在 QMT 系统中，先编写或导入量化策略代码，然后设置策略运行的参数，如交易标的、仓位控制、止损止盈条件等。确认无误后，启动策略，系统会根据设定和实时行情自动执行交易操作开户是全国都可以办理的。同等资金找我开户佣金是更低的。

发布于2025-1-27 12:06 深圳

你好，QMT量化交易策略部署步骤

1. 环境搭建

①安装QMT软件：通过券商提供的链接下载并安装QMT软件，安装时注意选择正确的路径，并确保安装过程中不勾选“独立交易”选项。

②下载Python库：登录QMT后，在“模型研究”界面点击“下载Python库”，默认路径为bin.64。

③补充数据：在“操作”-“数据管理”中补全相应周期的历史数据，或通过行情源右下角的“快速下载”功能自动补充数据。

2. 策略编写

①选择模型类型：QMT支持VBA和Python两种语言进行模型开发。VBA模型框架兼容市面上常用交易终端的指标语言，Python模型框架则更为灵活，支持导入各种第三方包。

②编写策略代码：以Python为例，创建一个Python文件，导入QMT库，并定义策略类。在策略类中实现所需的方法，如on_start、on_tick、on_bar等。

①获取市场数据：使用QMT提供的数据接口获取市场数据，如股票行情、期货行情等。

①设置回测参数：在模型研究模块进入策略列表，创建模型后，设置模型的基本信息和回测参数，如回测开始时间、结束时间、初始资金等。

②编译策略：点击编译，查看模型编译的情况。如果编译失败，需要检查模型代码是否有错误，并修改后再次编译。

③运行回测：编译成功后，点击回测，通过日志输出查看模型回测的情况。回测正常后，主界面会跳到模型设置的默认标的和默认周期界面，并输出模型绩效分析结果。

5. 实盘交易

①切换至实盘模式：在模型交易模块，将策略从运行模式切换至实盘模式。实盘模式下，策略会根据实时行情信号发出真实委托。

②监控与调试：在运行策略时，可以实时监控策略的运行状态、持仓情况和盈亏情况。如果出现错误和问题，可以使用Python的调试工具进行策略的调试和修复。

6.注意事项

①风险控制：在策略中设置合理的止损点和仓位控制，以降低风险。

②数据质量：确保获取的数据准确、完整，避免因数据问题导致策略失效。

③策略优化：根据回测和实盘交易的结果，不断优化策略参数和逻辑，提高策略的稳定性和收益性。

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发布于2025-1-27 13:21 北京

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三、根据个人情况补充个人资料，确认个人信息准确无误
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发布于2025-1-27 12:27 上海

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发布于2025-1-27 13:03 广州

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发布于2025-3-14 09:56 广州

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发布于2025-3-22 17:49 上海

在开通QMT量化交易后，策略的部署通常包括以下几个步骤：

策略编写与调试：投资者可以使用Python或VBA在QMT平台编写策略代码。QMT提供内置编辑器，帮助用户进行调试，确保策略的逻辑和参数设置正确。

回测验证：通过使用历史市场数据对策略进行回测，以评估策略的表现，比如年化收益率和最大回撤等重要指标。在这个阶段，需要进行参数调整以优化策略的效果。

模拟测试：在模拟账户中运行策略，通过观察模拟盘对策略在实时行情中信号触发的表现，来验证其稳定性和可靠性。

实盘部署：经过严格测试的策略可以部署在实盘中。为此，需要与券商联系以开通实盘交易权限，绑定资金账户，并设置自动交易权限。策略启动后，需实时监控其运行情况以确保正常执行，并根据需要进行调整。

此外，QMT允许用户选择在本地或云服务器上部署策略，以便于远程操作和持续监控。为了应对市场变化，投资者应定期对策略进行复盘和调整。

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发布于2025-11-10 13:32 深圳

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发布于2025-1-27 12:09 郑州

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发布于2025-1-27 12:10 武汉