很多人误以为量化入门门槛高，实际主流工具操作简易。这篇文章将手把手教大家认识QMT的重要函数，为后面量化策略编写、调试、回测打好基础，普通人也能轻松搭建自己的量化框架。

一、量化软件QMT简介

QMT是一款本地运行的量化交易软件，QMT自带 Python API 既可以高效使用底层的数据接口及实盘交易接口，也支持接入Python 支持的第三方库。

与其他普通股票软件最大的不同点就是QMT支持历史数据下载、实时数据调用、模型编写、调试、实盘交易等完整量化交易功能。

通过 QMT 系统，用户可以快速的将自己的交易思路转化为计算机代码，形成自己的交易策略，让计算机帮助用户实现策略的回测检验并实现无人值守自动化交易。

二、QMT重要函数认识

在编写策略之前，我们要明确好策略的交易逻辑，包括选定股票池、设定买卖条件、仓位管理和风险控制规则等，有了清晰的思路后，就可以在QMT中进行代码编写。

在编写策略之前，我们先来看看QMT中每个策略必备函数的重要概念。

1、Bar的概念

我们把单根 K 线称作 Bar，每根 Bar 由 tick（分笔）组成。

QMT 系统的模型是根据行情驱动，也就是跟着实时行情走，一根一根K线慢慢算。每走完一根K线（比如1分钟K线或日K线），软件就会自动调用一次我们写好的Python交易代码，也就是handlebar函数。

举个例子：比如我们用的是1分钟K线，那每过1分钟就会生成一根新K线，软件就会自动调用一次我们写好的Python交易代码，也就是handlebar函数，判断是否满足买入、卖出条件。

对于一根已经走完的、成为历史的K线，策略会回顾它完整的K线数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价）来决定要不要买卖

上面我们说了每条K线由很多个tick（分笔）组成，所以在盘中交易时，对于正在形成的最后一根K线，每个新产生的 tick 都会被调用一次，但只有最后一个 tick 才会判定交易函数是否被调用。

2、Init

init是一个Python模型的初始化方法。在模型加载的时候，系统会调用init方法，做一些必要的初始化。

比如初始化股票池、初始化资金账号、初始化全局变量等。如果用户的模型无需做初始化，可以在方法体中写pass，但方法的定义必须存在，否则模型的运行会报错。

3、Handlebar

handlebar 是整个 Python 模型中的核心执行函数，所有交易策略的逻辑（什么时候买、什么时候卖、买多少）都必须写在这个函数里。当模型从数据层获取到运行所需要的数据之后，每新出来一根 K 线，系统就自动执行一次 handlebar 函数，比如日线策略那就每天收盘执行一次。

在 handlebar 中处理完数据后，用户可以通过 paint 方法将需要绘图输出的结果返回给界面。界面会将输出结果如实的展示出来。

4、ContextInfo

ContextInfo 是整个 Python 框架中的一个核心对象。它包含了各种与 Python 底层框架交互的 API 方法，也是一个全局的上下文环境，可以在 init 以及 handlebar 这两个函数中自由地传递用户创建的各种自定义数据。

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