马特量化交易平台系统【本文由小编：【ling1688xu】整理发布，仅作为项目开发需求参考！】、瓦力量化交易模式系统

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一、开发一套量化交易系统应该具备什么要素呢？
 
应该具备如下要素：
 
1，大数据
 
2，算法模型
 
3，入场择时
 
4，仓位管理
 
5，风险控制
 
6，检验策略，策略的历史数据回测等数据进行检验
 
7，实盘交易后的策略无效，市场瞬息万变，没有一个策略可以一直适用于当前市场。所以在实盘交易后，要时刻监控策略有效。
 
二、量化交易的优势：
 
1.严格的纪律性
 
量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。
 
2.完备的系统性
 
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
 
3.妥善运用套利的思想
 
量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
 
4.靠概率取胜
 
这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。
 
三、而一些比较常见的量化交易是什么呢？
 
例如跨期套利，统计套利，算法交易等。
 
跨期套利，就是在现货，期货市场上，利用算法模型，大数据和工程能力，去捕获品种间不同交易市场里的溢价，进行套利。
 
统计套利，主要思路是先发现相关性最好的几个对投资品种，再寻找每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某些对品种的价差（协整方程的残差）差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种，卖空被相对高估计的品种，等价差回归均衡后获利了结。动态平衡策略，搬砖套利策略，算法套利策略等。
 
算法交易，又称自动交易，黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定其范围包括交易时间的选择，交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。
 
例如我们常听过的，马丁格尔策略，网格交易策略等等，都属于这其中的策略。其中网格交易属于做市策略，也就是当前限价上方挂一个卖单，下方挂一个买单，进行差价买卖。