量化交易中的“量化”指的是将交易决策过程系统化、模型化、数据驱动化。它不是凭感觉或经验，而是通过以下步骤来实现：
1.数据驱动 (Data-Driven):?基于历史和实时的市场数据（如价格、成交量、财务报表、新闻情绪等）进行分析。
2.数学建模 (Mathematical Modeling):?使用统计学、概率论、线性代数等数学工具，从数据中寻找可预测的价格模式、关系或规律。例如，建立回归模型、时间序列模型（如ARIMA、GARCH）、机器学习模型（如SVM、神经网络）等。
3.策略规则化 (Rule-Based Strategy):?将发现的规律转化为明确的、可执行的交易规则。这些规则必须是客观且无歧义的，例如：“当5日均线穿越10日均线向上时，买入；当5日均线穿越10日均线向下时，卖出。”
4.回测验证 (Backtesting):?利用历史数据，模拟执行这些交易规则，评估策略在过去的表现（如收益率、最大回撤、夏普比率等），以检验其有效性和稳健性。
5.优化与调整 (Optimization & Adjustment):?根据回测结果，对模型参数或策略规则进行优化，并考虑交易成本、滑点等因素。同时，持续监控实盘表现，根据市场变化调整策略。
6.自动化执行 (Automated Execution):?通过计算机程序自动监控市场信号，一旦满足预设的交易规则，就自动发出交易指令并执行，减少人为情绪干扰。
简单来说，“量化”就是用数据、数学和代码来代替人脑，制定和执行交易决策。