量化交易策略如何构建？

量化交易策略在正式运行之初需要经历以下三个步骤：

　　一、策略制定

　　任何交易都需要先制定交易策略，这个不分主观或者量化，在制定量化交易策略时首先这套策略是能用汉字描述清楚的，比如两条均线交叉，或者价格高于某一条均线，或者价格高于某一个高点，这里面的逻辑关系一定是用数学中的公式或者逻辑条件规定清楚的，不存在任何主观或者含糊的语句。

　　至于策略的来源，可以是对经典策略的理解变通，也可以是对价格图表的归纳演绎，再者就是自己交易认知的定量执行。如果交易经验较少的交易员，可以尝试从最简单的双均线或者单均线策略编写、改良。

　　二、历史检验

　　历史表现好的策略，不一定实盘表现一定好，但历史表现差的策略，实盘表现一定不好。一套策略成型后历史检验是很有必要的，因为策略的好坏并不是我们认为好就好，我们感觉对就对，一定是通过客观的数据来说明问题的。历史检验主要是通过历史数据对量化交易策略进行检验，在检验过程中需要注意的是要考虑诸如滑点、手续费这些压力成本，不用过分严苛，但也不容忽视，根据品种盘口情况做适当设置，同时测试时间越长越好，样本量越大，测试结果越可靠。历史检验能帮助我们检测出这套策略的最大资金回撤、最大连续盈利次数、最大亏损次数、盈亏比、胜率这些关键指标。就像是我们去做体检一样，只有知道身体哪个部位出现问题，才能对症下药，做针对性的治疗。我们通透的了解了策略的优缺和不足之处，才能针对策略的问题进行改良优化。比如策略滑点敏感性较高，那我们扩大周期呢，减少交易次数呢？以此类推，很多优秀的策略是在不断推敲优化中得到的。当然这里也需要谨防优化陷阱，这点我们后面会单独讲。

　　三、模拟检验

　　我们设计出模型可不是为了让她“看起来漂亮”，而是为了实现我们的真正目的—“赚钱”，所以实践是检验真理的唯一标准。在开启我们的“赚钱机器”时，首先要用模拟资金进行检验，因为此前的测试都是基于样本内数据测试的，仍不具备说服力，我们需要通过样本外数据再次检验其有效性，样本外数据在自动交易时可能会出现不能成交、滑点过大导致下单失败等情况，这些问题都需要在实盘前得以解决，需要回到策略设计环节，将这些解决方案添加进去，IF...then...else...

　　如此反复的检验、发现问题、修改优化才能使我们的交易策略达到最优，至少是没有明显纰漏。

　　当然，如果对于策略及交易的认知已经达到一定水平的选手，可以略过模拟检验这部分，因为时间成本和机会成本也很重要。

　　在真正实盘交易前，依然建议用小资金进行测试，用最小的成本去检验交易系统，等到完全驾驭，熟知优缺后再加资金也不迟，毕竟市场一直都在那里，作为交易者，我们是负责管理风险的，永远要将风险防范放置第一位。

　　这些都通关后，就可以开启你的量化之旅了，你会发现，这是一条神奇的交易之路。