制定量化策略的基本步骤有哪些？
第一步，利用现成指标构建逻辑。
软件内置了众多的技术指标，取出一个，写入买卖点，回测下历史行情，这样就可以得到一个简单的策略了。随着策略经验的积累，这里的逻辑选择会越来越多样化。
当然这样的策略一般是不赚钱的。
所以，我们第二步需要进行参数优化。
选择参数遍历，观察不同参数对于策略会产生怎样的影响。一般情况下我们会得到几组看起来比较赚钱的参数。
然后，我们到第三步，进行样本外检测。
比如说我们之前遍历的参数是2016年的数据，得出的几个表现好的参数，那么我们就用2014/2016的数据对这些参数进行检测。一般来说，这一参数会在样本外惨淡无比，完全没有样本内优化出来的威武。
这时，进入第四步，进行观察，判断策略失效的原因是什么。
假设发现策略失效原因是样本外某一两次特殊的行情导致大幅亏损，那么我们就可以设置一个硬止损来规避这种风险；如果发现策略失效是因为交易次数过少，那我们就将交易逻辑稍微放松，比如要求>x的地方改为>=x甚至是>=x-1。等等，这种修改就是策略的经验了。
设置好新的逻辑后我们回到第二步，重复以上步骤。
最终我们修改得到一个样本内外都赚钱的策略。
第五步，实盘追踪。
在未来一段完全未知的行情中随着时间检验策略，观察策略的真实表现究竟如何。如果表现与预期相符合，那么说明策略有效。
第六步，进行交易。
随着交易进行，我们也要观察策略的有效性，当发现策略出现超出预期的亏损时——第七步，调整或终止策略。
具体开发中的经验分享
①某种程度上来说做策略就是瞎想->尝试->瞎想->尝试的循环。
②选择指标时一定要避免使用未来函数。
③参数不宜过多。
④参数优化中，可用的参数组越多越好，说明策略有效性高。
⑤在实盘中，策略的期望一般都要打折扣的，达到预期的50%就是合格。
⑥交易次数太少的策略一般是靠运气。
⑦测试出了一条超级赚钱的曲线？一定是你逻辑写错了！
由实际步骤可以看出，量化交易并非适用于任何投资者，如果你对此交易策略有兴趣，那么你需要具备一定的编程能力。但这也并非说明量化交易遥不可及，如果你没有相应的编程能力，可以选择购买他人的策略或者到社交交易平台跟单将是一种较为靠谱的方式。
如果你在交易中很难控制自己的情绪，想通过计算机来执行系统化的交易，但是又对数学或者技术有所恐惧，建议你可以先看下入门级的大师之作《打开量化交易的黑箱》，作者是华尔街的数量金融专家，书中结合大量的案例和真实故事为你解读，量化交易其实比你想象的更容易掌控和理解。
值得一提的是，量化交易是一个系统的交易，适合团队操作，作为自主交易者的我们可能并不一定适合。
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