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我们在操作过程中通常只听说过指定交易策略，而很多文章也只会教投资者们怎样制定策略，传授投资者们技巧，今天这篇文章我们学习一下如何在交易过程中，量化交易策略。希望能对大家制定更加符合市场行情的策略有所帮助。
第一步，利用现成指标构建逻辑。TB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，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，然后我们进行第三步，样本外检测。
比如说我们之前遍历的参数是2014年的数据得出的几个表现好的参数，那么我们就用2013/2015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。这时第四步，进行观察，判断策略失效的原因是什么。
最终我们修改得到了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。
关于具体开发中的经验
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运气。
通过上文我们了解认识到量化交易策略所需要的不仅仅是出众的制定交易策略的能力，同时需要我们在制定策略之后又=有根据市场行情变化去调整和优化的能力。这就相当于考试的时候写完试卷再去检查的能力。
