qmt分为券商版和官网试用版，目前部分券商可以支持免费使用，且支持回测与实盘交易，详询可以和我联系。

一般建议通过券商客户经理渠道开通qmt，可以获得长期量化系统免费使用，且后续有专员提供服务和编程技术上的帮助，节约你的时间成本。

要想实盘量化交易，首先需要开通证券账户和量化交易权限，该功能大多适用于会编程且有一定资金规模的客户，或者对量化投资有资深的兴趣，可以提供策略、工程师协助代写编程。这是让散户也能用的上的量化交易系统，实现自动化交易。

QMT支持​​Python、C++​​两种主流编程语言（以Python为主，降低入门门槛），并提供丰富的API接口和函数库，覆盖数据获取、行情计算、订单下单、账户管理等全流程操作。具体功能包括：

1、​​策略编辑器​​内置代码编辑器（支持语法高亮、自动补全、调试断点），兼容Python第三方库（如Pandas、

NumPy、TA-Lib等），方便用户快速编写技术指标（如均线、MACD）、信号逻辑（如多因子模型）及交易规则（如止盈止损）。

2、​​模块化组件​​提供预定义的​​基础函数库​​（如QA_DataStruct数据结构、QA indicator指标库），以及​​高频/套利/算法交易专用接口​​（如篮子订单、TWAP/VWAP算法），降低复杂策略的开发成本。

3、​​跨品种支持​​策略可适配股票、期货、期权、ETF等多品种，支持T+0/T+1、涨跌幅限制、保证金交易等本土化规则。

QMT回测的环境，QMT通过​​历史行情数据​​模拟策略在过去的表现，验证其逻辑有效性和稳定性，核心环节包括：

​​1、多维度数据支持​​接入迅投金融数据库，覆盖股票（全市场）、期货（商品/金融）、期权（50ETF/商品期权）的高频（Tick级）或分钟级历史数据，支持自定义数据导入（如用户自有因子数据）。

2、事件驱动回测框架​​采用​​事件驱动引擎​​（而非简单的时间序列回测），精确模拟每个时间点的行情变化（如逐笔委托、成交），避免“未来函数”干扰，更贴近真实交易场景。例如，股票涨停时无法买入、期货保证金不足时强制平仓等规则会被严格执行。

3、多维度绩效评估​​输出夏普比率、最大回撤、年化收益、胜率、盈亏比等核心指标，并通过​​绩效归因​​（如Brinson模型）分析策略收益来源（如选股、择时、行业配置）。同时支持​​参数敏感性测试​​（如调整均线周期对收益的影响），辅助用户优化策略。

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