1）架构差异（决定了“速度/稳定/灵活/保密”）

Ptrade：云端托管运行

• 策略上传到券商服务器，在机房内执行
• 优点：
• 7×24 小时运行，不依赖本地电脑
• 距离柜台近，延迟更低，适合抢时效
• 运维由券商负责，稳定性更可控
• 短板：
• 第三方库/环境受限，复杂策略扩展困难
• 代码在云端运行，存在一定泄露顾虑（取决于券商机制）

QMT：本地运行 + 下单到柜台

• 行情到本地，信号计算在本地完成，只把指令发给券商
• 优点：
• 开发自由度高，可装各类 Python 库/AI 框架
• 可读取本地文件与自有数据源，便于研究迭代
• 代码不出本地，更利于策略保密
• 短板：
• 电脑需长期运行，网络波动会影响连续性
• 整体链路多一跳，延迟通常高于云端托管

2）开发与生态（能写到什么复杂度）

Ptrade

• 以 Python 为主，接口风格较统一，上手快
• 适合：规则策略、模板策略、快速验证
• 主要限制：外部库支持有限，机器学习/复杂建模空间较小

QMT

• 支持 Python（并可扩展第三方库），部分场景也兼容 VBA
• 适合：多因子、机器学习、复杂组合/多策略并行、深度研究
• 注意点：学习与配置成本更高；VBA能力通常不如 Python 灵活

3）交易品种覆盖（决定策略边界）

Ptrade（偏现货）

• 股票、ETF、两融、可转债等为主

QMT（更全）

• 覆盖股票/ETF/两融/可转债，并进一步支持：
• 结论：涉及对冲、套利、衍生品定价与多资产配置，QMT更合适

4）数据频率与回测能力（决定能不能做高频/优化）

Ptrade

• 常见为分钟/日线级回测
• 参数优化多依赖手动调整
• 更匹配：中低频策略、交易逻辑相对简单的模型

QMT

• 支持 Tick/分钟/多周期等更细颗粒度
• 常带参数搜索与更强的回测/研究能力（依券商版本而定）
• 更匹配：高频、做市、统计套利、需要大量迭代的策略

5）性能与执行（谁更快、谁更稳）

• 速度（纯执行链路）：通常 Ptrade 更占优（托管靠近柜台）
• 复杂计算能力：QMT 更占优（本地算力、可多线程、多库支持）
• 稳定性来源不同：

6）怎么选（按人群直接给结论）

更推荐选 Ptrade，如果你：

• 新手或想快速落地，不想折腾环境与运维
• 主要做股票/可转债/ETF 的中低频策略
• 希望“上传即跑”、电脑关机也能执行
• 更看重执行链路的低延迟与托管稳定

更推荐选 QMT，如果你：

• 需要第三方库、AI/机器学习、复杂数学模型
• 做 Tick 级/套利/对冲/期权期货等衍生品策略
• 强烈在意代码与策略保密
• 需要多品种组合、并行多策略与更强回测优化能力

7）常见进阶用法（组合更现实）

• 研究在 QMT，本地快速迭代与优化 → 执行放 Ptrade，托管低延迟运行
• 高频/衍生品在 QMT，中低频辅助策略放 Ptrade，降低本地压力

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