1. 设定交易策略：量化交易需要建立一个明确的交易策略。这包括确定交易的入场和出场规则、止损和止盈策略、仓位管理等。策略可以基于技术分析、基本面分析或者统计模型等方法。

2. 数据获取和处理：量化交易需要大量的历史和实时数据。散户可以通过数据供应商或者在线平台获取所需的市场数据，并进行数据处理和清洗，以便后续分析和建模。

3. 策略回测：使用历史数据来验证和评估交易策略的表现。通过回测可以模拟策略在过去的表现，并进行风险和收益的评估。回测可以帮助散户了解策略的优劣，优化参数和规则。

4. 策略实盘测试：在真实市场环境中进行策略的实盘测试。散户可以选择一个小额资金进行实盘测试，以验证策略在实际交易中的表现。

5. 监控和调整：持续监控策略的表现，并根据市场情况进行调整和优化。量化交易是一个动态的过程，需要不断地适应市场变化和优化策略。

需要注意的是，量化交易需要一定的编程和数据分析能力。散户可以学习一些基本的编程语言（如Python）和数据分析工具（如Pandas），以便进行数据处理和策略开发。此外，量化交易也需要谨慎对待，投资者应该了解量化交易的风险，并根据自身情况和风险承受能力进行决策。