实盘运行时，能够实时查看账户净值、持仓盈亏、策略信号等信息非常有帮助。QMT策略可以配合Dash（Python Web框架）构建一个本地仪表盘。本文介绍实现方法。

原理：QMT策略在运行中，将关键数据（总资产、持仓、最新信号）写入一个共享文件或内存数据库（如Redis）。Dash应用读取这些数据，动态刷新网页。

步骤一：在QMT策略中，定期写入数据。例如，每分钟调用一次report_status：

`python

import json

def report_status(context):

   data = {

       'time': str(context.now),

       'total_value': context.total_value,

       'positions': {k: v.amount for k,v in context.portfolio.positions.items()},

       'signal': context.last_signal

   }

   with open('status.json', 'w') as f:

       json.dump(data, f)

`

使用run_time设置每分钟执行一次：run_time(report_status, '1m')。

步骤二：编写Dash应用，读取status.json，每5秒刷新一次。

`python

import dash

from dash import html, dcc

import plotly.graph_objs as go

import json

app = dash.Dash(name)

app.layout = html.Div([

   dcc.Interval(id='interval', interval=5000),

   html.H1(id='value'),

   dcc.Graph(id='chart')

])

@app.callback(..., inputs=[...])

def update():

   with open('status.json') as f:

       data = json.load(f)

构建图表

   return ...

`

运行Dash应用后，在浏览器中查看。

步骤三（可选）：使用Redis提高性能。QMT策略写入Redis，Dash读取，避免文件锁冲突。

这个仪表盘可以显示实时净值曲线、持仓比例、最新日志等。对于无人值守的量化策略，监控面板能让你及时发现异常。

注意事项：Dash应用需要单独运行，与QMT策略进程独立。确保路径正确。由于QMT环境可能无法安装Dash，可以在同一台电脑的另一个Python环境中运行。

国金证券的QMT支持外部数据交互，10万资金即可开通。量化社群中有人分享完整的监控面板代码。实盘监控是量化交易系统中不可或缺的一环。