量化交易需要掌握一系列的软件技能，主要包括以下几方面：
编程技能
编程语言：至少掌握一种编程语言，如Python、C++或Java。Python因其丰富的数据分析库和简洁的语法，成为量化交易领域最常用的语言。
数据处理与分析：熟练使用Pandas、Numpy等库进行数据的读取、清洗、整理和分析，能够计算各种统计指标、绘制图表，以便从数据中发现规律和趋势。
量化交易框架：学习使用一些专业的量化交易框架，如Backtrader、Zipline等，这些框架提供了丰富的功能和工具，帮助用户快速搭建和回测量化交易策略。
数据工具
免费数据：熟悉并使用Tushare（A股）、AKShare（全市场）、Yahoo Finance（美股）等免费数据源。
付费数据：了解并能够使用Wind、同花顺iFinD（机构级）等付费数据服务，以获取更全面和高质量的数据。
数据可视化
绘图库：熟练使用Matplotlib等绘图库，将价格序列、因子数据、净值曲线等数据快速可视化展示出来。
平台选择
新手友好型平台：如国金（Pro-Trade）、掘金量化（MyQuant）、TradingView等，这些平台适合入门和快速开发策略。
编程型平台：如Backtrader、QuantConnect、vn.py等，这些平台需要一定的Python基础，适合希望深入学习底层逻辑和策略开发的用户。
数学和统计学基础
纯数学：包括随机微积分、线性代数等，这些技能在建立数学模型和算法时非常重要。
应用数学：包括数学建模和计算机编程，用于量化分析和预测市场走势。
统计：包括数据处理和计算机编程，用于分析市场数据和构建交易策略。
机器学习和深度学习
统计机器学习和深度学习：这些技能在量化交易中越来越受到重视，用于提高模型的预测能力和准确性。
风险管理和资金管理
风险管理：合理设置止损和止盈点位，控制仓位和交易频率，避免过度交易和盲目跟风。
资金管理：制定有效的资金管理策略，以保护投资者的利益。
其他工具和技术
高性能计算：了解并使用高性能计算工具，如GPU加速计算，以提高计算效率。
大数据科学：熟悉大数据分析技术，能够处理和分析海量市场数据。
工具链设计：了解并能够设计量化交易工具链，以提高交易执行效率和准确性。
综上所述，量化交易需要综合运用编程、数据处理、统计分析、机器学习、风险管理等多方面的技能。建议初学者从Python编程和数据处理入手，逐步掌握量化交易的核心知识和技能，并选择合适的平台和工具进行实践。