演算法交易系統最好使用是由三個元件組成，即數據處理程序、策略處理程序和交易執行處理程序。AI系統更智能化意味著在演算法交易的背景下，通過系統自我適應和自我感知的程度來度量智能化。【讀友提問】上海台商張董問：「構建AI智能化演算法交易系統的注意要點為何？」答：演算法交易系統可以使用結構化數據，與市場相關的數據(比如：日內價格、收盤價格和交易量)通常以結構化格式提供。在交易中，Web等社交網路的新聞和數據的主流使用已經產生更強大的工具，能夠理解非結構化數據。其中很多工具利用人工智能(AI)，尤其是神經網路(是演算法交易最流行的機器學習模型)。金融期貨模型通常表示演算法交易系統如何相信金融期貨市場的運作方式。金融模型的最終目標都是用它來對金融期貨市場做出預測。金融期貨模型將一個複雜系統簡化為一組易於處理和可量化的規則，這些規則描述該系統在不同場景下的金融期貨交易行為，方法包括但不限於數學模型、歸納規則集和卷積神經網路技術(Convolutional Neural Network, CNN)。金融期貨模型的選擇直接影響演算法交易系統的智能化。同時使用多個模型可以提高預測精度，但會增加實現的複雜性，該模型是演算法交易系統的大腦。為了使演算法交易系統更加智能化，系統應該存儲有關歷史上出現的任何和所有錯誤的數據，並應該根據這些變化調整其內部模型，這將構成自我連續模型校準。
