導讀：
量化交易是一門科學，藉助統計學、數學方法，運用計算機從海量歷史資料中尋找能夠帶來超額收益的多種“大機率”策略。量化策略有幾個大的方向，趨勢、網格、還有目前最為流行的機器學習。
交易領域的人工智慧應用通常是透過機器學習來實現。機器學習利用神經網路或其他學習方法鑑別、分析、預測特徵或者因子，這些資訊具有經濟價值，可用於構建盈利交易策略。這項技術的發展不僅僅侷限於制定交易策略，同樣也應用於開發流動性搜尋演算法，生成投資建議等。交易領域人工智慧將盡可能避免人類主觀意見的影響發展，市場會更有效更穩定。
趨勢策略，則是在震盪過程中，不斷承受小的虧損，最後透過盈虧比達標，獲得利潤。趨勢策略基於人對於股市的認知，即所謂“截斷損失，讓利潤奔跑”。而網格策略則是跌了買、漲了賣，有一定數學基礎，也就是馬丁格爾網格。如果輸了，下次賭注加倍，只要贏了一把，就能回本並盈利。
大資料分析能夠達到：
￭
克服人性的弱點
沒有貪婪和恐懼，紀律性強、嚴格執行投資策略，不受投資者情緒的變化而隨意更改。
￭
模型的系統性
多層次的量化模型、多角度的觀察及海量資料的處理，結合大資料處理技術捕捉到更多的投資機會。人的經驗和總結和大資料相比就顯得手工交易的機會比較有限。
￭
及時、快速、準確
及時快速地跟蹤市場變化，不斷髮現能夠提供超額收益的新的統計模型，尋找新的交易機會。並且保證下單的準確無誤，這是主觀交易無法相提並論的。
￭
解放雙手
不用時時刻刻盯盤，完美實現躺賺。
眾鑫量化交易系統給投資者帶來了技術上的優勢
，系統開放了使用者自定義補倉跌幅的百分比和回撥的百分比，確保了使用者能夠根據每年度的新高和新低靈活調整跌幅百分比的幅度，以達到儲備資金的最大化利用，設定了跌幅回撥，有效控制了一條線大跌的時候持續補倉的弊端。
