MiniQMT 是部分券商提供的券商版 QMT 极简独立交易功能，可通过 DeepSeek 辅助实现策略开发与交易执行等操作。以下是详细使用教程：

环境准备

• 安装 MiniQMT 相关环境：先从券商处获取 QMT 软件安装包并安装，安装后打开登录界面，勾选 “mini 模式（极简版）” 登录。然后进入软件内置的 “知识库” 模块，搜索 “xtquant”，根据文档提供的官方下载路径下载压缩包，解压后将核心文件夹复制到 Python 环境的 “site - packages” 目录下。
• 安装 DeepSeek：使用pip install deepseek命令安装 DeepSeek，安装完成后，根据交易平台要求配置 API 密钥等信息，示例代码如下：

python

from deepseek import DeepSeek
ds = DeepSeek(api_key='your_api_key', api_secret='your_api_secret', base_currency='USD', quote_currency='BTC')

数据获取

• 通过 MiniQMT 获取数据：利用 xtquant 库中的 xtdata 模块获取行情数据，例如订阅并获取某股票 tick 数据，代码如下：

python

import xtquant.xtdata as xtdata
# 订阅数据
seq = xtdata.subscribe_quote(stock_code='000001.SZ', period='tick', start_time='', end_time='', count=-1)
print('订阅号是：', seq)
# 获取数据
res = xtdata.get_market_data_ex(stock_list=('000001.SZ'), period='tick', start_time='', end_time='', count=-1)
print('------tick数据-------')
print(res('000001.SZ'))

• 结合 DeepSeek 获取数据：可使用 DeepSeek 获取市场数据，假设使用 Binance 交易所，BTC/USDT 交易对，代码如下：

python

import deepseek as ds
market_data = ds.get_market_data("Binance", "BTCUSDT")

策略编写

• 简单策略示例：以均线交叉策略为例，使用 MiniQMT 定义策略类，代码如下：

python

from miniqmt import Strategy
class MovingAverageCrossoverStrategy(Strategy):
    def __init__(self, short_window, long_window):
        self.short_window = short_window
        self.long_window = long_window
    def generate_signals(self, data):
        signals = []
        for i in range(len(data) - self.short_window - self.long_window):
            short_ma = data('close')(i + self.short_window - 1:i + self.long_window).mean()
            long_ma = data('close')(i - self.long_window:i).mean()
            if short_ma > long_ma and data('close')(i + self.long_window) < short_ma:
                signals.append(1)  # 买入信号
            elif short_ma < long_ma and data('close')(i + self.long_window) > short_ma:
                signals.append(-1)  # 卖出信号
            else:
                signals.append(0)
        return signals

策略回测

• 执行回测：使用 MiniQMT 的 Backtest 类进行回测，先通过 DeepSeek 获取历史数据，再创建策略实例并执行回测，代码如下：

python

from miniqmt import Backtest
# 加载历史数据
data = ds.get_historical_data(start_date='2022-01-01', end_date='2023-01-01')
# 创建策略实例
strategy = MovingAverageCrossoverStrategy(short_window=20, long_window=50)
# 执行回测
backtest = Backtest(data, strategy)
backtest.run()
# 打印回测结果
print(backtest.results)

自动化交易

部署交易：策略通过回测后，可利用 DeepSeek 的交易执行器实现自动化交易，代码如下：

python

from deepseek import TradeExecutor
# 创建交易执行器
executor = TradeExecutor(ds, strategy)
# 开始自动化交易
executor.start()




以上代码仅为示例，实际使用时需根据具体情况和券商要求调整，且量化交易有风险，需谨慎操作。

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