FX168量化工作室
我们在了解了量化交易的基本入门、量化交易的基础知识后（做量化交易应该先了解的基础知识、你知道量化交易到底是怎么回事么？），进一步探索量化交易在实盘中具体该如何操作。在做量化交易实盘之前，我们需要有一些准备，分别是：策略开发、策略回测、执行系统以及风险管理准备，下面我们将一一进行说明。
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一策略开发
所有的量化交易过程都始于最初的研究阶段，这一研究阶段包括开发策略，观察该策略是否与你可能正在运行的其他策略组合相契合，获得测试策略所需的全部数据，并尝试优化策略以获得更高的回报、降低风险。我们可以直接的通过各种公共资料来源找到有利可图、我们所需要的策略。
目前市场我们经常接触的有CTA策略、高频策略、套利（对冲交易）几种，各自有特点。
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CTA策略：入门比较简单，基本上机构前期都会使用，可以铺到全市场、全周期、全品种；
高频策略：短时间内的快频交易，一套成熟的高频策略，盈利利润比较高，但是对编程的要求比较高、门槛较高、对服务器、柜台系统等都有很高的要求；
套利对冲交易：收益率比较低，但是比较稳定收益，资金容量比较大；
二策略回测
回测的主要目标是为了提供证据，证明识别策略在应用于历史和样本外数据时确实有利可图的，这为量化交易员设定了策略在现实世界中可能如何表现的期望。一旦确定了交易策略，就需要获得历史数据以进行回测与改进交易策略，每一种资产类别都有相应的数据提供商，数据的成本通常随着数据的质量，深度和及时性的提高而提高。
策略的生命周期：策略是有一定的生命周期的，一些策略在某些阶段是适用的，但是随着越来越多的人使用这个策略产生同质化的情况下，这个策略就失效了。
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该策略回测过程中该使用哪些回测指标：
1最大回撤：表示特定时间段（通常为一年）账户净值的曲线出现的最大下跌，通常用百分比表示。
2夏普比率：超额回报的平均值除以超额回报的标准差（超额回报是指策略的回报与预先确定的基准的差值）注：年化收益并不是广泛使用的业绩标准，因为它没有考虑交易策略的波动性
三执行交易系统
执行交易系统是一种将交易策略生成的交易命令发送给经纪商执行的手段，尽管交易命令的生成可以是自动化或者半自动化的，但是执行系统可以是手动的、半手动的（即点击一次）或全自动的。
创建执行系统时，需要考虑的关键因素是经纪商的接口，最小化交易成本（包括佣金、滑点和价差）以及实时交易系统的表现与回测表现的差异。
我们可以通过多种方式连接到经纪商，从最简单的直接给你的经纪商打电话，到一个全自动的高性能的应用程序编程接口（API），我们在交易过程中很难做到不受自己心理活动的影响，但是如果让交易策略独自执行不受人工干预，这些偏差对算法交易系统来说都不是问题。
四风险管理
量化交易难题的最后一部分就是风险管理，风险管理包括最优资产配置，它是投资组合理论的一个分支，是一种将资本分配给不同策略以及在这些策略内进行交易的手段。在量化交易实盘的过程中我们可能会遇到哪些风险？
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对于认识的偏差，需要对自己开发的策略有一个完整性的认识。
技术风险：在做量化交易的过程中可能会遇到的技术性问题，例如与交易所联合部署的服务器突然出现的设备故障等。
经纪风险：例如经纪商破产等。
回测中涉及到的偏差：策略回测中涉及到手续费设置或者程序中有BUG等因素，在回测中看到效果很不错，但是在实盘过程发现并没有达到预计的效果，这些偏差是不可避免。
以上是量化交易实盘操作过程和可能存在的风险部分介绍，更多量化交易精彩内容请继续关注FX168量化工作室。