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量化交易的本质是“用规则代替情绪”。其核心流程通常包括策略研发、回测验证、实盘部署与绩效监控四个阶段。首先，策略开发者基于市场微观结构理论，设计如均值回归、动量突破、跨期套利、三角套利或机器学习预测等模型。例如，在多个交易所之间监测比特币价格差异，一旦价差超过交易成本阈值，系统自动在低价平台买入、高价平台卖出，实现无风险套利。其次，利用历史行情数据对策略进行回测，检验其在不同市场周期（牛市、熊市、震荡市）下的稳定性、最大回撤与夏普比率。值得注意的是，过度拟合是常见陷阱——策略在历史数据上表现优异，但在实盘中失效。因此，需采用样本外测试、蒙特卡洛模拟等方法增强鲁棒性。