量化交易机器人APP开发源码搭建的步骤可以大致分为以下几个阶段：

需求分析：

明确量化交易机器人的功能需求，如数据收集、策略分析、自动交易等。
确定目标市场、用户群体以及特定的交易需求。

技术选型：

选择适合开发量化交易机器人的编程语言，如Python、C++等。
选择合适的开发框架和工具，以提高开发效率和代码质量。

数据源集成：

集成各类金融市场数据源，如交易所行情、历史数据等。
实现数据的实时获取、清洗和存储。

策略开发：

根据交易需求，开发量化交易策略，如值回归、动量交易、露营点交易等。
利用统计学和投资学原理，结合机器学习等技术对策略进行优化。

交易接口对接：

接入各类交易所的交易接口，实现交易指令的发送和交易结果的接收。
确保交易接口的稳定性和安全性。

软件设计与开发：

设计软件的整体架构和界面。
实现数据展示、策略配置、交易执行等功能。
开发量化交易机器人的核心算法和逻辑。

测试与调优：

对软件进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等。
根据测试结果对软件进行调优和修复bug。

部署与运维：

将软件部署到服务器或云端，确保软件的稳定运行。
实时监控软件的运行状态和性能，及时处理可能出现的问题。

持续更新与优化：

根据市场变化和用户需求，不断更新和优化软件功能和性能。
定期对软件进行安全审计和漏洞修复，确保软件的安全性。

在开发过程中，还需要注意以下几点：

数据的安全性和隐私保护至关重要，需要采取相应的安全措施来保护用户数据。
量化交易策略的有效性和稳定性对软件的性能有重要影响，因此需要不断对策略进行验证和优化。
软件的稳定性和可靠性是量化交易成功的关键，因此需要确保软件在恶劣的市场环境下仍能正常运行。

请注意，以上步骤仅为参考，实际开发过程可能因项目需求和技术选型而有所不同。同时，量化交易涉及金融风险，开发者应充分了解相关法规和风险，并在开发过程中采取相应的措施来降低风险。