金融交易策略系统是一种基于计算机技术和金融理论的系统，旨在帮助投资者制定和执行交易策略，以获取最佳的投资回报。该系统通过收集、处理和分析大量金融市场数据，运用数学和统计方法，以及机器学习和人工智能技术，来识别潜在的投资机会和市场趋势。

金融交易策略系统通常包括以下几个主要组成部分：

1. 数据收集和处理：系统会从各种数据源（如金融市场数据提供商、新闻媒体、社交媒体等）获取金融市场相关数据，并对其进行清洗、整理和存储，以便后续的分析和决策。

2. 技术指标和模型：系统会使用各种技术指标和模型来分析市场趋势和价格走势。这些指标和模型可以是基于统计学、图表分析、趋势分析等方法，或者是基于机器学习和人工智能算法，用于预测市场的未来走势。

3. 交易策略生成：系统会根据分析结果和预测模型，生成各种交易策略。这些策略可以是基于技术指标的交易信号，也可以是基于量化金融模型的交易规则。系统会根据预设的风险偏好和投资目标，选择最合适的策略进行交易。

4. 交易执行和风控：系统会自动执行生成的交易策略，并监控交易的执行情况和市场的变化。同时，系统也会实施风险控制措施，如止损、止盈等，以保护投资者的资金安全。

5. 绩效评估和优化：系统会记录和分析交易的绩效数据，包括回报率、风险指标、交易频率等，以评估交易策略的有效性和盈利能力。系统还可以通过回测和优化技术，不断改进和优化交易策略，提高投资回报率。

需要注意的是，金融交易策略系统并不是万能的，它无法预测市场的波动和未来的事件。投资者在使用该系统时，仍需要结合自身的投资经验和判断力，谨慎评估和决策。此外，金融交易策略系统也需要不断更新和调整，以适应市场的变化和新的投资机会。