本系列将打造一套数字货币量化交易系统，将数字货币历史行情数据整合进去，从而能够支持数字货币交易策略的回测。

今天试着以量化投资的角度，对两者进行一下使用体验分享，是否有必要本地部署deepseek？如何借助这些优秀的模型构建自己的量化交易策略，希望对大家有所帮助。

在量化交易系统的回测模块中，按照我们的交易策略，产生了一条条的交易记录，如何通过这些交易数据，来判断我们策略的好坏，是否可以拿到实盘上跑呢？

最近准备写一系列文章，重新梳理整个框架，一步步完善，打造一套完备的量化交易系统。

数据是量化交易的基础，重要性不言而喻。无论是股票、期货、期权、基金、ETF等等，甚至包括比特币，这些投资标的历史行情数据都可以用作回测分析，本篇将分享如何选择可靠的数据源，如何进行数据获取，如何清洗常见的错误数据，如何进行有效地存储，方便后期使用。

半个月的时间，总共输出了 12篇 文章，结合后台的数据以及粉丝们的私信、留言情况，做一个总结，同时也为下一阶段的分享做个铺垫。

接下来带大家一起回顾一下高频交易的发展历程、盈利方式、主要的策略模型、关键技术等，以及高频交易与量化投资之间的关联

股市中一个新韭菜晋升为老韭菜的周期大概是六个月，六个月之后，一部分人会亏掉本金、卸掉交易软件、忘记账号；另一部分人会晋升为老韭菜继续留在股市中。而在期货中，这个周期会更短，大概只有两到三个月

2016年11月，全球量化金融峰会在清华开幕，算的上是中国量化元年的开启。在此之前，国际上关于量化投资经历过哪些重要时刻？涌现出了哪些关键性人物？今天，带大家一起回顾一下量化投资的发展历程。

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