在量化交易领域，迅投 QMT 以其强大的功能和灵活的策略开发能力备受关注。对于新手来说，了解从安装到回测的完整入门流程至关重要，这将帮助您快速上手并开启量化交易之旅。以下为您详细介绍。

一、QMT 安装

1. 确认使用资格

QMT 通常由券商提供，首先需与券商确认您是否符合使用条件。一般而言，不同券商对 QMT 的使用设置了不同的资金门槛。例如，部分券商要求 MiniQMT 版本近 20 个交易日日均金融资产达到 10 万元，全功能 QMT 版本可能需要 30 - 50 万元，甚至像银河证券部分营业部全功能 QMT 门槛高达 300 万元。同时，您还需要具备 6 个月及以上的 A 股实盘交易经验，账户风险测评等级达到 C4 积极型及以上，且持有正常状态的 A 股普通账户（沪深股东账户无休眠、冻结等异常情况）。

2. 下载安装包

与券商确认资格并获取安装权限后，登录券商官方网站。在网站的下载中心或量化交易专区找到 QMT 的下载链接。根据您的操作系统（Windows 或 Mac）选择对应的安装包进行下载。下载过程中确保网络稳定，避免下载中断导致安装包损坏。

3. 安装软件

下载完成后，找到安装包并双击运行。按照安装向导的提示逐步进行操作。在安装过程中，您可以选择安装路径，建议选择空间充足且不易被误删除或修改的磁盘分区。安装程序可能会提示安装一些必要的运行库或依赖项，务必按照提示完成安装，以保证软件正常运行。

4. 登录与账户绑定

安装完成后，在桌面或开始菜单中找到 QMT 的快捷方式，双击打开软件。首次登录时，需要输入券商提供的账号和密码。登录成功后，按照系统提示完成账户绑定操作，将您的证券交易账户与 QMT 软件进行关联，以便后续进行交易和策略回测等操作。

二、策略开发前准备

1. 熟悉操作界面

登录 QMT 后，首先映入眼帘的是其操作界面。熟悉各个功能模块的布局和用途是关键。主要包括行情界面，用于查看各类金融产品的实时行情；策略编辑界面，是编写和修改量化策略的地方；回测界面，用于对策略进行历史数据模拟测试；交易界面，用于实盘交易操作等。花些时间浏览各个界面，了解其基本功能和操作方式。

2. 学习编程语言与函数库

QMT 支持 Python + C++ 混合编程环境，以 Python 为主进行策略开发。如果您对 Python 编程不太熟悉，建议先学习 Python 的基础语法，包括变量、数据类型、控制语句、函数等。同时，QMT 提供了丰富的函数库，例如用于获取行情数据的函数、进行交易操作的函数以及数据分析的函数等。了解并熟悉这些函数库的使用方法，是编写有效量化策略的基础。您可以参考 QMT 的官方文档和教程，深入学习相关函数的功能和参数设置。

3. 数据获取与理解

量化策略的开发离不开数据。QMT 提供了多种数据获取方式，包括股票、期货、期权、基金等全市场金融产品的历史数据和实时行情数据，以及宏观经济数据、财务数据等多维度数据。在开始编写策略前，要了解如何获取所需数据，并理解数据的含义和结构。例如，通过特定函数获取股票的开盘价、收盘价、成交量等数据，明确这些数据在策略中的作用和应用方式。

三、策略编写

1. 确定策略思路

在编写策略之前，需要先确定一个明确的策略思路。这可以基于技术分析，如利用移动平均线交叉、MACD 指标等判断买卖时机；也可以基于基本面分析，结合公司财务数据筛选优质股票；还可以是更复杂的套利策略、机器学习策略等。例如，您打算编写一个简单的双均线策略，当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时买入，反之卖出。

