市场上最主流的量化交易软件QMT和ptrade有什么区别，该如何选择？今天一次性把两者核心区别给大家说清楚。

一、QMT和ptrade共同点

QMT系统和PTrade系统都是第三方机构开发的量化交易终端，券商采购过来后安装了标准的程序化交易接口和数据接口，两者都可以对接券商的柜台系统将委托指令发送至交易所。

支持使用Python语言编写量化策略，并具备数据获取、策略编写、策略回测和实盘自动化交易等一站式服务。

二、策略运行模式对比

1、QMT运行模式

QMT 系统提供两大类(事件驱动与定时任务)，共三种运行机制。

① 逐 K 线驱动：handlebar

同时支持历史回测和盘中可模拟逐K线效果。

② 事件驱动 ：subscribe 订阅推送

盘中随分笔行情判断交易。

③ 定时任务 ：run_time 定时运行

指定固定的时间间隔，持续触发指定的回调函数

2、ptrade运行模式

ptrade 量化引擎以事件触发为基础，通过初始化事件、盘前事件、盘中事件、盘后事件来完成每个交易日的策略任务。

ptrade 也支持委托主推事件、交易主推事件，可以通过委托和成交的信息来处理策略逻辑，是tick 级的一个补充。最后，ptrade还支持通过定时任务来运行策略逻辑。

三、数据调取/周期对比

1、历史数据获取

（1）QMT数据获取

QMT策略主要在客户端本地运行，所以调用QMT的历史数据之前，需要用户提前下载到QMT本地。

（2）ptrade数据获取

ptrade策略直接在券商服务器运行，所以历史行情数据直接从服务端获取，不需要提前用户手动下载到本地。

get_price(security,start_date=None,end_date=None,frequency='1d',fields=None,fq=None,count=None)

2、数据周期

（1）QMT数据周期

QMT提供的行情数据支持的周期包括：tick、分钟、日、周、月等

基础周期包含 tick 1m 5m 1d，这些周期可以直接下载或调用 ，其他周期为合成周期，通过基础周期合成得到，比如：

• 3m， 由1m线合成
• 10m, 15m, 30m, 60m, 2h, 3h, 4h 由5分钟线合成
• 2d, 周线，月线， 季线，半年线, 年线由日线数据合成

（2）ptrade数据周期

ptrade支持1m、5m、15m、30m、60m、120m、1d、周线、月线、季度线和年线，除此之外，部分券商支持免费调取逐笔委托和逐笔成交数据（level2数据）。

三、第三方库对比

QMT 系统的安装包自带 Python 运行环境，可以直接使用自带的Python。除了自带的 Python api 和集成的部分第三方库外，用户也可自己在 Python 官网下载其他所需第三方库。

PTrade封装了丰富的第三方库，用户可以查阅官方接口自行调用。但由于PTrade策略在服务端运行，除了预装的第三方外，不支持通过服务端直接访问外部数据库或个人搭建的网络服务。

四、QMT vs PTrade 总结

QMT 策略默认在本地运行，灵活支持第三方库导入，适合盘前、选股择时类策略或人工执行类策略。

PTrade 策略部署在券商服务器、交易链路短、本地客户机关机后策略也可以运行，适合盘口、高频交易这些对交易速度需求大的策略。

量化软件QMT和ptrade二者各有优势，大家可以根据自身编程基础、策略复杂度、硬件条件与交易需求灵活选择适配的量化工具。

五、如何开通qmt/ptrade量化软件？

（1）在证券公司开通证券账户且沪深股东账户完整，提交QMT/ptrade申请流程

（2）申请过程全程线上，预计2个工作日申请完成。

（3）等待开通过程中，可以申请测试账号、安装配置流程。

（4）开通成功后，会通过邮件发送账号及软件下载地址，登录账号后就可以使用。

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