量化交易是用数学模型和计算机程序替代主观判断的交易方式。核心流程：
1. 数据：收集价量、基本面、宏观、另类数据（卫星图像、舆情）。
2. 因子：用统计方法挖掘α因子（动量、价值、波动率等），经IC、IR检验。
3. 组合：按风险收益目标做均值-方差或Black-Litterman优化，控制行业、风格暴露。
4. 执行：算法交易拆单，减少冲击成本；回测需防过拟合（Walk Forward、样本外检验）。
5. 风控：实时监控VaR、回撤、杠杆；设熔断与止损。

常见策略：
- 股票中性：多因子选股+期指对冲，目标年化8-12%，回撤<5%。
- CTA趋势：交易20+期货品种，均线/突破信号，高波动期表现佳。
- 高频做市：赚买卖价差，需低延迟系统，容量有限。

个人参与路径：
1. 学Python/R，掌握Pandas、backtrader框架。
2. 用聚宽、优矿平台做回测，初始资金10万以内，单策略杠杆≤2倍。
3. 上线前模拟盘跑3-6个月，评估滑点与手续费侵蚀。

风险提示：模型失效、极端行情、监管变化均可能造成亏损，建议不超过总资产的30%配置量化策略，并保持策略迭代。

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