国内常见的量化交易软件及必备技术如下：

一、国内常见量化交易软件
迅投QMT
定位：专业级量化交易平台，面向高净值客户、机构投资者及量化爱好者。
功能：
集行情分析、策略开发、回测、实盘交易与风控管理于一体。
支持Python、VBA等多种编程语言，可调用历史TICK级数据回测。
交易品种广泛，涵盖股票、期货、期权、两融等，单笔延迟小于1毫秒，适合高频交易。
提供极简版本MiniQMT，保留核心功能，界面简洁，适合个人投资者和中小型机构。
特点：策略本地执行，采用多重加密技术，确保策略保密性和资产安全性。
恒生PTrade
定位：专为高净值投资者和机构投资者设计的智能交易终端。
功能：
支持自动化交易、策略回测、风险控制和数据处理。
内置丰富交易函数库和策略交易工具，如期权组合交易、Alpha对冲套利等。
行情显示高速流畅，交易通道服务单笔延时小于1毫秒。
特点：策略部署在券商服务器，交易链路短，成交速度快，但需注意策略和数据泄漏风险。
聚宽（JoinQuant）
定位：国内领先的量化交易平台，专注于量化策略开发、回测和自动化交易服务。
功能：
支持Python编程语言，用户可自行编写策略进行交易。
拥有丰富的金融数据和强大的策略编写及回测功能。
提供模拟交易环境，方便用户进行策略验证和优化。
特点：社区交流活跃度高，适合有一定编程基础的投资者。
掘金量化（Myquant）
定位：专业投资平台，集成金融数据、策略研究、交易工具、风险控制等功能。
功能：
支持股票、期货、ETF、可转债、逆回购、期权等多种交易品种。
用户界面友好，操作便捷，提供Python编程接口。
特点：适合中高频策略，提供本地化部署方案。
文华财经WH8/T8
定位：对新手友好的量化交易软件，独创“麦语言”编程环境。
功能：
支持自定义策略回测优化，内置丰富工具和策略模板。
适合刚接触量化的投资者，降低入门门槛。
特点：在期货量化交易领域应用广泛。
二、量化交易必备技术
编程技能
Python：量化交易领域的主流语言，因其丰富的库支持（如NumPy、Pandas、Talib）和易用性，成为策略开发的首选。
C++/C#：在高频交易中，C++/C#因其更直接的硬件控制和更快的执行速度，被用于实现高性能量化系统。
R语言：在统计分析和数据可视化方面表现突出，适合需要深入进行统计分析的量化交易策略。
数学建模与统计学
概率论与数理统计：用于量化风险和收益，构建统计测试验证交易策略的有效性。
时间序列分析：处理金融时间序列数据，分析市场趋势和价格波动。
线性代数：矩阵运算在量化交易的金融模型中不可或缺，如均值方差模型依赖矩阵运算分析资产组合的风险和收益关系。
数据处理与分析
数据获取：熟悉从金融数据API（如Yahoo Finance、Alpha Vantage、Bloomberg）获取实时和历史市场数据的方法。
数据清洗：处理数据中的缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。
数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn等工具直观展示数据特征和趋势，便于理解和分析。
算法交易与机器学习
算法交易：实现自动化交易，包括订单执行、风险管理、回测系统等技术。
机器学习：用于预测市场趋势、价格波动等，掌握分类、聚类、回归等技术，并在Python等编程语言中实现。
数据库技术
数据库管理：使用MySQL、MongoDB等数据库存储和查询大量数据，确保数据的安全存储、快速检索和有效维护。
风险管理
风险管理原理：掌握止损、对冲、分散投资等风险管理方法，保护投资安全。
市场波动性分析：了解金融市场的波动性和相关性，根据市场变化调整交易策略。