一提到量化交易，大多數人先想到的是“高頻”。高頻交易確實是量化中不可忽視的一種形式，但是門檻非常高。高頻交易對延遲，性能和穩(wěn)定性要求極高，需要大量的硬件的成本和人工成本。然而，量化交易不等同于高頻交易。
交易根據頻率可以劃分為：
高頻（秒級）、中低頻（日線級別至周線級別）和超低頻（月線級別）。雖然高頻不適合普通人，但其他兩種想干就能干！
如果想要搭建一套自己的策略環(huán)境，一般需要這些步驟：
開發(fā)環(huán)境搭建、數據準備、交易策略開發(fā)、回歸測試、模擬交易、實盤交易。
開發(fā)環(huán)境搭建
目前主流的兩種平臺是，python和R語言。這兩個語言有提供回測框架，時間序列分析，統(tǒng)計分析的庫。
比較推薦的是開源回測框架BackTrader，該平臺在AQF量化金融分析師課程中也有詳細教學。
數據準備
收集與交易策略相關的數據，包括歷史價格、成交量、財務數據等?？梢詮慕鹑跀祿?、證券交易所、財務報表等來源獲取。有一些金融數據供應商提供了成熟的接口可以獲取數據，這里比較推薦tushare。
交易策略開發(fā)
每個股民都有自己的選股理論，比如有人會看市盈率，換手率，市盈率或者成交量。這些篩選因素很簡單，但要是從幾千股票里去篩選，往往需要大量精力。程序就能特別好解決這些問題。這個步驟是最難最關鍵，感興趣的同學也可以看看之前發(fā)的文章。
回歸測試
回歸測試是量化交易中重要的環(huán)節(jié)，它可以幫助交易者了解策略在過去的表現，并為未來的實盤交易提供參考。如果回測效果不錯，收益率、最大回撤率、Sharp值等指標都在可接受的范圍內容，那就可以進入下一步。
模擬交易
在實盤交易之前進行一兩個月的模擬交易（paper trading）是很常見的做法。很多在回測中表現良好的策略并不一定在模擬交易中表現出色。
回測使用的是歷史數據，可以通過不斷調整參數來優(yōu)化各項指標，但有時候會導致過度擬合，因為市場總是變化無常。過于僵化的算法無法適應市場變化。
模擬交易的最終效果通常取決于程序的靈活性以及良好的風險和資金管理算法。
總結起來，個人從事量化交易是可行的，至于能否賺錢，則取決于個人的修養(yǎng)和能力。
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