为什么量化平台要选择使用python的QMT？

一、语言特性与金融分析的匹配性

1、简单易懂的语言
Python就像我们的日常语言一样简单明了。想象一下，你在写一个故事而不是复杂的代码。这使得即使是编程新手也能轻松上手。

2、更少的错误，更多的专注
由于Python的简单性，出错的机会大大减少。这意味着金融分析师可以将更多的时间和精力放在真正的分析工作上，而不是纠结于编程中的小问题。

3、轻松处理数据
无论你手头上的数据是什么样子，Python都能帮你轻松处理。这就像有一个万能的数据助手，随时为你解决问题。


二、丰富的数据处理与分析库

在金融世界中，数据是王者，而如何高效地处理、分析和利用这些数据则成为了每个金融专家的关键任务。

幸运的是，Python强大的生态为我们提供了一系列强大的工具，帮助我们轻松应对这些挑战。以下，我们将从五个角度为你介绍Python在金融领域的神奇魔法：

1、数据分析 - Pandas：想象一下，你有一个智能的Excel表格，它可以自动整理、筛选和分析数据。Pandas就是这样的工具，它帮助金融专家轻松处理大量数据，无需繁琐的手工操作。

2、数据可视化 - Plotly：有了数据，我们怎么让它“说话”呢？Plotly就像一个设计师，帮你将数据转化为各种美观的图表，让你的报告或演示更加生动有趣。

3、数据获取 - Tushare：在金融世界，实时的、准确的数据是关键。Tushare就像一个新闻记者，为你从各个角落搜集最新的股票、期货等金融数据，确保你总是掌握第一手资讯。

4、统计分析 - Statsmodels：在金融分析中，我们经常需要对数据进行统计测试，看看哪些因素真的影响了股价。Statsmodels就像一个专业的统计师，帮你分析数据背后的故事，让你的决策更加有依据。

5、机器学习 - Sklearn：想预测未来的股价走势吗？Sklearn就像一个预言家，通过机器学习模型，学习过去的数据，帮你预测未来的趋势，让你在金融市场中占据先机。

算法交易

实现高效数据处理、在算法交易中编写出灵活的交易策略,Python的便利性和高效性都得到了广泛赞誉。

Python的多样性和灵活性使其成为金融领域的得力助手，从市场分析、数据挖掘到定价模型，Python都有着广泛的应用。

我们来看下PYTHON在QMT里面的应用

def init(C):

   A.stock= C.stockcode + '.' + C.market #品种为模型交易界面选择品种

   A.acct= account #账号为模型交易界面选择账号

   A.acct_type= accountType #账号类型为模型交易界面选择账号

   A.amount = 10000 #单笔买入金额 触发买入信号后买入指定金额

   A.line1=17   #快线周期

   A.line2=27   #慢线周期

   A.waiting_list = [] #未查到委托列表 存在未查到委托情况暂停后续报单 防止超单

   A.buy_code = 23 if A.acct_type == 'STOCK' else 33 #买卖代码 区分股票 与 两融账号

   A.sell_code = 24 if A.acct_type == 'STOCK' else 34

   #设置股票池 订阅品种行情

   C.set_universe([A.stock])

   print(f'双均线实盘示例{A.stock} {A.acct} {A.acct_type} 单笔买入金额{A.amount}')

def handlebar(C):

   #跳过历史k线

   if not C.is_last_bar():

       return

   now = datetime.datetime.now()

   now_time = now.strftime('%H%M%S')

   #跳过非交易时间

   if now_time < '093000' or now_time > "150000":

       return

   account = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'account')

   if len(account)==0:

       print(f'账号{A.acct} 未登录 请检查')

       return

   account = account[0]

   available_cash = int(account.m_dAvailable)

   #如果有未查到委托 查询委托

   if A.waiting_list:

       found_list = []

       orders = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'order')

       for order in orders:

           if order.m_strRemark in A.waiting_list:

               found_list.append(order.m_strRemark)

       A.waiting_list = [i for i in A.waiting_list if i not in found_list]

   if A.waiting_list:

       print(f"当前有未查到委托 {A.waiting_list} 暂停后续报单")

       return

   holdings = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'position')

   holdings = {i.m_strInstrumentID + '.' + i.m_strExchangeID : i.m_nCanUseVolume for i in holdings}

   #获取行情数据

   data = C.get_history_data(max(A.line1, A.line2)+1, '1d', 'close',dividend_type='front_ratio')

   close_list = data[A.stock]

   if len(close_list) < max(A.line1, A.line2)+1:

       print('行情长度不足(新上市或最近有停牌) 跳过运行')

       return

   pre_line1 = np.mean(close_list[-A.line1-1: -1])

   pre_line2 = np.mean(close_list[-A.line2-1: -1])

   current_line1 = np.mean(close_list[-A.line1:])

   current_line2 = np.mean(close_list[-A.line2:])

   #如果快线穿过慢线,则买入委托 当前无持仓 买入

   vol = int(A.amount / close_list[-1] / 100) * 100 #买入数量 向下取整到100的整数倍

   if A.amount < available_cash and vol >= 100 and A.stock not in holdings and pre_line1 < pre_line2 and current_line1 > current_line2:

       #下单开仓 ，参数说明可搜索PY交易函数 passorder

       msg = f"双均线实盘 {A.stock} 上穿均线 买入 {vol}股"

       passorder(A.buy_code, 1101, A.acct, A.stock, 14, -1, vol, '双均线实盘', 1 , msg, C)

       print(msg)

       A.waiting_list.append(msg)

   #如果快线下穿慢线,则卖出委托

   if A.stock in holdings and holdings[A.stock] > 0 and pre_line1 > pre_line2 and current_line1 < current_line2:

       msg = f"双均线实盘 {A.stock} 下穿均线 卖出 {holdings[A.stock]}股"

       passorder(A.sell_code, 1101, A.acct, A.stock, 14, -1, holdings[A.stock], '双均线实盘', 1 , msg, C)

       print(msg)

       A.waiting_list.append(msg)

使用PYTHON的QMT对于初使用量化来说更容易上手，而对于使用量化的熟练投资人来说更节约时间成本和脑力成本。

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