区块链AI量化交易体系开发一个涉及多个领域的高技术项目,主要包括区块链技术、人工智能（AI）技术、量化交易策略以及软件开发等，下面内容一个大致的开发流程和决定因素流程：

需求解析和规划

• 市场调研：解析当前市场动向，了解竞争对手，确定目标市场和用户群体。
• 功能需求：明确交易体系需要实现的功能，如订单管理、风险管理、数据监控等。
• 技术需求：确定运用的技术栈，包括区块链平台、AI算法、编程语言等。

体系设计

• 架构设计：设计体系的整体架构，包括前端、后端、数据库、区块链节点等。
• 数据设计：设计交易数据、用户数据、体系日志等的数据结构。
• 算法设计：设计AI量化交易策略，包括信号生成、风险控制、资金管理等。

技术选型

• 区块链平台：选择合适的区块链平台，如以太坊、EOS、Hyperledger等。
• 编程语言：选择适合的编程语言，如Python、Java、C++等。
• AI框架：选择适合的AI框架，如TensorFlow、PyTorch等。

开发实施

• 前端开发：开发用户界面，实现用户交互功能。
• 后端开发：开发服务器端程序，处理交易逻辑、数据存储等。
• 区块链集成：将交易体系和区块链平台集成，实现资产交易和去中心化存储。
• AI模型训练：运用历史数据训练AI模型，优化交易策略。

测试和优化

• 单元测试：对各个模块进行单元测试，确保功能正确。
• 集成测试：对整个体系进行集成测试，确保各个模块协同职业。
• 性能测试：测试体系的响应速度、并发处理能力等性能指标。
• 优化：根据测试结局对体系进行优化，进步效率和稳定性。

部署上线

• 部署：将体系部署到服务器或云平台。
• 监控：实时监控体系运行情形，确保体系稳定运行。
• 维护：定期进行体系维护和更新，修复潜在难题。

运营和推广

• 用户培训：为用户提供操作培训，确保用户能够熟练运用体系。
• 市场推广：通过线上线下渠道进行市场推广，进步体系知名度。
• 客户服务：提供优质的客户服务，化解用户在运用经过中遇到的难题。

注意事项

• 合规性：确保体系符合相关法律法规，避免法律风险。
• 安全性：加强体系安全防护，防止黑客攻击和数据泄露。
• 可扩展性：设计体系时思考可扩展性，方便后续功能扩展。

开发区块链AI量化交易体系一个复杂的经过,需要多方面的专业姿势和技能，提议在开发经过中寻求专业人士的帮助，以确保项目顺利进行。