交易所量化交易系统开发成熟的技术包括以下几个方面：

1. 数据源：使用可靠、全面的数据源，包括期货、现货、外汇等市场。同时，还需要考虑数据的实时性，以确保交易系统能够及时获取市场信息。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括去除重复数据、填充缺失数据、数据格式转换等。同时，还需要对数据进行清洗和标准化，以确保数据的正确性和一致性。

3. 特征工程：对数据进行特征工程，包括提取特征、特征选择、特征降维等。可以根据交易策略和预处理后的数据，选择合适的特征进行提取。

4. 模型选择：根据需求和特征工程结果，选择合适的机器学习模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。

5. 模型训练：使用历史数据对模型进行训练，并评估模型的表现。可以使用交叉验证等方法，评估模型的准确性和稳定性。

6. 回测：使用测试数据对模型进行回测，以检验模型的可行性。可以对回测数据进行统计分析，以评估模型的风险控制能力。

7. 实盘验证：在实盘数据上进行验证，以检验模型的稳定性和可靠性。可以利用历史数据进行回测，以检验模型的长期表现。

8. 数据可视化：将模型的表现进行可视化展示，以便投资者更好地了解模型的表现和风险。

需要注意的是，交易所量化交易系统开发需要具备一定的编程和机器学习技能，同时需要对金融市场有一定的了解。如果您不具备相关经验，可以考虑寻求专业的技术支持或者寻求合作伙伴。