股票量化交易接口，是可以稳定获利的交易系统，写成程序让计算机去执行，如果交易系统本身能够稳定盈利，那么转换成量化交易程序也是能够稳定盈利的。但是如果用户本身的交易水平不高的话，不管怎么去优化写程序，都没有办法设计出一套稳定获利的交易系统。
所以用户要先提高交易能力再去转量化交易，而不是直接走量化，没有一定的交易基础，直接上量化是行不通的。
股票交易能够持续稳定盈利的核心是因为用户的交易逻辑能够持续掌握优势。只要用户的交易逻辑站在优势的一方，然后通过建立一套交易系统，长期一致性的输出交易逻辑，那么就可以取得长期的收益。
这就是股票交易可以稳定盈利的核心，也就是说用户要有一套具有正向收益预期的交易系统，然后长期执行就可以。
做好量化交易，还需要交叉学科、融汇贯通的知识体系。数学、概率统计、数据结构、算法设计、经济、金融、证券、衍生品相关、投资与分析、主流策略开发语言等，都需要了解，而且要融会贯通。
做量化交易用什么语言更好呢？更多的还是看自己的习惯和要达到的目标，如果是大型金融机构做量化分析系统或量化交易系统，可以用python，R，C++等都可以，各有优劣，看对于速度要求如何了。
如果是个人或者中小机构，对于速度要求不高，策略也相对简单，可支出成本有限，而且缺乏的技术支持，用一些成熟的第三方平台，如文华、TB、金字塔、MC等也可以，做量化交易的，其实只要策略能很好的实现，实盘能盈利就行。