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在 QMT 中使用 Python 编写策略，需要掌握哪些库？
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常用的库包括 numpy（用于数值计算）、pandas（用于数据处理和分析）、patsy（用于统计模型构建）、scipy（科学计算库）、statsmodels（统计建模和计量经济学分析）、TA_Lib（技术分析指标计算，如多种指标如 ADX、MACD、RSI、布林轨道等；K 线形态识别，如黄昏之星，锤形线等）等 。

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雾里看花花在哪 00:44

我最近股票亏了，不想全仓冒险了，能否给我一些稳定收益+搏高收益的产品，我配置一些对冲风险？

刘老师 00:44

跟刚才的群友一样，还是需要70%的稳定增值的钱+30%搏高收益，我私信你了，看下配置单~
188人正在群聊
加入微信热聊>

上一篇回答：

QMT提供了直观的策略编辑器和调试工具。在编辑器中编写好策略代码后，可以通过设置断点，逐步执行代码，观察变量的值和程序的运行流程，以此来查找和解决代码中的错误和逻辑问题。

下一篇回答：

如果完全不懂Python，使用QMT编写策略会非常困难。要么赶紧学习Python语言及其在量化交易中的应用知识，要么QMT的策略编写功能对其可能不太适用。不过可以先从使用QMT自带的基础策略开始...
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