量化交易其实一句话就可以理解了：量化交易就是用机器代替脑袋和手，去执行买卖的过程。
但要实现量化交易，我们可以分为四步走：构建策略、回测策略、执行策略和风险控制。
一、构建量化交易的策略
投资经验的积累，一是通过学习的累积，二是通过实操经验的累积，这是一个非常长期的过程；交易体系的完善离不开上万次的实盘检验，也必须通过市场的检验。
而交易策略是量化的重中之中，因为后继所有的工作成果，都取决于策略的品质；搭建一个完整的交易策略需要考虑到：开仓点、仓位、持仓时间、滑点、手续费、止盈止损位，大行情走向等等，这是一个慢工出细活的过程。
策略可以从学术期刊、量化基金论坛和国内的券商研报上挖掘，学习，灵感可以从别人的优秀策略中去复制。至于，为什么别人愿意把盈利的策略公之于众？原因就是，希望更多的机构与个人入坑，但核心的东西，不可能告诉你。所以，策略的核心依然还是数据的匹配与调试，这是需要真金白银去堆积的，这是任何人都无数传授的，因为需要根据不同的市场，品类，金额大小等等，一系统的基础因子，来调试对应的数据。
量化交易的交易频率，也是很重要的因素，分为易网行低频策略与易网行高频策略，其中低频指持有头寸的时间长于一天，甚至更久；而高频则是日内交易，超高频的以分钟或者秒为单位进行开平仓，甚至有些市场可以做到毫秒级。
当然，超高频的交易对硬件和技术的要求极高，可以说超高频比拼的不是对市场的判断与理解，不是普通人玩的涨与跌，而是交易速度，就像一群人在赛跑，第一名才能吃到肉。不建议在条件不成熟的情况下从事自营高频交易，因为滑点和手续费几乎能抹去所有利润。
二、量化策略必须经过回测
回测的作用是验证策略在历史行情中的盈利能力，并据此演绎策略在实盘中的表现。可以通过两种方式对策略进行回测：矢量化或事件驱动。
让我们通过一个例子来理解这两种方法。
矢量化方法是一种快速测试策略的粗略方法。建立基于研究的量化回测框架，不考虑交易的委托成交行为，与真实市场情况差距比较大。
与矢量化方法相比，事件驱动的系统具有许多优点：
一、是事件驱动回测可以用于历史回测和实时交易，而矢量化的回测必须一次获得所有数据才能进行统计分析；
二、是使用事件驱动的回测不会出现前瞻性偏见，因为将市场数据接收视为“事件”，可以用市场数据“滴灌”来复制订单管理和投资组合系统的行为方式；
三、是事件驱动的回测允许对如何执行订单和产生交易成本进行定制。由于可以构建自定义交易处理程序，因此可以轻松处理基本的市场和限价订单。
尽管事件驱动的回测系统具有许多优点，但与简单的矢量化系统相比，两大缺点也比较突出：
一是：实施和测试要复杂得多，有更多的“活动组建”（模块），导致引入错误的机会更大；
二是：执行速度较慢，进行数学计算时，无法利用最佳的矢量化运算。
需要关注的回测指标主要有收益率、最大回撤和夏普比率。收益率一般以月度、年度收益率作为衡量标准，在不考虑风险的情况下，收益率越高越好。
三、量化策略的执行
实盘执行策略经常会有两个问题：
一是滑点风险造成的开仓成本增高；
二是历史回测很好的策略实盘表现却很差。
滑点可以理解，以市价挂单，比方说价格在50，但是进去的一瞬间价格被拉高了，最终以52的价格成交，滑点在期货上很常见。滑点解决方案通常是计算下单时间的价格和成交价格的差值，估算一个平均的滑点概率。
问题二往往是回测数据的规模太小或者过模拟的情况，可能会使得一个在回测上表现非常好的策略，变成实际交易中巨额亏损的策略。但是如果连市场回测都通不过的话，策略更加无法实盘操作的。
四、风险控制
量化策略的本质，是为了降低投资风险的，但同时也会面临新的风险。
时刻警惕风险是在资本市场生存下去的第一大原则。
某段行情下表现优异的策略，可能在行情切换后一文不值。这类问题本身就会存在，能正确的对策略底层逻辑有深刻理解，并进行市场需求调整策略，降低风险度。
除了对策略本身进行调整完善，风险管理的另一个方面是心态管理。
如何面对平仓后错过的行情？
如何面对大幅回撤后伤痕累累的账户？
如何在长时间不盈利的情况下不失去信心？
投资离不到科技，交易本就应该量化，量化交易算是交易中的一种分支，并没有脱离交易的本质。
