金融大数据支持下的量化交易系统通常由以下几个主要模块组成：

### 数据采集模块
这个模块负责收集各类金融数据，包括历史和实时的行情数据（如股票、期货、外汇等的价格、成交量等）、财务数据（上市公司财报等）、宏观经济数据等。数据来源广泛，可能来自交易所、金融数据提供商、新闻媒体等。

### 数据清洗与预处理模块
采集到的数据可能存在缺失值、异常值等问题，这个模块会对原始数据进行清洗，去除错误或无效的数据，然后进行归一化、标准化等预处理操作，以保证数据的质量和一致性，便于后续的分析和建模。

### 策略研发模块
在这个模块中，量化分析师会根据金融理论和市场经验，结合历史数据进行回测和模拟，开发出各种量化交易策略。策略可以基于技术分析指标（如均线、MACD等）、基本面因素（如市盈率、市净率等）或者机器学习算法来构建。

### 风险控制模块
它主要用于评估和管理交易过程中的风险。会设置一系列的风险指标，如最大回撤、波动率、夏普比率等，并根据这些指标对交易策略进行风险评估和优化。同时，在交易执行过程中，实时监控风险状况，当风险超过预设阈值时，自动采取减仓、平仓等措施来控制风险。

### 交易执行模块
根据策略研发模块生成的交易信号，这个模块负责将交易指令发送到交易市场，完成实际的买卖操作。它需要与券商的交易接口进行对接，确保交易指令能够准确、及时地执行。

### 绩效评估模块
该模块用于评估量化交易策略的实际表现。通过对交易结果进行统计和分析，计算各种绩效指标（如收益率、胜率、盈亏比等），并与基准指数进行对比，以便评估策略的有效性和盈利能力，为策略的优化和调整提供依据。

量化交易系统虽然能够利用金融大数据和先进的算法进行高效的交易，但市场是复杂多变的，策略也存在失效的风险。如果你想通过量化交易来投资，又担心策略的稳定性和风险控制，右上角添加我的微信，我有丰富的量化投资经验和专业的投研团队，可以为你提供更科学的投资建议和策略，还有很多实用的量化交易资料免费分享给你！