miniqmt 相较于QMT，miniQMT可以调用原生python，可以获取外部数据（qmt是只能获取迅投提供的数据），策略运行在本地，不在qmt上编写，保密性更强，接下来围绕这些优势详细为投资者们介绍一下miniQMT：

一、 可以调用原生Python及其他版本编辑器，对编程更友好

这个优点意味着 miniqmt 提供了一个更加灵活和强大的编程环境。与传统的量化交易平台（如你提到的 qmt）相比，它可能允许用户直接利用 Python 的强大功能和广泛的库支持，而不需要局限于平台自带的脚本语言或有限的API。这样做的好处包括：

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丰富的库资源：Python 拥有大量的开源库，涵盖了数据处理、机器学习、科学计算、可视化等多个领域，使得开发者可以轻松地集成这些库来增强他们的量化策略。

跨平台：Python 是跨平台的，这意味着在 miniqmt 上开发的策略可以在几乎任何支持 Python 的环境中无缝运行，包括云服务器、本地机器等。

二、 可以获取外部数据（qmt是只能获取迅投提供的数据）

这个优势使得 miniqmt 在数据获取上更加灵活和多样化。在量化交易中，数据的准确性和实时性至关重要。通过支持外部数据源，miniqmt 允许用户根据自己的需求选择最合适的数据源，包括但不限于：

实时市场数据：从多个交易所获取实时股票、期货、期权等市场数据。

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历史数据：从第三方数据提供商获取详细的历史交易数据，用于策略回测和优化。

三、 策略运行在本地，不在qmt上编写，保密性更强

这个特点对于保护策略的知识产权和商业机密非常重要。将策略代码保留在本地，而不是上传到云端或第三方平台，可以显著降低策略被泄露的风险。此外，本地运行策略还有以下好处：

自主可控：用户可以完全控制策略的执行过程，包括数据处理、交易信号生成、订单执行等各个环节。

高性能：对于一些需要大量计算资源的策略，本地运行可以利用更强大的硬件资源（如GPU、多核CPU等）来提高策略的执行效率。

低延迟：对于高频交易策略而言，低延迟是至关重要的。本地运行可以减少网络延迟和第三方平台可能引入的额外延迟。

综上所述，miniqmt 的这些优点使得它成为了一个在量化交易领域具有竞争力的工具，尤其适合那些追求灵活性、数据多样性和高保密性的开发者和交易者。

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