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1.‌交易系统稳定性‌：量化交易依赖高频交易执行，需选择具备低延迟（如微秒级）、高并发处理能力的券商。例如，头部券商的极速交易通道可保障订单快速成交。

2.‌佣金费率‌：量化交易高频特性导致佣金成本敏感，需优先选择佣金率低的券商。部分券商对量化工具（如QMT、Ptrade）收取年费或按流量计费，需明确费用政策。

3.‌策略支持‌：券商需支持多品种交易（股票、期货、期权）、算法交易（TWAP/VWAP）及复杂策略（如统计套利、做市策略）。

4.回测与模拟环境‌：提供历史数据回测、模拟盘交易功能，支持策略优化。

5.‌数据质量与API接口‌：券商需提供实时、准确的行情数据（如L2级数据）及开放的API接口，支持Python/C++等语言接入，满足策略开发与回测需求。

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