各位朋友，今天我们来聊一个量化交易中特别关键的问题：如何把交易想法变成可执行的量化交易策略；因为很多朋友有自己的交易灵感，但是没办法量化成具体的标准和执行步骤，换而言之就是还没形成体系，平常交易也都是凭感觉

那今天我就给大家展示我平时是如何把脑袋里面的想法落地成量化交易策略的，哪怕你不做量化交易，看完这个视频也能让你的交易更有条理，形成体系。点赞关注加收藏，let‘s go bro

完整量化策略的构成

在写量化策略之前，我们要知道一个完整的量化交易策略有哪些部分，我认为一个量化交易策略至少包括以下几个部分：

• 交易对象：你要交易什么东西

• 交易条件：在什么条件下买卖

• 止盈止损：涨到什么程度或亏到什么程度卖

• 策略频率：策略多久执行一次，是每天执行还是每分钟执行

知道了量化交易策略的构成，在我们有交易灵感的时候就可以从上面那四个方面问自己，在不断的发问中形成具体的策略

想法到策略全流程实战

假设有一天我突发奇想：当多种技术指标都发出交易信号的时候交易胜率会不会高一些呢？

上面只是一个很粗糙的想法，既没有说多种技术指标是哪些，也没有明确“交易信号”是什么信号，所以是无法被量化程序执行的

于是我根据量化策略的四个要素进行细化，就得到了下面的策略方案

交易对象
策略的交易对象为沪深300成分股池中的股票并过滤掉ST和停牌股票

交易条件
交易条件基于MACD、KDJ和RSI三个技术指标的买入与卖出信号。
当MACD指标出现金叉（dif > dea）、KDJ指标出现金叉（K > D）且RSI指标处于多头区域（RSI > 50）时，视为买入信号；
当MACD出现死叉（dif < dea）、KDJ出现死叉（K < D）且RSI处于空头区域（RSI < 50）时，视为卖出信号1。

止盈止损
盈利10%或亏损5%时卖出

策略频率
策略频率为日线级别

可以看到这个就比最开始的想法具体多了，可以给程序去执行了，有同学就问了：我不会写代码怎么办呀？很简单，让AI给你写不就行了吗

我们把各种量化交易文件放到AI的知识库，特别是官方的api接口和策略示例文档

接着让AI参考知识库给我们生成策略代码

有了代码我们就可以在量化实盘软件上去运行了，我用的是ptrade，效果如下：

以上就是我平时将交易想法落地为量化交易策略的基本流程，如果你也对此感兴趣，希望用机器执行你的天才交易策略，解放大脑和双手，可以参考下面的资料

https://ima.qq.com/wiki/shareId=780be94b827736ba8c1ba237373b18a891cb7c4340dc38c448d34a09c16e9791