QMT 极速策略交易系统，简称 QMT 系统，内置了 3.6 版本的 Python 运行环境，具备行情数据获取与交易下单两大核心功能。通过编写 Python 脚本，用户可以实现指标计算、策略开发、回测分析以及实盘交易等操作。QMT 支持两种模式：回测模型与实盘模型。

一、回测模型与实盘模型的区别

• 回测模型在历史 K 线上进行模拟交易，从左至右逐根遍历 K 线，记录每日的买卖信号、持仓盈亏，并展示策略在历史中的净值变化情况。
• 实盘模型实时接收最新行情数据，即时发出买卖指令至交易所，实时跟踪委托状态，适用于需要频繁报单和撤单的策略。

二、回测模型操作要点

1. 下载历史行情数据

首次使用回测功能前，需先下载所需的历史行情数据：

• 打开 QMT 客户端，点击界面左上角的“操作”菜单；
• 选择“数据管理”，进入行情数据下载界面；
• 选择回测周期（如日线）、板块（如沪深 A 股），并设置时间范围为“全部”；
• 点击下载，获取完整的本地历史数据。

2. 设置定时更新

为保证数据的持续性，可设置每日自动更新：

• 点击客户端右下角的“行情”按钮；
• 进入“批量下载”界面；
• 勾选“定时下载”选项，设定每日更新时间，系统将自动完成数据同步。

3. 使用本地数据进行回测

回测过程中应读取本地数据，而非实时订阅：

• 在代码中调用 get_market_data_ex 函数时，设置 subscribe=False，以避免连接服务器获取实时数据；
• 回测撮合规则如下：

4. 回测参数设置

• 回测模型右侧的“基本信息”设置（如默认周期、主图等）在“我的”界面点击回测时生效；
• 在行情界面点击“回测”时，会以当前 K 线的周期和品种作为回测基准；
• 注意：回测必须在“副图模式”下执行，不要选择“主图”或“主图叠加”。

三、总结

QMT 回测模型是量化交易的重要工具，合理配置历史数据、掌握撮合规则、正确设置回测参数，是提升策略验证准确性的关键。建议初学者多实践，逐步熟悉系统操作流程。

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