我们来详细解释一下券商的量化交易是做什么的，以及哪些券商在这方面做得比较好。
"一、券商的量化交易是做什么的？"
简单来说，券商的量化交易是指"利用数学模型和计算机技术，根据历史数据、市场信息等，自动执行交易策略的一种交易方式"。
它不是简单地“用计算机炒股”，而是有更深层次的技术和策略支撑，主要包含以下几个核心方面：
1. "策略研发 (Strategy Development):" "基于数据分析：" 研究员会分析历史市场数据（如股票价格、成交量、财务数据、宏观经济数据等）和新闻资讯，寻找可能存在的、可持续的盈利模式（交易信号）。 "模型构建：" 将找到的规律和逻辑，用数学公式、统计模型或机器学习算法表达出来，形成交易策略。例如，均值回归策略、趋势跟踪策略、统计套利策略、事件驱动策略等。 "回测验证 (Backtesting):" 使用历史数据对构建的策略进行模拟测试，评估其在过去的表现，筛选出效果较好且风险可控的策略。
2. "系统开发与实现 (System Development & Implementation):" "算法编写：" 将经过验证的策略转化为计算机可以执行的代码。 "高频交易系统 (HFT)：" 对于需要极低延迟的交易（微秒甚至纳秒级别），需要开发强大的

券商的量化交易是做啥的，哪家做得好？