量化策略大多用Python编写，券商QMT、PTrade都有封装好的接口，不用从零搭建行情和交易底层。基础结构一般包含初始化函数、K线回调函数，初始化负责设置参数、订阅行情；回调函数接收每根K线数据，执行条件判断、下单、撤单逻辑。可以把波动阈值、持仓比例、止盈止损、调仓周期抽成外部参数，不要全部硬写死在代码里，方便回测调参。

需要重点留意几个方面。第一避免过拟合，不要为了贴合历史回测疯狂修改参数，历史收益漂亮不代表实盘能复刻，要拿没参与调参的样本做外推测试。第二把交易成本算进回测，佣金、滑点、冲击成本，如果忽略这些，回测收益会严重虚高。第三风控逻辑必须写进代码，设置最大回撤、单只仓位上限、单日最大亏损，不能只靠人脑盯盘。第四熟悉券商API限制，撤单频率、申报频率，避免触发交易所报单限流；集合竞价、停牌、涨跌停的边界场景要做判断，防止乱下单。第五区分回测与实盘差异，回测是历史既定数据，实盘行情是实时推送，会出现信号触发但是无法成交的情况。第六做好日志记录，每一次信号、下单、撤单打印日志，出问题方便排查。

另外，策略本地运行的话要考虑断电断网风险，定时检查持仓状态；不要把全部希望交给策略，定期人工复核。

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