QMT的min版本是其核心的轻量级客户端，专为策略开发、回测和实盘交易设计，相比功能更庞大的xtrade版本，它运行更稳定、资源占用更低，非常适合策略开发者使用。下面全面解析其功能和使用方法：

一、QMT Mini的核心定位与优势

1. 轻量化安装包仅几十MB，启动速度快，对电脑配置要求低。专注策略开发/回测/交易，无冗余功能（如无行情图表分析界面）。
2. 稳定性强作为策略运行的独立环境，避免因其他功能导致崩溃。
3. 支持Python策略开发提供完整的Python API，支持量化策略编写、回测、实盘。
4. 低延迟交易直接对接券商交易柜台，适合高频/算法交易需求。

二、安装与登录

1. 下载安装从券商官网获取QMT安装包（如中金财富、国金等支持QMT的券商）。安装时选择 mini 版本（部分券商安装包已包含mini，登录时选择）。
2. 登录方式使用券商资金账号/密码登录。部分券商需开通量化交易权限（需满足资金/经验要求）我司只需要10万即可开通miniqmt。

✅ 注意：首次使用需下载历史数据（通过xtrade下载后mini可直接调用）。

三、核心功能使用详解

(1) 策略开发与编辑

• 入口：登录后点击 “策略研究” → “Python策略”。
• 编辑器功能：支持Python语法高亮、自动补全。内置常用量化库（pandas, numpy等）。可导入第三方库（需手动安装到QMT的Python环境）。

(2) 策略回测

from xtquant import xtdata

# 1. 订阅股票数据
xtdata.subscribe_quote(stock_list, period='1d')

# 2. 获取历史数据
data = xtdata.get_market_data(field_list=['open','high','low','close'], stock_list=stock_list, period='1d')

# 3. 编写策略逻辑
def strategy():
    # 示例：5日均线上穿20日均线
    ma5 = data['close'].rolling(5).mean()
    ma20 = data['close'].rolling(20).mean()
    if ma5.iloc[-1] > ma20.iloc[-1] and ma5.iloc[-2] <= ma20.iloc[-2]:
        return "BUY"
    # ...其他逻辑

# 4. 回测引擎调用（需封装完整回测类）

(3) 实盘交易

from xtquant.xttrader import XtQuantTrader

# 初始化交易接口
trader = XtQuantTrader(user_id='资金账号', path='客户端路径')

# 连接交易
trader.start()

# 下单函数
order_id = trader.order_stock(
    account_id='资金账号',
    stock_code='600000.SH',
    order_type=xtconstant.ORDER_TYPE_MARKET,  # 市价单
    order_volume=100,  # 股数
    price=0  # 市价单填0
)

(4) 数据获取

• 实时行情：python复制下载xtdata.subscribe_quote('600000.SH', callback=my_callback)
• 历史数据：python复制下载kline = xtdata.get_market_data(['open','high','low','close'], ['600000.SH'], '1m', count=1000)
• 财务数据：python复制下载fin_data = xtdata.get_financial_data(['EPS'], ['600000.SH'])

四、实盘部署流程

1. 策略完善在回测环境中验证策略有效性（夏普率、最大回撤等）。
2. 模拟交易使用mini的模拟交易功能（需券商支持）验证实盘逻辑。
3. 实盘配置开启交易接口：trader.start()确保资金账号有足够权限和资金。
4. 风险监控设置止损逻辑，监控订单状态：python复制下载order_status = trader.query_stock_order(account_id, order_id)

使用场景：如果你专注Python量化策略开发/回测/自动交易，选mini。如果需要手动交易+查看图表+简单策略编写，选xtrade。

核心步骤：安装mini → 编写策略 → 本地回测 → 模拟盘验证 → 实盘部署。

建议从券商获取详细API文档和示例代码，遇到问题优先检查：

1.交易接口是否启动 (trader.start())

2.数据是否已下载到本地

3.账号是否有量化交易权限

量化有风险，建议在模拟环境充分测试后再投入实盘！

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