1. 想法 & 假设：核心中的核心！
模型不是空中楼阁。先想清楚！ 你的策略逻辑是什么？依据在哪？理论支撑是啥？比如做CTA趋势跟踪：你的核心假设是“趋势会延续”吗？交易频率是低频、中频还是高频？必须精准定义你要解决的问题和目标。 这一步决定了后面所有！
2. 数据收集：上限在此！
基于第一步的想法找数据。想做中频？那日度数据就够了。数据决定了你能解决问题的天花板，模型只是逼近它。数据源分公开API和专业数据源（详见行情数据收集笔记），选对很重要。
3. EDA探索分析：摸清数据底细！
拿到数据别直接喂模型！先做探索性分析(EDA)：算算均值、中位数、分布，画图可视化。这步帮你：深刻理解数据特性、发现数据问题（如缺失、异常）、激发特征工程灵感（降维、构造新特征）。相当于给数据做“体检”。
4. 数据清洗：给数据“洗澡”！
处理EDA发现的问题。关键动作：
补缺： 缺失值咋办？合理填充（如前后填充backfill/ffill），但不能乱填！
对齐： 不同频率数据（如日度技术指标 vs 季度基本面）如何对齐？需要填充(Padding)，但必须基于对数据分布的理解（这就是为啥EDA关键！）。
5. 特征转换：让数据“公平竞争”！
原始数据常“尺度不一”（如价格几元 vs 交易量几百万）。直接丢给模型？Garbage in, Garbage out! 必须缩放/标准化：
消除量纲影响，让特征可比。
加速梯度下降等优化算法的收敛。
常用方法：标准化(StandardScaler)、归一化(Normalization)。
6. 模型选择：对症下药！
选啥模型？回归(预测数值)？分类(预测类别)？还是上深度学习？回头看第一步！ 你想预测明天股价具体数值？用回归。预测涨跌方向？用分类。目标决定了工具。
7. 评估 & 迭代：别怕回头！
模型训完不是终点！严格评估：
回归： 看RMSE、MSE、R^2。
分类： 看准确率、召回率、F1、交叉熵等。
结果不好？太正常！
检查： 仔细回看前面步骤（清洗干净没？特征转换对吗？模型选型合理不？）。
修改 & 重验证。
还不行？勇敢回到第一步！ 重新审视你的核心假设和目标。
循环这7步，直到模型达标，才能部署实盘！
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