在最基本的层面上，算法交易机器人是一种计算机代码，能够在金融市场中生成和执行买卖信号。这种机器人的主要组成部分包括指示何时买入或卖出的入场规则、指示何时关闭当前头寸的出场规则以及定义买入或卖出数量的头寸规模规则。

开发算法策略的第一步是反思每个算法交易策略应该具备的一些核心特征。该策略应该是市场审慎的，因为从市场和经济的角度来看，它从根本上是合理的。此外，用于制定战略的数学模型应基于合理的统计方法。

算法交易由大型交易公司主导，如对冲基金、投资银行和自营交易公司。由于规模庞大，资源丰富，这些公司通常会构建自己的专有交易软件，包括具有专用数据中心和支持人员的大型交易系统。而在个人层面，经验丰富的自营交易员和量化交易员使用算法交易。

不太精通技术的自营交易员可以购买现成的交易平台以满足他们的算法交易需求。量化交易员通常在交易和计算机编程方面都有扎实的知识，他们自己开发交易软件。

任何算法交易软件都应该有一个实时市场数据馈送，以及一个公司数据馈送。它应该作为系统的内置组件提供，或者应该有一个条款可以轻松地从其他来源集成。

大多数算法交易软件提供标准的内置交易算法，例如基于50 天移动平均线(MA) 与 200天移动平均线交叉的算法。交易者可能喜欢通过将 100 日均线切换到 20 日均线来进行试验。除非软件提供此类参数定制，否则交易者可能会受到内置固定功能的限制。无论是购买还是构建，交易软件都应该具有高度的定制性和可配置性。

回测模拟涉及根据历史数据测试交易策略。它根据过去的数据评估策略的实用性和盈利能力，证明其成功（或失败或任何需要的更改）。此强制性功能还需要伴随可以执行回测的历史数据的可用性。而算法交易软件应该具有简单的即插即用集成和 跨这些常用交易工具的可用 API。这确保了可扩展性和集成性。