量化软件qmt和ptrade的区别是什么?
发布时间:2026-1-8 15:40阅读:22
您详细解读量化软件QMT和Ptrade的区别,它们是目前国内券商主流量化交易工具中的两个代表。
总的来说,它们的核心区别在于 定位和目标用户:
- QMT 更像一个 “量化研究+交易系统” ,为有编程能力的专业投资者和中小机构设计,追求更底层的控制和更高的执行性能。
- Ptrade 更像一个 “策略执行和篮子交易终端” ,为希望用量化方法辅助交易但编程要求不高的个人和机构投资者设计,强调易用性和策略实现效率。
以下是详细的对比分析:
核心定位与背景
- QMT开发商: 上海迅投信息科技有限公司开发,与各大券商合作集成。定位: 专业量化交易系统。功能强大、灵活性高,支持从策略研究、回测到自动化交易的全流程,尤其在高频、算法交易方面有优势。目标用户: 对编程有一定要求,有自己策略想法的专业个人投资者、高净值客户、中小私募机构。
- Ptrade开发商: 恒生电子旗下“咏春软件”开发,同样与各大券商合作。定位: 智能策略交易终端。更侧重于策略的快速实现和便捷的篮子交易,在易用性和与券商服务的整合上做得更好。目标用户: 对量化感兴趣的广大个人投资者、以及需要进行批量程序化交易的机构用户(如公募、保险的股票池交易)。对新手更友好。
主要功能区别对比表
| 对比维度 | QMT | Ptrade |
|---|---|---|
| 核心特色 | 极速、专业、深度。支持高频交易,本地化运行,性能高。 | 易用、高效、整合。云端+本地结合,策略编写门槛相对较低。 |
| 编程语言 | 主要支持 Python 和 VBA。Python环境相对原生,可调用更多第三方库。 | 主要支持 Python。提供大量封装好的函数和策略模板,开箱即用。 |
| 策略复杂度 | 支持极高复杂度的策略,包括高频、Tick级回测、自定义算法交易等。 | 主要支持中低频策略(分钟级及以上),更适合中短线趋势、条件单、网格交易等策略。 |
| 数据 | 本地化数据为主,需要自行维护或购买,数据更自主,速度更快。 | 以券商提供的云端数据为主,无需自己维护,但数据范围和深度可能受限于券商。 |
| 运行模式 | 本地运行。策略在用户自己电脑上运行,对电脑性能和网络稳定性有要求。 | 混合运行。简单策略(条件单)在券商服务器运行;复杂Python策略可在本地或云端运行。 |
| 风控与合规 | 风控需要用户自己编程实现一部分,灵活性高。 | 与券商账户风控系统结合紧密,内置标准化风控模块(如持仓、资金限额等),更符合机构合规要求。 |
| 费用成本 | 通常有资金门槛(如30万-100万起),部分高级功能或数据可能单独收费。 | 资金门槛相对较低(很多券商5万即可开通),基础功能免费,是“平民化”的量化工具。 |
| 使用场景 | 1. 自研高频/算法策略 2. 对交易延迟有极致要求 3. 需要深度定制交易流程 | 1. 执行多股票篮子交易 2. 实现自动化网格、止损止盈 3. 快速将策略想法转化为程序 |
如何选择?
选择 QMT,如果您:
- 是经验丰富的程序员或量化交易者,不满足于现成模板。
- 策略属于中高频,对交易速度和执行质量有极致要求。
- 需要深度处理Tick数据,进行精细回测。
- 希望策略和交易数据完全本地化,保密性强。
- 资金量较大,能达到券商的准入门槛。
选择 Ptrade,如果您:
- 刚接触量化交易,希望有一个相对友好、易上手的工具。
- 策略以中低频为主(如日线、分钟线策略)。
- 核心需求是自动化执行交易想法(如自动打板、分批建仓、止损提醒),而非复杂数学模型。
- 非常看重便利性,不想自己维护数据和更新软件。
- 资金量适中,希望低成本使用量化工具。
- 机构用户需要进行合规、高效的批量订单管理。
重要补充说明
- 券商依赖性: 两者功能、费用、开通条件最终取决于您开户的券商。不同券商对接的版本、收费政策、支持的功能可能有差异。在选择前,一定要咨询您的客户经理。
- 并非互斥: 很多专业投资者会同时使用两者。用QMT做核心的策略研究和高频交易,同时用Ptrade来执行一些简单的辅助策略或篮子交易。
- 演进趋势: 两者也在相互学习和融合。新版Ptrade的Python功能越来越强,而QMT也在优化易用性。
总结建议:
- 先想清楚自己的核心需求:是追求极致性能和自由度(选QMT),还是追求策略实现的效率和便捷(选Ptrade)。
- 咨询开户券商:详细了解他们提供的具体版本、费用、以及有哪些独有的支持服务。
- 可以先从Ptrade尝试:对于大多数有志于量化的个人投资者,Ptrade是一个更低成本、更友好的起点。当策略复杂度提升,遇到性能瓶颈时,再考虑升级到QMT。
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温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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