PTrade和QMT是当前券商主流的量化交易工具，两者在架构设计、功能侧重及适用人群方面存在显著差异，并无绝对的“更好用”，选择取决于用户的特定需求和技术背景。

核心差异与功能对比

两者的根本区别在于策略运行架构。PTrade采用服务器托管模式，策略在券商服务器端运行。这种方式无需用户本地电脑持续开机，避免了因网络或电力中断导致的策略中断，适合需要长期无人值守执行的交易。其延迟极低，通常小于1毫秒，并免费提供Level-2行情数据，在交易速度和稳定性方面具有优势。

QMT则采用本地化执行模式，策略在用户本地计算机上运行。这种方式对本地计算资源和网络稳定性有较高要求，但赋予了用户极大的灵活性。用户可直接调用各类第三方Python库（如TensorFlow、PyTorch）以及本地数据文件（Excel/CSV），支持更复杂的策略开发和AI模型融合。

具体功能对比如下：

编程语言：PTrade专注于Python，并提供丰富的低代码策略模板，易于上手。QMT除Python外，还支持VBA，适应更广泛的编程习惯。策略回测：QMT支持Tick级的高精度回测和遗传算法等参数优化工具，而PTrade主要提供分钟级回测。品种支持：PTrade覆盖沪深市场的股票、两融、ETF、可转债。QMT在此基础上，额外支持期权、期货、北交所及港股通品种，适用范围更广。策略限制：PTrade对实盘策略数量有上限（如8个），而QMT无明确限制，取决于本地电脑性能。

适用场景与人群选择

根据您的投资风格和技术能力，选择建议如下：

选择PTrade更适合您，如果：

您是量化交易新手或编程基础较弱，希望快速部署并使用现成的策略模板（如网格交易、条件单）。您追求操作的便捷性和稳定性，不希望耗费精力维护本地运行环境，需要能24小时不间断运行的云端服务。您的策略以中低频交易为主，主要交易标的为股票、ETF和可转债。

选择QMT更适合您，如果：

您是经验丰富的量化交易者或具备较强的编程能力，需要开发复杂的、定制化的高频交易策略。您需要交易期权、期货等多品种，或需要进行多空对冲等复杂操作。您极度重视策略的保密性和灵活性，需要调用第三方数据源和AI库，并在本地进行深度回测与优化。