在策略回测功能上,QMT 与聚宽、米筐存在多方面差异。数据方面,QMT 依托券商资源,在行情数据的准确性和及时性上有优势,尤其是对实时交易数据的获取和处理较为高效。而聚宽和米筐在数据的广度和深度上表现突出,除了常规金融数据,还整合了较多另类数据,如电商数据、社交媒体数据等,为策略回测提供更丰富的数据维度。回测引擎方面,QMT 的回测引擎在交易成本和滑点模拟上更加贴近实际交易情况,对于实盘交易具有较高参考价值。聚宽和米筐则在算法优化和计算速度上较为领先,能够快速完成大规模策略回测任务,节省投资者时间。策略编写方面,QMT 支持多种编程语言,对有编程基础的投资者友好,同时也提供可视化策略构建工具。聚宽和米筐则更侧重于 Python 语言,在 Python 策略编写的便利性和生态丰富度上略胜一筹,拥有大量开源策略库供投资者参考和使用。
发布于2025-5-30 17:24 武汉

