（1）把主观交易思路标准化。量化的第一步，是把人脑的选股、买卖、止盈止损逻辑写清楚，不能是 “感觉要涨就买”，要明确：什么条件买入、什么条件卖出、单次买多少仓位、最大亏损多少必须止损。例如：均线金叉买入，均线死叉卖出，单只个股仓位不超过总资金 15%。把模糊想法变成一套清晰可执行的规则，这就是量化的基础。
（2）将交易规则转化为工具可识别的形式。分两条路线，不会编程，使用 PTrade 零代码模块，用网格、拐点、篮子交易，拖拽设置参数完成规则搭建；会 Python 编程，使用 QMT/PTrade 策略编辑器，把买卖逻辑写成代码，让软件自动读取行情、判断信号。
（3）历史回测检验策略效果。写好规则之后，调用历史行情数据做回测，测算策略过去的收益、最大回撤、胜率、交易次数。重点留意滑点、交易成本，回测好看不代表未来赚钱，容易出现过拟合，不要直接拿着回测优秀的策略直接实盘。
（4）模拟盘仿真运行 + 实盘迭代。回测完成后先跑模拟盘，用实时行情验证策略，排查代码 bug、成交流动性问题。模拟运行一段时间表现稳定，再用小资金实盘上线；后续持续观察策略表现，市场风格切换之后要及时复盘调整规则，不能一套策略永久使用。
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