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量化交易软件在近年的主要发展趋势：
人工智能和机器学习：人工智能（AI）和机器学习技术的发展为量化交易软件带来了巨大的改变。通过利用机器学习算法，量化软件可以从海量的历史数据中发现隐藏的交易模式，以及预测未来的市场走势。这在传统的量化模型中是无法完成的。
大数据处理：随着金融市场数据量的爆炸式增长，如何处理和分析这些数据成为了一个巨大的挑战。量化交易软件开始使用更复杂的数据处理技术，如分布式计算，来处理大数据。
高频交易（HFT）：高频交易的发展也推动了量化交易软件的变化。为了在高频交易环境中竞争，量化软件需要能够在毫秒级别做出决策，并且执行交易。
多元数据源：过去的量化交易主要依赖于市场价格和交易量这样的传统数据。但是，现在的量化交易软件开始利用更多元的数据源，包括新闻、社交媒体数据，甚至是天气预报等非结构化数据，来做出更准确的预测。
更好的风险管理：由于量化交易的高速度和高频率，它也带来了巨大的风险。因此，近年来的量化交易软件开始更加注重风险管理，包括实时风险监控，以及更复杂的风险模型。
易用性和云服务：量化交易软件变得更加用户友好，许多软件提供了更好的用户界面，并且通过云服务使得用户可以更方便地访问和使用量化交易工具。
赫兹量化系统是基于全球最知名，使用人数最多的迈达克系统，通过赫兹技术桥接全球各大交易所，以实现投资者通过赫兹客户端做量化交易。
支持人工智能、神经网络、机器学习等量化高阶算法；
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支持多种开发语言，解决其他平台算法策略在赫兹兼容性问题；
支持强大的对冲功能，界面可视化，策略参数可调，满足不会编程的投资者对量化功能的需求；
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支持策略实时回测，满足广大投资者对策略有效性的验证；