Gli utenti inviano requisiti di strategie quantitative, inclusi strumenti di trading, tipi di strategia (come alta frequenza, trend, arbitraggio, ecc.), preferenze di rischio, ecc. Il team professionale comunica con gli utenti per chiarire i dettagli dei requisiti e fornire soluzioni preliminari e preventivi.

Basato sui requisiti dell'utente, sviluppare strategie utilizzando piattaforme come Python, MT4, cTrader, ecc. Combinare modelli di selezione azioni AI, algoritmi di machine learning e altre tecnologie per costruire strategie quantitative efficienti e stabili.

Condurre backtesting su dati storici per le strategie sviluppate per valutare le loro performance in diversi ambienti di mercato. Basato sui risultati del backtesting, ottimizzare i parametri delle strategie per garantire che il rapporto rischio-rendimento soddisfi gli obiettivi attesi.

Assistere gli utenti nel deployment delle strategie in ambienti di trading live e fornire supporto tecnico e servizi di manutenzione. Monitorare regolarmente le performance delle strategie e fornire raccomandazioni di aggiustamento delle strategie basate sui cambiamenti di mercato per garantire operazioni stabili a lungo termine.