很多有编程基础的用户选择QMT，就是看中了它的Python策略开发能力。但打开QMT的策略编辑器后，面对空白的代码窗口，不少人不知道从何下手。今天用一个最简单的例子，带你了解QMT中Python策略的基本结构。

先说结论：QMT的Python策略遵循"初始化→获取数据→计算信号→下单执行"的基本框架，掌握这个框架后就可以在此基础上开发各种复杂策略。

QMT策略的基本结构

一个完整的QMT Python策略通常包含以下几个部分：

初始化函数（init）： 策略启动时执行一次，用于设置参数、订阅行情等。比如设置交易标的、均线周期、每次交易的股数等。

盘前函数（before_trading）： 每个交易日开盘前执行，用于做一些盘前准备工作，如检查持仓状态、更新参数等。

handlebar函数（核心逻辑）： 每根K线更新时执行，这是策略的核心。在这里获取最新行情数据、计算技术指标、判断交易信号、发出买卖指令。

下单函数： 在信号触发时调用，执行实际的买卖操作。QMT提供了买入、卖出、撤单等标准接口。

一个最简单的均线策略示例

以下是一个"5日均线上穿20日均线买入，下穿卖出"的策略框架：

在初始化阶段，设置交易标的为某只ETF，设置短期均线为5日、长期均线为20日，每次交易1000股。

在handlebar函数中，获取最近20个交易日的收盘价数据，计算5日均线和20日均线。如果当前没有持仓且5日均线上穿20日均线（金叉），发出买入信号。如果当前有持仓且5日均线下穿20日均线（死叉），发出卖出信号。

这就是一个最基础的量化策略框架。实际开发中，你需要在此基础上加入止损逻辑、仓位管理、交易时间过滤等模块。

学习路径建议

第一步：熟悉QMT的API文档。 QMT提供了完整的Python API文档，包含所有可用的函数和参数说明。建议先把文档通读一遍，了解有哪些工具可以用。

第二步：从内置示例策略开始。 QMT内置了多个示例策略，可以直接运行和修改。建议先跑通示例，理解代码逻辑后再自己编写。

第三步：从简单策略开始练手。 不要一上来就写复杂的多因子策略，先从单均线、双均线、RSI等简单指标策略开始，把"获取数据→计算信号→下单执行"的完整流程跑通。

第四步：逐步增加复杂度。 在简单策略跑通后，逐步加入止损、仓位管理、多标的轮动等模块。

不会Python怎么办？

如果你完全不会Python，有两个选择：一是花时间学习Python基础（建议至少掌握变量、循环、条件判断、列表/字典等基本语法，大约需要2~4周）；二是换用PTrade，PTrade内置零代码策略模板，不需要编程即可使用。

⚠️ 提醒：策略代码的质量直接决定交易结果。建议在模拟盘中充分测试后再上实盘，避免因代码bug导致非预期损失。

如果你需要QMT策略开发的入门指导或代码模板，欢迎通过主页联系方式与我沟通，我可以提供一对一的技术支持。

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