四、针对所交易市场构建交易策略，撰写交易策略代码
这部份没什么可以说的，主要是通过代码调用股票或者期货市场的品种数据，在某个周期频率bar下，通过自定义的算法，或是模型所规定的运行规则，形成一完整交易信号，包含进场（交易开仓，调仓买入）、出场信号（交易平仓、止盈、止损）
五、进行回测，查看并输出样本报告，进行梯度研究分析
这一部份我主要讲一下，回测报各中会用到的的一些我觉得还比较有意义的统计指标，以及参照分析的原则与意义。
策略收益率：这部份没得说，必须参考，基金经理每年排名拼的也是有这个。
年化收益率：对收益率按照策略的运行时间，进行年化平均。
夏普比率：反应的每承提一个下行风险，可以获得多少个超额收益的部份，这个是一个综合性的参考指标，很多基金运作人士张口谈论的也就是这个指标。
最大回撤值/比率：反应的是极端风险发生时，的最大亏损部份
胜率：这里的一般用作为单笔交易开平的胜率统计用，对一些偏向较高交易频率的策略来说，是比较重要的参考
盈亏比：单一盈亏比一般不单独使用，需要结合交易频率的高低，还有胜率等指标结实合来判定，盈亏比可以反应出投资交易盈利下，所冒的风险。
收益风险比（收益回撤比）：这个也是一个用来衡量策略综合表现的指标之一，反映出策略控制风险与获得收益补偿的能力，可以结合最大回撤与年化收益率等指标，综合打分。
IC信息系数：在每一个横截面上的因子数值，与收益率之间的相关系数，反应出相关性强弱。
信息比率：单位风险下所带来的超额收益大小，比率高说明超额收益高。
其它指标等等。
六、对模型进行变量、参数固化，形成有效因子，形成可上线测试的模型
这部份推荐本地化进行，对计算机性能以及自己所开发运算结构的要求较高，还有策略本身的运算结构是否是冗余的，重复无关的，是否笨重占用较大计算机资源的。
还有自身的策略变量参数的寻找，是否是具备智能化处理的方式，不然自己每一个因子部份的参数确定，一大堆指标数据堆在你眼前，你还在手动人为肉眼寻找，我担心你内出血。炒个股交个易而已，为什么要把自己折腾如此。
参数的固化，有效因子的寻求这一系列的过程，在不断更换样本时间截面的做法背景下，我推荐适可而止，国内市场成立年份也有限，应该将自己的策略放在更小的交易周期、更近的交易时间维度上去进行计算，这样的样本数据才足够丰富，也会在实盘时更加有效。但应随时防止过拟合式的计算行为。
七、模拟盘测试
这部份，我不建议自己开发一套模拟交易所市场的仿真交易系统，可以采用一些三方平台的交易环境，只需要将信号给与他们即可，得到你们想要的实时结果即可。
八、实盘测试
这部份更多的是考虑你自己资金的实力，还有对策略保密性、还有策略内容是否需要更高级别的计算资源。
一般来说，我是推荐直接将策略在本地开发完成之后，使用券商自带的PB资管量化系统进行交易的，比如券商QMT迅投系列，恒生系列等等。
大致是这么一个流程！