量化交易是利用算法和数学模型进行金融决策的科学，通过数据驱动策略实现自动化交易。以下是关键要点：
核心要素
策略构建
- 基于历史数据回测模型
- 通过机器学习优化参数
数据处理
- 实时获取市场数据（如K线、行情）
- 清洗与特征工程
执行系统
- 连接交易接口（如CTP、L2）
- 控制风险敞口
常用工具
- Python：
pandas、numpy、backtrader - R语言：量化分析与可视化
- MATLAB：金融建模与仿真
学习资源
- 量化交易基础概念
- 《Python金融量化分析》书籍推荐
- 在线课程：CFA协会量化投资专题
注意事项
⚠️ 严格遵守合规要求，避免市场操纵
⚠️ 持续优化回测框架，警惕过拟合风险
⚠️ 建议从模拟盘开始实践