用QMT做股票量化不是单纯写代码,关键是把投资逻辑转化成可执行的交易指令。步骤听起来简单,但从策略设计到实盘运行,每个环节都有容易踩的坑,需要结合市场经验调整。
QMT量化的三个核心阶段:从想法到落地
1、策略设计比编程更重要
首先得想清楚赚什么钱:是抓日内波动的T0,还是跟热点的趋势跟踪?比如做板块轮动策略,得先验证“某板块涨3%后另一板块次日跟涨”的历史概率(我见过客户直接跳过这步,代码写完回测才发现逻辑不成立)。建议先用QMT的“模拟回测”功能,用近3年数据验证基础逻辑,再考虑编程。
2、代码实现要抓关键接口
QMT提供了行情获取(get_market_data)、下单(order_target_value)等API,但新手容易卡在细节:比如时间戳格式不对导致数据错位,或者多条件触发时(比如同时满足量能放大和均线金叉)没写优先级判断。我的客户里70%初期问题都集中在“信号触发但没成交”,后来发现是没设置“涨跌停过滤”参数。
3、回测优化要防“自嗨陷阱”
很多人只看回测总收益高就急着实盘,结果遇到新行情就失效。正确做法是:用70%数据训练参数,30%数据做“外推测试”;重点看最大回撤(比如控制在5%内)、夏普比率(高于1.5更稳健),而不是盯着总收益数字。QMT的“多周期回测”功能能帮你覆盖牛熊不同市况。
以上是QMT量化的关键步骤,把逻辑转化为代码需要经验积累。点击右上角添加微信,我司提供免费QMT软件(10万资金即可开通),还能帮你梳理策略逻辑、调试代码细节,省去自己摸索的时间。
发布于2025-7-17 09:09 杭州


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