2. 编写策略代码

在 QMT 的策略编辑界面，使用 Python 语言开始编写策略代码。以下是一个简单双均线策略的示例代码：

python

运行

import numpy as np
import pandas as pd
from qmt.api import *

def initialize(context):
    # 设置交易标的
    context.security = '600000.XSHG'
    # 设置短期和长期均线周期
    context.short_window = 5
    context.long_window = 20

def handle_data(context, data):
    prices = data[context.security].close
    if len(prices) < context.long_window:
        return
    short_ma = np.mean(prices[-context.short_window:])
    long_ma = np.mean(prices[-context.long_window:])
    if short_ma > long_ma and not context.portfolio.positions[context.security].closeable_amount:
        order_target_percent(context.security, 1)
    elif short_ma < long_ma and context.portfolio.positions[context.security].closeable_amount:
        order_target_percent(context.security, 0)




在上述代码中，initialize函数用于初始化一些全局变量，如交易标的和均线周期。handle_data函数是策略的核心部分，在每个交易周期都会被调用。它获取股票的收盘价数据，计算短期和长期移动平均线，并根据均线交叉情况进行买卖操作。

四、策略回测

1. 设置回测参数

在策略编写完成后，进入回测界面。首先需要设置回测参数，这些参数将影响回测结果的准确性和可靠性。

• 回测时间范围：选择回测的起始时间和结束时间。为了更全面地评估策略在不同市场环境下的表现，回测时间跨度应尽量长，建议选择至少涵盖一个完整牛熊周期的时间段，如过去 3 - 5 年。
• 标的选择：确定要应用策略的交易标的。如果策略是针对特定股票编写的，就选择该股票；如果是多品种策略，可以选择相应的股票组合、指数或其他金融产品。
• 交易成本设置：考虑实际交易过程中的成本，包括佣金、印花税、滑点等。不同券商的佣金标准不同，根据您所在券商的实际佣金率进行设置。滑点是指交易实际成交价与预期价格之间的差异，一般根据市场流动性和交易标的的特点进行合理估计设置，例如设置为 0.005（即 0.5%）。
• 资金设置：设定回测使用的初始资金规模，这代表了您假设在实际交易中投入的资金量。根据自己的投资能力和风险承受水平设置合理的初始资金，如 100 万元。

2. 执行回测

完成回测参数设置后，点击 “开始回测” 按钮。QMT 将根据设定的策略和参数，利用历史数据进行模拟交易。回测过程中，您可以实时查看策略的运行情况，包括每笔交易的买卖时间、价格、数量，以及当前的持仓情况等。

3. 分析回测结果

回测完成后，QMT 会生成详细的回测报告，包含多种关键指标和图表，用于评估策略的表现。

• 收益指标：重点关注累计收益率、年化收益率等指标。累计收益率直观反映了策略在回测期间的总收益情况，年化收益率则将收益换算为按年计算的收益率，便于与其他投资产品或策略进行比较。例如，年化收益率达到 20% 以上的策略在收益方面表现较为出色，但同时也要结合风险指标进行综合判断。
• 风险指标：查看最大回撤、波动率等指标。最大回撤表示在回测期间，策略从最高点到最低点的资产价值下降幅度，反映了策略可能面临的最大损失情况。波动率衡量了策略收益的波动程度，波动率越高，说明策略收益的稳定性越差。一个优秀的策略应该在追求高收益的同时，尽量控制最大回撤和波动率在合理范围内。
• 交易统计：分析交易次数、胜率、盈亏比等交易统计指标。交易次数反映了策略的交易活跃程度，胜率是盈利交易次数占总交易次数的比例，盈亏比是平均盈利金额与平均亏损金额的比值。较高的胜率和盈亏比通常意味着策略具有较好的盈利能力和交易效果，但也要结合市场情况和策略特点进行分析。
• 通过对回测结果的全面分析，如果发现策略存在问题，如收益不理想、风险过高、交易频率不合理等，可以对策略进行调整和优化。例如，修改策略的交易逻辑、调整参数设置、更换交易标的等，然后再次进行回测，直到获得满意的策略表现为止。
• 通过以上从安装到回测的完整入门流程，您将能够初步掌握迅投 QMT 的使用方法，开启量化交易的探索之旅。在实际应用中，不断学习和实践，结合市场变化和自身投资目标，持续优化和完善量化交易策略。

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