miniQMT和大QMT有什么差异?哪家券商提供miniQMT量化软件?
发布时间:3小时前阅读:24
miniQMT 与大QMT 的主要区别
miniQMT 和大QMT(标准QMT)都是由迅投公司开发的量化交易工具,但它们在功能、使用场景、编程灵活性、资源占用等方面存在显著差异。以下是两者的核心区别:
| 对比维度 | miniQMT | 大QMT(标准QMT) |
|---|---|---|
| 功能定位 | 轻量级极简模式,专注核心交易和数据接口 | 全功能平台,支持策略研究、回测、风控、算法交易等 |
| 编程方式 | 使用 Python API(xtquant库),可任意编辑器编写代码 | 依赖内置Python环境,扩展性有限 |
| 运行模式 | 策略本地运行,数据完全本地存储 | 策略在客户端内运行,部分数据可能上传云端 |
| 系统兼容性 | 支持 Windows 和 Linux 系统 | 通常仅限于 Windows 系统 |
| 资源占用 | 轻量级设计,内存和 CPU 占用低 | 功能复杂,资源消耗高 |
| 回测支持 | 不支持回测,需借助第三方工具(如 backtrader) | 内置回测功能,支持可视化分析 |
| 策略开发流程 | 策略开发与执行分离,灵活度高 | 策略开发、测试、实盘一体化,流程更完整 |
| 适用人群 | 程序化交易开发者、高频交易者、中小机构 | 专业机构、有复杂策略需求的投资者 |

miniQMT 的核心特点
- 轻量级架构去除 QMT 的复杂模块,仅保留核心交易和行情接口。降低内存和 CPU 占用,普通电脑即可流畅运行。
- 跨平台兼容支持 Windows 和 Linux 系统,适应不同开发环境。
- 数据安全策略代码和交易数据完全本地存储,避免云端泄露风险。支持导入外部数据(CSV/TXT)或使用交易所级实时行情(含 Tick 级高频数据)。
- 编程灵活性与扩展性通过 xtquant 包提供 API,可在 PyCharm、VSCode 等任意 Python 编辑器中编写策略。支持第三方库(如 Ta-Lib、TensorFlow、Pandas 等),便于开发复杂策略。
- 独立运行策略策略脱离券商客户端运行,支持实时低延迟报单,适合高频策略动态调整。
- 成本优势券商开通权限后免费使用,无订阅费用(部分券商需账户资产 ≥10万–100万)。适合量化初学者、小资金投资者及熟悉 Python 的中小型机构。
- 高性能支持低延迟报单能力,优于标准 QMT 的响应速度,适合高频交易场景。
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
下一篇资讯:
暂无下一篇


问一问

+微信
分享该文章
