很多新手拿到QMT后一脸懵：界面这么多按钮，策略在哪写？数据从哪来？怎么让它自动交易？这一篇把QMT的运行机制拆透，帮你快速上手

️ 一、QMT的架构逻辑（先建立认知）

QMT全称"Quantitative Multi-market Trading System"，核心架构分四层：

1. 行情层：接收交易所实时行情（五档全推/Tick），本地缓存
2. 数据层：管理历史数据下载、财务数据获取、全推/订阅数据分发
3. 策略层：内置Python 3.6运行环境，加载用户编写的.py策略文件
4. 交易层：对接券商交易柜台，发送委托、查询成交、管理持仓
5. 关键点：策略运行在本地，需要电脑开机+网络畅通。这也是QMT和PTrade最根本的区别。

二、安装避坑指南

拿到客户经理发的下载链接后：

• ❌ 千万别装C盘！C盘权限严格，后续下载历史数据会提示"无法写入文件"
• ✅ 建议路径：`D:\QMT\迅投极速交易终端`
• 安装时关闭杀毒软件，避免误拦截
• 首次启动建议右键→以管理员身份运行
• 登录后用测试账号先熟悉界面，再切实盘账号

三、策略编写的核心结构

一个标准的QMT策略通常包含三个函数：

def init(ContextInfo):
    """初始化：只运行一次"""
    # 设置股票池、下载历史数据、初始化变量
    download_history_data("000001.SZ", "1d", "20230101", "")
    ContextInfo.set_universe(["000001.SZ"])

def handlebar(ContextInfo):
    """每根K线触发一次（回测/实盘通用）"""
    # 计算指标、生成信号、执行交易
    close = get_market_data_ex(fields=["close"], ...)
    if close > ma:
        passorder(...)  # 下单

def exit(ContextInfo):
    """退出时清理"""
    pass

• init：策略加载时执行一次，做初始化工作
• handlebar：核心逻辑，回测时每根K线触发，实盘时按周期触发
• exit：策略停止时执行，做资源释放

四、两种运行模式：回测 vs 实盘

回测模式：

• 在历史K线上自左向右逐根遍历
• 用模拟资金账号记录买卖信号和持仓盈亏
• 不涉及真实交易，用于验证策略逻辑
• 实盘模式：
• 盘中收取最新动态行情
• 即时发送买卖信号到交易所
• 需要实时重复报撤的模型（如高频做市）
• ⚠️ 切换实盘前，务必在「设置→下单前提示设置」里关闭"函数交易下单前提示"，否则每笔委托都会弹窗确认，无法实现自动化。

五、四个最核心的API（记住就能写策略）

1. download_history_data：下载历史数据到本地
2. get_market_data_ex：获取行情数据（历史或实时，由subscribe参数控制）
3. get_financial_data：获取财务数据（PE/PB/ROE/总股本等）
4. passorder：下单函数，支持市价/限价/两融/期权等多种方式
5. 掌握这四个API，就能写出80%的常见策略。

六、新手第一天建议做的五件事

1. 用测试账号登录，熟悉行情/交易/策略三个模块布局
2. 下载一只股票（如000001.SZ）的日线数据，验证download_history_data是否正常
3. 打开示例策略，点"回测"，看净值曲线和交易记录
4. 修改示例策略的参数（如均线周期），观察回测结果变化
5. 切换到模拟信号模式跑一天，观察信号触发是否准时

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