傳統判斷性投資與現代證券交易系統，孰優孰劣？
有部分投資者們在進行投資判斷時，往往憑借自己對市場形勢的分析，來決定投資方向。而這種個人主觀判斷性投資時常造成收益極不穩定，經常出現虧損的情況。其實這種彎路，全球收入最高的對沖基金經理詹姆斯·西蒙斯也曾經走過。
1978年，在數學領域有極高造詣的西蒙斯開啟了自己的金融投資事業。起初他和華爾街的其他投資人壹樣，采用傳統判斷性投資方法，那段時間裏他廢寢忘食，每天花費十多個小時分析宏觀經濟和市場動態。比如美聯儲何時會加息？國內失業率對市場有何影響？等等，通過這些宏觀數據來判斷外匯和商品價格走勢，進而指導自己的投資方向。但是，努力與收益卻不成正比，西蒙斯的理財產品收益極低，他甚至無法支付員工的工資。可以說傳統經驗判斷性投資的劣勢在西蒙斯的身上體現的淋漓盡致。
面對著公司即將面臨破產的危局，西蒙斯決定發揮自己的特長，試圖利用數學規律來指導自己的投資方向。在眾人的不解和疑惑中，他請來了和金融毫不沾邊的統計學教授，數學專家甚至密碼破譯專家，參考了近20年內金融市場的數據波動，研究出了壹套獨特的投資模型。又經過壹年的改進，以這套模型為基礎聞名世界的“大獎章基金”誕生了，這也是現代證券交易系統的雛形。
從誕生開始大獎章基金便壹直伴隨著奇跡：1990年凈回報率55.9%，1991年回報率39.4%，之後兩年分別是34%和39.1%；1994年美國債券市場回報為負6.7%，大獎章基金卻凈賺了71%；2000年科技股災，標準普爾美國股票指數跌了10.1%，大獎章卻獲得了98.5%的高回報；2008年全球金融危機，大部分對沖基金虧損，大獎章賺了80%。從1998年成立到2008年的20年間，大獎章基金的年平均回報是35.6%，而同期標準普爾美國股票指數每年平均僅漲了9.2%。當然模型不是恒定不變的，而是根據每年的經濟數據來進行調整。所以直到今天這枚華爾街的“大獎章”仍然在不停地賺錢！
西蒙斯的“大獎章”也就是如今證券量化交易系統的前身，有時候也稱自動化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。比如2013年4月15日，國際金價壹日之間下跌20％，中國大媽盲目認為黃金已經跌到最低，馬上就要上漲，於是掀起了壹陣“搶購黃金”的熱潮，結果辛苦攢了壹輩子的積蓄被牢牢套入其中，直到16年黃金市場回暖才基本解套。所以被主觀情緒左右是投資人的通病，而量化交易（獲得最權威的量化交易系統）就會杜絕這種風險。
時至今日，計算機技術的日益成熟，量化交易的計算方法由計算機代替人腦，有了更精準的數據概念。利用計算機技術和金融理論的進步，幫助克服我們人性上的弱點，然後在投資中做出更好的決策。我們作為活生生的人，在時間、體力、精力、註意力、判斷力都是很有限的，所以只能分析到很少的證券信息，可是計算機技術支持下的證券量化交易系統（獲得最權威的量化交易系統）不受這些限制，它可以24小時全天候觀察計算市場數據模型，分析出比“大獎章基金”更精準的數據模型，讓我們獲得可以持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
國內的證券業在證券交易系統方面起步較晚，2018年國內的大型證券公司如中信證券，中原證券等。才開始進行券商架構方案改革，直到如今國內的大部分證券公司依然各自為政，自己開發證券交易資訊系統，這些系統雖然都被各家金融公司鼓吹，但國內信息資源的閉塞使這些所謂的“證券量化交易系統”降低了原有的功能。要知道西蒙斯的“模型”是分析了20年內全球所有市場的金融數據波動才得出的結論。幾乎國內的證券公司和金融機構都是無法快速獲得如此全面的數據信息的。
目前國內有令克可以突破地域信息限制，對接國際大部分實力雄厚的證券公司如紐約證券交易所，納斯達克股票證券交易所等等，達到資源共享，獲得更準確的國際金融動態數據。而且對於海內外的持牌券商或者剛註冊的券商都可以進行合作。不僅僅是包括定制開發大陸的券商交易系統；可以有香港券商交易系統開發、新加坡券商交易系統開發、印度孟買券商交易系統開發、瑞士券商交易系統開發、印尼券商交易系統開發、新加坡券商交易系統開發、（東南亞券商交易系統開發；柬埔寨券商交易系統開發、泰國券商交易系統開發、越南券商交易系統開發、菲利賓券商交易系統開發、馬來西亞券商交易系統）等等。
這些數據在經過計算機系統的機密計算，得出的投資模式，才是有投資指導意義的證券交易系統。
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