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迅投QMT（Quantitative Market Trading）为量化交易者量身打造的智能平台——它不仅是代码与策略的“翻译器”，更是普通投资者跨越专业门槛的“金钥匙”。QMT的核心价值在于“极简操作，极致性能”。无需精通Python，您只需通过可视化策略编辑器，即可将投资逻辑（如“均线突破自动跟单”“波动率触发止盈”）转化为可执行的交易指令，系统7x24小时监控市场，毫秒级响应机会。无论是高频套利、网格交易，还是多因子选股，QMT的多账户并行计算与历史数据精准回测功能，都能让策略在实盘前经受科学验证，大幅降低“拍脑袋决策”的风险。

对于追求稳定收益的投资者，QMT支持全自动风控（如动态止跌、黑名单过滤），避免情绪化操作；对于高阶玩家，还可以自己编写策略，挖掘市场深层规律。更关键的是，通过我司专属通道开通QMT权限的客户，还可享受低至成本价的佣金费率与VIP级交易延迟优化，让每一分收益都落到实处。

以下是迅投 QMT 量化交易软件的新手友好型使用教程，涵盖从开通权限到实盘交易的全流程，结合零代码策略和 Python 编程两种模式：

一、前期准备：开通权限与系统要求

1. 开通条件

· 资金门槛：多数券商要求50 万以上资产（部分券商可低至 30 万，需联系客户经理）；

· 交易经验：半年以上交易经验，部分券商会要求提供交易记录；

· 开户流程：
① 联系券商客户经理申请 QMT 权限 → ② 完成风险测评 → ③ 签署量化交易协议 → ④ 券商审核通过后获取下载链接。

2. 系统配置

· 操作系统：Windows 7 及以上（64 位），推荐 Win10/11；

· 硬件：

· 最低：双核 CPU、4GB 内存、500GB 硬盘；

· 推荐：四核 CPU、8GB 内存（策略复杂时）；

· 必备组件：安装时自动加载Python 运行库，路径默认即可，勿与本地 Python 混淆。

二、软件安装与登录

1. 下载安装

· 官方渠道：通过券商提供的链接下载安装包（.exe 文件），避免第三方平台；

· 安装注意：

· 关闭杀毒软件，防止拦截组件；

· 安装路径勿含中文，默认路径即可。

2. 登录设置

· 登录方式：

· 资金账号登录：输入证券账户、交易密码（需提前在券商白名单中）；

· 行情 + 交易模式：勾选此模式，功能更完整（不选 “独立交易” 或 “极简模式”）；

· 服务器选择：

· VIP 用户选迅投 VIP 站点，非 VIP 选延迟低的普通站点。

三、零代码上手：用预设策略交易

1. 界面概览

· 四大模块：行情、交易、模型研究、模型交易；

· 主页信息：大盘指数、自选股、账户资产、运行中策略。

2. 新建策略（以双均线为例）

步骤①：进入模型交易
点击顶部 「模型交易」 → 点击 「新建策略」 → 选择策略类型（如 Python 策略）。

步骤②：使用预设模板

· 系统示例：双击 “均线策略示例”，直接调用模板；

· 参数设置：

· 标的代码：输入股票 / ETF（如 510300）；

· 回测周期：日线（新手建议）；

· 初始资金：默认 100 万（可修改）。

步骤③：回测验证

· 时间区间：选择近 1 年数据（如 2024-03-27 至 2025-03-27）；

· 关键指标：关注年化收益、最大回撤、夏普比率（夏普＞1 为优）；

· 优化参数：点击 「优化」，测试不同均线周期组合的收益。

3. 实盘交易

· 运行策略：回测通过后，选择 「实盘模式」 → 绑定真实账户 → 点击 「启动」；

· 云端运行：关闭软件后策略仍在服务器运行，无需保持电脑开机；

· 监控工具：

· 消息提示栏：显示下单成功 / 失败原因；

· 策略信号栏：查看买卖点是否触发。

四、进阶操作：Python 策略编写

1. 进入模型研究

点击 「模型研究」 → 新建Python 策略 → 进入代码编辑器（支持代码高亮、自动补全）。

2. 基础代码框架（网格策略）

python

def initialize(context):

   # 初始化：设置标的、网格参数

   context.symbol = "510300.XSHG"  # 沪深300ETF

   context.grid_size = 0.05        # 每格5%

   context.position = 0            # 初始仓位

def handle_data(context, data):

   # 实时数据获取

   price = data[context.symbol].close

   last_pos = context.portfolio.positions[context.symbol].quantity

   # 计算基准价（首次以开盘价为基准）

   if context.position == 0:

       context.base_price = price

       context.position = 1

   # 网格交易逻辑

   if price <= context.base_price * (1 - context.grid_size) and last_pos < 10000:

       order(context.symbol, 10000 - last_pos)  # 买入

       context.base_price = price

   elif price >= context.base_price * (1 + context.grid_size) and last_pos > 0:

       order(context.symbol, -last_pos)         # 卖出

       context.base_price = price

3. 代码调试与回测

· 运行单元格：按Ctrl+Enter逐行调试，检查变量值；

· 回测设置：

· 手续费：在 「回测参数」中设置佣金、印花税（代码设置优先级更高）；

· 滑点：模拟真实交易冲击成本，默认 0.01%；

· 注意：代码需包含initialize（初始化）和handle_data（数据处理）函数。

五、常用工具：无需代码的高阶功能

1. 条件单（价格 / 时间触发）

· 场景：“贵州茅台涨至 1800 元自动卖出”。

· 操作：「模型交易」→「条件单」 → 选择 “价格埋单” → 设置触发价、委托价。

2. 多账户管理

· 功能：同时管理主账户、子账户，支持批量下单。

· 操作：「交易」→「多账户」 → 绑定账户 → 选择 “组合下单”。

3. 历史数据下载

· 手动下载：「行情」→「历史数据下载」 → 选择 K 线 / 分笔数据 → 设置时间范围；

· 自动下载：「调度任务」 → 新建方案 → 设定盘后自动下载（如 16:00）。

六、常见问题与解决

1. Python 库安装失败：

· 关闭软件，通过任务管理器结束所有 QMT 进程 → 重新下载；

· 若报错 “pandas 缺失”，删除安装目录下Lib文件夹后重试。

2. 行情不更新：

· 切换行情服务器（选带 “迅投” 字样的站点） → 重启软件。

3. 策略不下单：

· 检查是否选择 「实盘模式」；

· 使用passorder函数下单（而非其他自定义函数）。

七、学习资源

· 内置教程：登录后点击 「帮助」→「视频教程」，含策略编写、回测演示；

· 官方社区：加入迅投 QMT 用户群，获取策略案例和更新通知；

· 雪球 / 叩富网：搜索 “QMT 均线策略”“QMT 网格交易”，参考开源代码。

总结：QMT 适合零代码用户（用预设策略和条件单）和编程用户（Python/VBA 开发），核心是通过回测优化→模拟运行→实盘验证的流程降低风险。建议先用模拟盘熟悉 1-2 周，再逐步增加仓位。

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