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早期探索阶段（20 世纪 70 - 80 年代）：计算机技术开始应用于金融领域，一些机构尝试利用数学模型和计算机程序来辅助投资决策，出现了简单的量化交易策略，如基于均值回归理论的策略。
快速发展阶段（20 世纪 90 年代 - 21 世纪初）：随着信息技术的飞速发展，计算能力大幅提升，金融数据量也迅速增加。量化交易策略日益丰富，出现了基于技术分析、基本面分析以及多因子模型等多种策略，高频交易也开始崭露头角。
成熟与多样化阶段（2010 年至今）：量化交易在算法设计、数据处理、风险控制等方面更加成熟，机器学习、人工智能等技术逐渐融入量化交易，推动了量化投资策略的不断创新和多样化，如深度学习算法用于预测股票价格走势等。
发布于2025-4-20 12:27 杭州
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