量化交易基本流程
1. 策略构思（定逻辑）想清楚赚什么钱：趋势、反转、套利、多因子、事件驱动等。例：放量突破 20 日均线买入，跌破卖出。
2. 数据获取与清洗收集历史 K 线、成交量、财务、资金流向等数据，剔除异常值、缺失值。
3. 策略编写与建模把逻辑写成代码（Python 为主），构建买卖信号、仓位、止盈止损规则。
4. 历史回测（检验有效性）用过去几年数据跑一遍，看：收益率、最大回撤、胜率、夏普比率，判断策略是否靠谱。
5. 仿真模拟（实盘前测试）在模拟环境跑实时行情，验证滑点、延迟、成交情况，不花真钱。
6. 实盘交易与监控优化接入券商接口，程序自动买卖；实时监控收益、回撤、异常信号；定期迭代优化策略。
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珍珠大王驾到 
回答时间：2026-04-10 09:03 
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