量化交易是利用数学模型和计算机算法，基于历史与实时数据进行分析以做出交易决策的方式。个人量化炒股可参考以下步骤，其复杂程度因人而异：
1. 学习基础知识：需掌握金融、编程、量化等知识。金融知识包含股票、债券等产品特点、交易规则，基本面和技术分析方法，以及宏观经济指标对市场的影响；编程知识方面，学习Python或R等语言，掌握基本语法、数据处理分析方法，如Python的Pandas、NumPy用于数据处理，Matplotlib用于数据可视化；量化知识涵盖量化交易概念、常见策略（趋势跟踪、均值回归、套利策略等），以及风险控制和资金管理方法 。
2. 选择量化平台：
券商量化平台：有技术和数据支持，适合有一定资金量和交易经验者。
第三方量化平台：像聚宽、米筐，提供丰富策略模板、数据接口和回测工具，支持Python等语言，适合有编程基础、想自主开发策略的人。
无需编程平台：例如水母量化平台，界面友好、策略模板丰富，适合无编程基础者。
3. 制定交易策略：先明确投资目标（短期获利、长期增值等）和风险承受水平；再依目标和风险偏好选策略，低风险可选均值回归策略，追求高收益可考虑趋势跟踪策略；接着优化策略参数，如移动平均线策略中确定均线组合。
4. 进行回测与模拟交易：利用量化平台回测功能，用历史数据检验策略有效性，参考收益率、最大回撤、夏普比率等指标；在模拟交易环境运行策略，观察实时表现，积累经验并优化。
5. 实盘交易与风险管理：用小资金开始实盘，降低风险、适应节奏；设置止损止盈位、控制仓位、分散投资来控制风险；持续监控策略和市场变化，及时调整策略。

量化交易的复杂程度因人而异：
1. 对普通投资者（无编程基础）：直接编写量化程序较难，需学编程语言、数据处理、回测框架，解决数据获取和交易接口对接问题。但可通过量化平台（低代码/无代码，如聚宽、米筐、掘金量化，提供图形化编辑器，拖拽指标、设置规则生成策略）、跟单量化策略（部分平台或券商提供跟单服务，复制专业团队交易信号）、使用现成工具（网格交易软件、条件单）降低难度。
2. 对专业投资者/机构：是高效工具，专业团队配备数学家、程序员、金融分析师，开发复杂策略（高频交易、机器学习选股等），通过高性能服务器实时交易。但需持续迭代模型、维护基础设施，人力和资金成本高。