股票量化交易通过运用数学模型和算法，利用历史数据和实时行情来构建策略，并通过程序化方式执行交易，以减少人为干扰。其核心流程包括：

策略设计：根据市场理论和数据分析，设计出如均线策略、动量策略、套利策略等。

数据准备与清洗：收集并处理数据，以确保其准确性和可用性。

代码编写与回测：编写交易策略的代码，并通过历史数据进行回测，以验证策略的有效性。

模拟交易验证：在模拟环境中测试策略的表现，进一步优化。

实盘部署及实时监控：将经过验证的策略部署到真实市场，进行实时监控和调整。

常用的量化交易软件包括：

券商系平台：

迅投QMT：支持Python和VBA编程，适合中高频交易。

恒生PTrade：界面友好，适合初学者使用。

MiniQMT：设计简洁，免费且本地运行安全。

第三方平台：

聚宽（JoinQuant）：社区活跃，适合进行策略研究和交流。米筐（RiceQuant）：提供丰富的多因子分析工具。同花顺iFinD：支持自然语言处理（NLP）量化分析。

在选择量化交易软件时，需要考虑到资金的门槛、策略的复杂度以及个人的编程能力。对于新手来说，可以从低门槛的平台（如恒生PTrade）开始，逐步过渡到更为专业的工具。

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