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QMT(含MiniQMT)和PTrade在功能定位、运行方式和适用场景上有明显区别:
一、QMT / MiniQMT 功能特点
• 运行方式:本地电脑运行,MiniQMT只留交易网关,策略可在外部IDE(VS Code/PyCharm)中执行,延迟最低。
- 策略开发:需Python编写,支持Tick级行情、L2逐笔成交、历史全量数据下载、自定义回测及算法拆单(VWAP/TWAP/冰山单等)。
• 交易品种:股票、ETF、可转债、两融信用账户、期权(需开通衍生品权限)。
- 核心优势:本地调用xtquant库,策略代码不出本机保密性最强;可做高频监控、盘口套利、多标的并发。
• 局限:电脑需开机运行(断网策略停止),有一定Python编程门槛。
二、PTrade(恒生)功能特点
• 运行方式:策略托管在券商云端服务器,7×24小时运行,关电脑也执行,不依赖本地网络。
• 策略开发:内置图形化模板(网格交易、拐点交易、篮子交易、时间加权),可零代码直接使用;也支持Python编写但接口偏中低频。
- 交易品种:股票、ETF、可转债(两融/期权支持较弱,视券商版本而定)。
• 核心优势:云端自动运行适合上班族;内置网格、条件单成熟易用,参数填完即跑。
• 局限:执行经云端转发延迟略高,不支持严格Tick逐笔高频,自定义复杂策略受限。
三、简单对比
• 速度/高频 → QMT/MiniQMT 胜(本地+TICK级)
• 省心/托管 → PTrade 胜(云端7×24)
• 编程要求 → QMT需Python;PTrade可零代码
- 保密性 → QMT本地最强;PTrade部分逻辑在云
• 可否同开 → ✅ 可以,同一资金账号,互不冲突
四、个人怎么选?
• 零代码、想云端托管跑网格/ETF定投 → PTrade
- 有Python基础、做中高频/算法/Tick策略 → MiniQMT
• 资金达标建议两者都开,PTrade跑稳健网格,QMT跑核心自研策略,互补使用。
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我会自己编程,希望进行量化交易开户,希望使用 miniQMT(或极简模式) 进行量化交易,请问目前 miniQMT 的交易资金门槛能否申请免除?
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