推荐量化交易软件时，可以从以下几个方面进行考虑：
需求分析
明确自己的投资目标和风险偏好，选择适合自己需求的软件。例如，如果你更关注交易速度和稳定性，那么应该选择那些以高性能著称的软件。
功能评估
一个好的量化交易软件应该具备行情显示、策略研究、交易执行和风险管理等功能。
性能测试
对软件的交易速度、稳定性、易用性等方面进行测试，可以通过模拟交易或实际交易来评估。
成本考虑
考虑软件的成本，包括是否提供免费版本以及免费版本的功能限制。
编程语言支持
如果有条件，选择支持你熟悉编程语言的软件，如Python、VBA等，这可以大大提高策略开发的效率。
实盘支持品种
根据你的交易品种需求，选择支持相应实盘交易品种的软件。例如，如果你有期权和期货方面的需求，QMT可能是更好的选择，因为它支持更多的实盘交易品种。
数据质量和实时性
量化交易依赖于准确和及时的市场数据，好的软件应该能够提供高质量的数据源，并能够实时更新市场行情和交易数据。
易用性和用户体验
软件应该具备友好的用户界面和直观的操作流程，使得投资者能够轻松地使用和配置软件。
强大的算法和模型支持
软件应该提供多种算法和模型支持，包括技术指标、统计分析、机器学习等，以帮助投资者进行有效的交易决策和风险管理。
可靠性和安全性
量化交易涉及大量的资金和交易操作，因此软件的可靠性和安全性至关重要。
基于以上因素，以下是一些推荐的量化交易软件：
迅投QMT
提供一站式交易、行情、算法、风控系统服务，支持多种编程语言，适合机构投资者和专业量化交易者使用。
恒生PTrade
提供策略编写、回测、模拟交易和实盘交易功能，支持多种编程语言，适合个人和机构投资者。
掘金量化
开放的量化交易平台，提供海量的金融数据和多种编程语言支持，适合量化策略研究和回测。
TradeStation
功能强大的量化交易平台，提供了丰富的技术指标、图表分析工具和自动化交易功能。
NinjaTrader
广受欢迎的量化交易软件，提供了多种交易工具和编程接口，支持自定义策略和指标的开发。
Quantopian
基于Python的在线量化交易平台，提供了丰富的金融数据和算法库，适合有一定编程基础的交易者。
MATLAB
流行的数值计算和编程环境，可以用于开发和测试量化交易策略，并与交易平台进行集成。
聚宽
面向量化交易和量化投资的平台，提供股票、期货、基金等多种金融产品的量化策略开发、回测和实盘交易功能，支持Python编程。
Multicharts
功能强大的量化交易软件，提供直观的图形界面和丰富的技术分析工具。
QMT智能量化交易
基于算法和大数据分析的交易策略，集成了行情显示、策略回测和实盘交易等功能，支持多种交易品种。
根据你的具体需求和操作习惯，结合上述因素，进行综合评估和选择。建议先尝试使用软件的免费试用版或者参考其他交易者的评价和经验，以帮助你做出更明智的决策。