盘永远比回测多一层“人性摩擦”。

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