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注意提醒：本文纯属系统软件开发介绍需求，非平台方，会员玩家勿扰，谢谢！
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种"大概率"事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
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Automated Execution-自动执行
自动执行是让策略自动生成执行的过程，在没有任何人工干预的情况下发送给代理的信号。这是最纯粹的算法交易策略，因为它将人为干预带来的问题最小化。
回测平台
用于策略反测试的软件环境非常广阔。解决方案的范围从完全集成的机构级复杂软件到编程语言，如c++、Python几乎所有的东西都必须从头编写(或者获得合适的“插件”)。作为量化交易员，我们感兴趣的是能够“拥有”我们的交易技术堆栈与我们开发方法的速度和可靠性之间的平衡。下面是选择软件需要考虑的关键因素：
编程技能：环境的选择在很大程度上取决于你编写软件的能力，控制整个堆栈对您的长期PnL的影响将比尽可能多地外包给供应商软件更大。这是由于外部缺陷或特性的下降风险，您无法在供应商软件中修复这些缺陷或特性，如果您对“技术堆栈”有更多的控制，这些缺陷或特性将很容易修复。您还需要一个在生产力、库可用性和执行速度之间取得适当平衡的环境。
执行能力/代理交互：某些回测软件，如Tradestation，与经纪公司直接相关。如果您绑定到一个特定的代理(并且交易“强迫”您这样做)，那么如果需要的话，您将很难过渡到新的软件(或新的代理)。交互式代理提供了一个健壮的API，尽管接口有点迟钝。
自定义：像MATLAB或Python这样的环境在创建算法策略时提供了很大的灵活性，因为它们为几乎所有可以想象到的数学操作提供了出色的库，而且在必要时还允许广泛的自定义。
策略的复杂性：某些软件不适合处理复杂的数字或数学问题。Excel就是这样一个软件。虽然它适用于更简单的策略，但它不能真正快速地处理大量资产或更复杂的算法。
偏差最小化：某个特定的软件或数据是否更容易产生交易偏见?您需要确保，如果您想自己创建所有功能，就不要引入可能导致偏见的bug。
开发速度：不应该花几个月的时间来实现一个回测引擎。原型制作只需要几周的时间。确保您的软件没有仅仅为了获得几个额外的执行速度百分点，在很大程度上阻碍您的进度。
执行速度：如果您的策略完全依赖于执行时效性，那么就需要使用C或c++这样的语言。
成本：许多可以编写算法交易策略的软件环境都是完全免费和开源的。事实上，许多对冲基金在整个算法交易栈中都使用开源软件。此外，Excel和MATLAB都相对便宜，甚至都有免费的替代品。
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