一文读懂qmt和ptrade
发布时间:15小时前阅读:31
一、核心差异:架构决定体验,定位区分人群
QMT与PTrade的本质区别在于运行架构,这直接决定了二者的性能边界与适用场景:
策略运行位置
PTrade:采用服务器托管模式,策略在券商机房运行,本地电脑可关机,适合长期无人值守交易。
QMT:策略完全本地化执行,依赖本地计算资源,需保持电脑开机,灵活性更高但稳定性受网络影响。(通过租云服务器可以获得和ptrade一样的功能)
高频交易性能
PTrade因服务器与交易所柜台物理距离近,单笔延迟<1ms,支持沪深LDDS低延时行情,高频优势显著;
QMT虽延迟同样低于1ms,但本地网络波动可能导致极端行情下性能不稳。
策略开发能力
PTrade:仅支持Python,提供低代码模板(如网格交易、可转债套利),分钟级回测,适合中低频策略。
QMT:支持Python+VBA双语言,开放Tick级回测、遗传算法参数优化,兼容TensorFlow/PyTorch等AI框架,可构建LSTM预测模型。
品种覆盖范围
PTrade支持股票、两融、ETF、可转债;
QMT额外覆盖期权、期货、港股通,满足多空对冲需求。
特性维度 | QMT | PTrade |
运行模式 | 本地运行(需电脑开机) | 服务器托管(可关机) |
交易延迟 | <1ms(受本地网络影响) | <1ms(更稳定) |
编程支持 | Python + VBA | Python |
回测精度 | Tick级、分钟级、日线级 | 分钟级、日线级 |
适用品种 | 股票、两融、ETF、可转债、期权/期货 | 股票、两融、ETF、可转债 |
学习曲线 | 较陡峭 | 较平缓 |
二、优势对比:适配需求才是最优选
QMT的核心优势:专业深度与灵活性的代名
复杂策略开发能力:本地化运行支持接入第三方数据(如Tushare),可直接读取Excel/CSV,适合依赖另类数据的量化模型;
AI融合与高频优化:内置参数优化工具,支持遗传算法搜索MACD等指标最优参数,为机器学习策略提供底层支持;
机构级风控与多账户管理:策略数量无上限,支持批量下单,契合家族办公室与私募的资管需求。
PTrade的核心优势:效率与易用性的平衡
极速部署:提供预设策略模板(智能条件单等、国债逆回购),无需编程即可直接使用,3天可上手;
运维省心:量化交易部分云端24小时运行,避免本地断电断网风险,特别适合跨境交易者;
低成本启动:多数券商对PTrade资金门槛要求更低(部分仅10万元),且免费提供基础行情。
三、量化申请全流程(通用步骤)
选择券商:
优先选华泰/国泰君安/银河/国金等头部机构,确认其支持目标平台(QMT或PTrade);
协商门槛:
主动联系客户经理,资金门槛可协商;
捆绑开通两融/期权权限,可能进一步降低要求;
线上开通:
在券商APP进入“量化交易权限”模块 → 按照相应的提升可以一步一步的完成;
安装测试:
通过审核后下载券商定制版软件 → 先用模拟盘回测历史数据(如2010年至今A股Tick数据)→ 实盘部署。
避坑提示:部分券商要求Python能力测试,无编程基础者可选PTrade模板策略。
四、手续费解析:隐藏成本与谈判技巧
费用构成复杂,需分项优化:
隐性成本:账户资产低于门槛可能暂停权限,需定期验资。
费率谈判关键:提供历史交易流水证明活跃度,或承诺引入增量资金,可获VIP佣金。
五、申请对接人:客户经理是破局关键
找谁申请:券商专属客户经理是核心渠道,其权限可调整资金门槛、佣金率;
如何选择:优先选择提供7×24技术支持+策略培训的券商(如银河证券的极速开户);
资源获取:可以私信或者是添加联系方式咨询
六、选择建议:匹配你的交易人格
高频/云端托管需求者 → 选PTrade(速度至上+免运维);
多资产/复杂策略开发者 → 选QMT(期权覆盖+AI兼容);
新手入门:从PTrade模板起步,熟练后转QMT深化策略;
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温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。

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