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量化交易技术还旨在评估和管理交易组合中的不同风险敞口。有时金融安全中存在微妙的行为，可被人眼忽视。通过依赖数学公式，投资顾问可以更好地识别投资组合中的不平衡或脆弱性，如果不加以解决可能导致潜在的损失。
量化交易有成本效益。投资顾问经常在不同地区的多种证券中实现多元化。量化交易风格旨在通过简化这些交易来降低在各种交易中买卖许多证券的成本。
尽管量化交易策略主要由计算机软件驱动，量化网格交易系统开发，但仍需要人为因素。金融分析师仍然必须对投资技术进行科学研究，这是定性投资的基础。尽管如此，量化投资管理人员通常较少依赖人力推荐和投资证券评估，而更多依赖计算机化公式。
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算法交易的主要类型有:
(1)被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，量化投资策略系统开发，而是按照一个既定的交易方针进行交易。
(2)主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。
(3)综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，量化，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
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其次，登录交易平台的信号源账号，从交易平台服务器获取信号的历史数据并存储在 QA 社区的账本中，保证所有数据的不可篡改性。记录工作将持续进行，每一个生成的区块都将记录信号源一段时间的历史数据，并与之前记录的信息进行比对，确保时间发现
交易平台对历史数据的篡改、删除等恶意操作；
后，将历史数据上传至 QA 社区网站中，并做二次存储，与前一个区块存储的数据进行关联验证，客户可以在网站中查询账本上历史数据的比对信息，确保信号源历史记录的真实性。
上述就是为大家带来的基于技术不可篡改特性解决信息难以公开透明特性的一个解决思路！
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