开源量化交易是指基于开源软件和算法的量化交易策略的开发和应用。量化交易是一种利用数学和统计模型来制定投资策略的方法，通过分析历史市场数据、财务数据和其他相关信息，以系统化的方式进行交易决策。

开源量化交易的核心在于开源软件和算法的使用。开源软件是指可以免费获取、使用和修改的软件。在开源量化交易中，常用的开源软件包括Python语言的Quantopian、Zipline、PyAlgoTrade等，以及R语言的quantmod、PerformanceAnalytics等。这些软件提供了丰富的量化交易工具和算法库，方便开发者进行策略回测、优化和执行。

开源量化交易的流程包括策略研发、回测、优化和实盘执行。首先，交易者根据自己的投资理念和目标，使用开源软件和算法进行策略研发。策略研发过程中需要选择合适的数据源、制定交易规则和风险控制策略，以及进行参数优化等。然后，交易者通过回测工具来验证策略的历史表现，评估其盈利能力和风险水平。在回测过程中，可以使用历史市场数据来模拟实际交易，并计算策略的收益率、zuida回撤等指标。接下来，交易者可以通过优化算法来进一步改进策略的表现，例如使用遗传算法、粒子群算法等进行参数优化。最后，交易者可以将优化后的策略应用于实盘交易，通过自动化交易系统进行实时交易。

开源量化交易具有以下优势：首先，开源软件和算法提供了丰富的工具和技术，使得交易者可以更方便地开发和测试策略。其次，开源软件的开放性和透明性使得交易者可以检查和验证代码的正确性和安全性，提高了交易的可靠性和可控性。此外，开源社区的活跃性和合作性也为交易者提供了丰富的资源和支持。

总而言之，开源量化交易是基于开源软件和算法的量化交易策略的开发和应用。通过使用开源软件和算法，交易者可以更方便地开发、测试和优化策略，提高交易的效率和可靠性。