怎么投量化投资？
个人想参与量化策略的测试、优化和最终实现，可以按以下步骤进行： 第一步：准备开发环境（Python语言）及数据处理工具，进行数据采集、清洗、整理等工作 第二步：策略开发（利用Python以及第三方库进行算法设计、模型构建、参数优化等） 第三步：策略回测（历史模拟回撤、优化后回撤、不同时间跨度回撤） 第四步：策略跟踪（主动跟投、实时监控） 第五步：策略移植（程序化实盘交易） 我们团队目前就是做的这方面，有兴趣的同学可以加入我们的QQ群一起讨论，群里有很多干货哦~还有免费的视频课件供同学们学习！ 群号见简介～
一.策略开发阶段 在这个环节中主要完成策略的设计以及编码，我们可以根据策略的不同类型以及所面向的交易品种将其划分为不同的模块，如选股策略和行情预测策略。 策略的开发需要考虑到以下问题： 策略的类型； 策略的周期； 策略的资金量； 策略的止损； 策略的止盈； 策略的加仓减仓规则； 策略的回撤幅度及次数；
二.策略回测阶段 在这个环节中我们需要利用历史数据对策略的效果进行测评，通过不断的优化参数来提高策略的表现，并使用方差缩减的方法对策略进行评估，进而得出结论。 当策略的基本要素已经确定之后我们就可以开始策略的回测了，这里我们可以使用Python的语言来制作一个简单的回测框架，以方便我们对策略的表现进行动态的跟踪。
三.策略跟踪 经过回测我们基本上能判断出策略的有效性，此时我们就可以考虑将策略投入实际的投资当中去。 但由于策略是有风险的，我们要采取有效的措施对策略可能产生的损失做一定的防范措施，同时为了避免策略因单一信息来源而导致的错误我们将策略的跟踪分为两个部分：主动跟投和实时监控。
四.策略完善阶段 这个环节主要是根据策略跟踪的结果对策略进行优化，我们可以采用A/B测试的方法对策略的参数进行了优化并对优化结果加以评价。 同时对于表现不佳的策略我们应当找出其原因所在并通过相应的手段解决这些不足之处，以提高策略的胜率。