近年来，金融科技的兴起加速了传统金融行业的转型升级，同时也催生了包括互联网金融、量化金融、大数据金融、数字货币和智能投顾在内的众多新兴行业和金融服务模式。

提及量化金融，人们首先离不开量化交易。无论是国内还是国外，蕴含著“程序化”、“高科技”、“高稳收益”等光环的量化投资交易策略不断映入人们的眼帘。国内量化投资近几年可谓是“冰火两重天”。在刚刚经历行业大扩容后，就遭遇了牛熊交替、市场风格切换的行情，令量化基金备受考验。

量化交易对我们并不陌生，它是指以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，其典型的例子就是高频交易。在这里，计算机在部分或全部程度上替代了人脑的思维。

顾名思义，量化是以数学模型做基础，在这里主要涉及的是数理统计模型结合交易策略。我们知道，数理统计是建立在数据基础上的科学，因而量化金融离不开数据。我们简单地说，量化金融所涉及的数理统计方法主要有贝叶斯统计学、时间序列分析、机器学习等。这些方法都离不开对数据的需求。而量化金融的过程是通过计算机编程来实现的，整个编程过程中也离不开数据的应用。如果数据质量、数量不理想，势必会影响到量化金融的应用，因为它是建立在数据基础上的。从交易的流程中，限价订单系统，就是一个典型的应用范围。

量化交易涉及了交易策略、风险模型、交易成本模型作为其基本的理论基础，这三者构架了资产组合模型。生成的这个资产组合模型，通过量化的方法得以在金融市场上交易实施。这其中有几个层面涉及到了数据。

目前市场上主流的一款量化交易软件QMT是适用于交易活跃用户、量化爱好者以及专业量化投资者，又可面向高净值的机构或个人。集行情显示、策略研究、交易执行和风控管理于一体的策略交易终端。

QMT的功能有哪些呢？

1、策略回测：QMT允许用户使用历史市场数据对投资策略进行回测。用户可以编写自己的交易策略，并通过回测功能评估策略的盈利能力和风险水平。

2、实时行情监控：QMT提供实时行情数据，包括股票、期货、外汇等市场数据，用户可以通过图表和指标分析工具对行情进行监控，以及进行实时的买卖决策。

3、量化模型开发：QMT提供强大的量化模型开发工具，用户可以使用Python等编程语言编写自己的量化交易模型，包括技术指标、统计模型、机器学习等，从而实现自动化的交易决策。

4、策略优化和调整：QMT允许用户对已有的交易策略进行优化和调整，通过参数优化、参数敏感性分析等方法，找到更加适合当前市场环境的交易策略。

5、风险管理：QMT提供多种风险管理工具，包括资金管理、仓位控制、止损止盈等功能，帮助用户控制风险并保护投资资金。

6、自动化交易执行：QMT可以与交易所或经纪商的交易接口对接，实现自动化交易执行。用户可以根据设定的交易规则，让QMT自动执行买卖操作，提高交易效率和准确性。

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