您好， 量化策略是一种量化交易策略。量化交易也被称为算法交易，可以被定义为人们通过严谨的研究，系统化地执行交易策略。量化交易的常规流程包括建模、回测、实战，改进。具体介绍如下：

1、建模：说白了就是找到哪些“因子”和最终结果是相关的。在实战过程中，有些因子是已知的也是常用的（例如市盈率PE、均线MA等），而要想在市场上赢得超额收益，我们需要发现更多的未知因子、或者是众多已知因子的重组、又或者是已知因子的不同参数的调试，总之就是要充分发挥想象力，去寻求一些新突破。
2、回测  ：  无论我们选取的是基本面因子还是技术面因子，无论我们基于什么高深的理论体系进行模型的搭建，模型有没有用都是需要实践的检验。但是如果一上来就是实盘检验，一来代价高、二来时间长，所以我们通常采用历史数据回测的方式。
3、实战 ：即便回测反馈再好，没有经过真正的实战，我们也很难说模型是有效的。所以通常回测之后会经历实盘，但为了避免损失过大，为验证而做的实战操作往往是小仓位尝试。而影响实盘效果的原因有以下这些：
资金量越大越容易在买卖时偏离回测数据，实际情况和历史规律发生偏离，发生黑天鹅事件。心理因素和黑天鹅事件都是考验宽客的判断力，在何种情况下要不要做一些主动干预，有时候积极地干预是有效的，有时候反而是破坏性的。
4、改进 ：   经过实战发现问题，或者在新的回测中发现问题，那就需要进行改进。在量化交易过程中整个“建模——回测——实战——改进”的过程往往不是一蹴而就的，而是一个不断改进、不断轮动的过程。随着实际环境的不断变化，不断增加或减少量化因子和相应的权重，不断进行回测，不断实战，最终得到不断改进。

以上就是我的详细解答，希望对您有所帮助，如果还有其他相关问题，可以微信或者电话免费咨询我。