量化交易策略可以根据其风险偏好和收益目标分为保守和aggressive两种类型。
保守策略通常会采用比较简单的数学模型和算法，追求稳健的收益，通常会限制交易频率，以降低风险和波动性。这种策略适合对风险控制要求较高的投资者。
而aggressive策略则通常会采用复杂的数学模型和算法，追求高收益和最大利润，通常会频繁进行交易，以捕捉市场中的微小波动。这种策略适合对收益要求较高的投资者，但需要承担更高的风险和波动性。
量化交易激进/保守策略系统开发搭建需要根据不同的策略需求和风险偏好进行定制化开发。以下是一些通用的开发搭建步骤：
1、需求分析：对策略进行详细分析，确定策略的交易频率、交易市场、交易方向、交易品种、风险偏好、收益目标等方面的需求。
2、数据采集：开发数据采集模块，获取市场行情数据、历史数据等，并进行数据清洗、整理和存储，以确保数据准确性和一致性。
3、模型开发：开发出预测市场趋势和价格变动的数学模型和算法，如机器学习、深度学习等。
4、策略研发：基于模型开发出交易策略，包括买入、卖出、止损、止盈等操作。
5、系统实现：将交易策略实现为可执行的代码，采用高性能的编程语言和框架，如C++、Python等。
6、回测验证：进行回测验证，验证交易策略的可靠性和稳定性。
7、实盘交易：根据交易策略进行实时交易，并监控交易情况，及时调整和优化策略。
8、风险管理：实时监测系统交易风险，确保交易的稳定性和安全性。
总之，量化交易激进/保守策略系统的开发搭建需要结合策略需求和风险偏好进行定制化开发，并需要不断优化和改进系统，以提高交易效率和盈利能力。
