您好， 构建全自动量化策略模型是一个系统性的过程，涉及多个步骤和技术。你可以随时联系我协助你，接下来我就简单讲讲简单易懂。以下是一个简化的步骤指南，帮助你快速了解如何构建全自动量化策略模型：

1. 理论基础： 首先，需要了解有效市场假说、行为金融理论等，这些理论为策略模型的构建提供了理论支持。
2. 因子选取与模型构建：在量化投资中，尤其是多因子模型，关键在于对因子的选取。需要考虑足够的维度，选取与收益率相关性最高的指标，构建股票组合。
3. 策略与技术; 明确交易市场和产品标的，确定入场和出场规则，必要的风险控制和资金管理功能。
4. 程序化实现： 将策略模型涵盖的法则编制成计算机程序代码，或者编制成为指定交易系统平台上约定的脚本，以便在对应环境中运行。
5. 检验策略模型理论：使用统计检验的方法或者实盘数据测试验证策略模型理论、原理、方法、经验对指定市场和产品是否有效、稳定持续、科学准确。
6. 参数优化：根据检验验证的结果，优选出良好的策略组合参数，这样的策略组合参数应能给交易系统带来期望的收益。
7. 机器学习模型应用： 在量化策略研究中，常用的机器学习模型包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、XGBoost等，这些模型在识别非线性规律方面相较于人脑更有优势。
8. 策略模型的程序化：策略模型要运行于程序化交易系统，需要将策略模型涵盖的法则编制成计算机程序代码，以便在对应的交易环境中运行，并根据策略模型约定的规则逻辑辅助交易。
9. 回测与优化：利用历史数据对策略进行回测，评估策略的表现，并根据回测结果进一步优化策略。

以上步骤提供了构建全自动量化策略模型的基本框架，每一步都需要细致的工作和深入的分析。实际操作中，可能需要根据具体情况进行调整和优化。

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