量化模型建模的流程一般包括以下几个步骤：
1. 数据收集：收集与所研究的问题相关的数据，包括历史数据、实时数据、文献数据等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理、数据变换等。
3. 特征工程：对数据进行特征提取和特征选择，以便更好地描述数据的特征和规律。
4. 模型选择：根据问题的特点和数据的特征，选择适合的模型进行建模，包括线性回归模型、决策树模型、随机森林模型等。
5. 模型训练：使用已经清洗和预处理好的数据，对所选的模型进行训练，得到模型参数。
6. 模型评估：对训练好的模型进行评估，包括模型的准确率、精度、召回率、F1值等指标，以及模型的稳定性和泛化能力等。
7. 模型优化：根据模型评估结果，对模型进行调整和优化，包括调整模型参数、改变模型结构、增加特征等。
8. 模型部署：将训练好的模型应用到实际问题中，并进行部署和维护，包括模型的部署环境、模型的性能监控和维护等。
需要注意的是，量化模型建模流程是一个迭代的过程，需要不断地对模型进行评估和优化，以提高模型的准确率和稳定性。同时，在建模过程中需要注意数据的质量和可靠性，以及模型的可解释性和可解释性等问题。
