构建系统的第一步是选择元素。无论量化交易是基于什么平台、什么方法、什么周期，都一定会涉及到要素的选择。

我们平时接触的因素有很多，价格、形态、量能、指标线型等。一些涉及基本面的模型可能还会选取一些宏观主题数据、财务数据等。这个看你自己的需求了。应该说，对于非高频期货交易的一般技术模型来说，最根本的要素归结起来就是三点:价格、成交量、持仓量。其他所有的形态或线条或通道都只是由上述三个要素衍生而来，甚至大多数量化模型本质上都只有一个要素，比如均线模型、海龟模型。

投资者选择这些模型的原因也很简单，因为他们认为历史会重演，价格反映了市场的所有行为和心理，是博弈的最终结果。

第一步，选择价格、数量、仓库这三个最基本的市场要素，然后我们对这些要素进行分析。

价格，也就是价格，k线有四个价格有高有低。有人认为只有收盘价最重要，但其实这四个价格都很重要。虽然收盘价是市场在周期结束时的最终判断，但这个判断并不一定“有效”。开盘价可以修复盘面上的裂痕。最高价和最低价是上影线和下影线的重要组成部分，也是当天筹码获利和锁定的原点。所以我们在选择“价格”这个因素的时候，最好不要选择性的忽略一些东西。

成交量，也就是成交量，反映了市场的活跃程度和筹码交换程度，但也从另一个层面反映了市场形成某种方向性运动时的阻力。这绝不是一个绝对的概念，而是一个标准的相对因素。比如我们说市场成交量可以放大或者缩小，就会有一个历史参考点。

而持仓，也就是仓位，也是一个相对的概念，反映了多空双方的对抗程度，也反映了一个周期内市场交易的总结。换仓、开仓、平仓的市场行为，最终都会反映在线持仓的变化。

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第二步，引入时间和空间的概念，把第一部分的要素立体化，也就是说，既要有时间序列和要素的组合，也要有空间和要素的组合。这一部分也是对所选元素的分析。

举个例子，当价格在某个时间点发生变化时，我们称之为横坐标上的时间，但如果是价格运行一段空间所消耗的时间，那么这个时间就变成了纵坐标上的点，我们的元素就是三维的。因此，在开发一个量化系统时，我们建议可以考虑通过结合时间和空间的概念，引入价格的时间效率和涨跌的时区分布来细化其他一些元素。

为什么长时间震荡后选择的第一个方向性突破，可能会导致更大的行情？因为震荡的时候时间效率很低，能量在这里积累。一旦效率开始喷，单边行情的概率自然就大了。

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第三步，引入图案场景。市场的运行是有规律可循的，价格的波动长期来看也是有套路和模式的。像突破和惯性这样的概念一直经久不衰。

这个规律是由市场中市场参与者的行为习惯和思维习惯决定的。如“多头不朽，空头不止”等。，反映了市场上筹码的分散程度和博弈的结果。比如在救市阶段，芯片更换直接决定救市的效果。当买入的资金量大于卖出的筹码量时，可以救市，这是以救市资金持有大量筹码为代价的。救市资金买得越多，市场上的筹码变现越多，流出越快，可能形成恶性循环。如果救市资金接入的筹码数量在市场买入资金总量中占比过高，就会出现一系列问题。

把模式场景引入交易系统，就是按套路出牌。如果你认为大盘要涨，而且在目前这个位置要涨，那就看目前上涨的条件是否满足。比如现在的价格以及在此之前是否有资金吸筹，获利盘和锁定盘的释放和释放是否会受到约束等等。总之上涨是有条件的，这些条件分为ABC等。满足这些条件，就确定了看涨方向。如果市场不这样运行，就会确认失败，触发止损。

所以在构建交易系统时，建议确定几种价格的运行模式，可能是价量模式，也可能是价仓模式。无论选择哪种模式，模式中的元素都应该进行三维处理。

一般来说，A因素和B因素相互影响，相互印证。在进行模式分析和匹配时，不应该单独考虑它们，而应该作为一个整体来对待。其次，需要注意的是，相似图案的持续时间是不一样的，或者从时间上来说，不同的片段在匹配图案时需要拉伸变形。

因此，在通过模式匹配搜索相似片段时，既要考虑片段内时间轴的对齐，也要考虑片段间时间轴的畸变。所谓在不断重演的历史中寻找我们需要的片段。

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