合约现货量化跟单系统开发策略

现货量化合约跟单系统开发策略主要包括以下几个方面：

1.选择合适的合约：根据您的需求和策略要求，选择合适的现货合约，包括选择基础货币、合约期限、杠杆率等。

2.选择合适的数据来源：根据您的需求和数据接口，选择合适的数据来源，包括现货价格、交易量、杠杆率、合约手续费、交易时间等。

3.数据预处理和清洗：对原始数据进行预处理和清洗，包括去除重复数据、缺失数据填充、数据格式转换等，以便进行机器学习训练。

4.特征工程：对原始数据进行特征工程，包括特征选择、特征提取、特征降维等，以便提取对量化交易有用的特征。

5.机器学习模型选择和训练：根据您的需求和策略要求，选择合适的机器学习模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等，并按照训练数据进行模型训练和调参。

6.模型评估和选择：对训练好的模型进行评估和选择，选择合适的模型用于实时交易，并对模型进行回测和评估。

7.自动化交易策略开发：根据您的需求和策略要求，开发相应的自动化交易策略，包括开仓、平仓、止损、止盈等。

8.风险控制和优化：对策略进行风险控制和优化，包括用历史数据对策略进行回测、优化策略参数、增加策略的灵活性等。

9.实时监控和调整：使用您的自动化交易机器人对策略进行实时监控和调整，包括实时监控市场、执行交易、对策略进行优化等。

现货量化合约跟单系统开发策略需要考虑合约选择、数据来源、数据预处理、机器学习模型选择和训练、模型评估和选择、自动化交易策略开发、风险控制和优化、实时监控和调整等方面，以开发出高效、稳定、安全的量化交易系统。也需要不断进行优化和改进，以满足用户的需求和要求。