量化交易账户的交易策略持续迭代和优化是一个复杂但关键的过程，以下是具体的做法：

首先是数据层面的迭代优化。数据是量化交易策略的基础，要不断扩充和更新数据来源。除了常规的股票、期货等交易数据，还可以引入宏观经济数据、行业数据、社交媒体数据等多维度数据，为策略提供更丰富的信息支持。例如，将社交媒体上关于某公司的舆情数据纳入分析，能更及时地捕捉市场情绪对股价的影响。同时，要对数据进行定期的清洗和整理，去除错误数据和异常值，保证数据的准确性和完整性。此外，随着市场的发展和新数据类型的出现，如高频交易数据、区块链数据等，要及时将这些新数据整合到策略中，以适应市场的变化。

其次是模型与算法的优化。随着技术的不断进步，新的机器学习算法和数学模型不断涌现。要关注这些领域的发展，将新的算法和模型应用到量化交易策略中。比如，深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理时间序列数据和捕捉市场复杂模式方面具有优势，可以尝试将其引入到策略中，以提高策略对市场趋势的预测能力。同时，要对现有的模型和算法进行参数调整和优化，通过交叉验证、网格搜索等方法，找到最优的参数组合，提升策略的性能。另外，要根据市场的变化和策略的实际运行情况，对模型的结构进行调整和改进，如增加或减少模型的层数、改变特征组合方式等。

最后是根据市场反馈进行实时调整。量化交易策略需要在实际市场中进行实时监测和评估。通过设定一系列的评估指标，如收益率、夏普比率、最大回撤等，定期对策略的运行效果进行分析。如果发现策略的表现出现下滑或不符合预期，要及时找出原因并进行调整。市场环境是不断变化的，政策调整、行业竞争格局变化、突发事件等都会对市场产生影响，要根据这些变化及时对策略进行适应性调整。例如，当市场风格从价值投资转向成长投资时，要相应地调整策略中的选股标准和权重分配。同时，要建立模拟交易环境，将新的策略想法或调整在模拟环境中进行测试，验证其有效性和稳定性后，再应用到实际交易中，以降低风险并提高策略的成功率。

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