为什么选择QMT？

QMT，全称是“Quantitative Market Trading”，是国内散户也能接触到的机构级工具之一。它不仅功能强大，而且操作起来也非常灵活，适合想要通过代码实现自动化交易的投资者。

它的核心优势有三个：

1️⃣ 策略在本地运行，隐私安全更有保障
不像一些平台需要把代码上传到云端，QMT的策略开发、回测和执行都在你自己的电脑上完成，代码不“上交”，安心更放心。

2️⃣ Python支持，自由度极高
QMT对Python的支持非常友好，你可以调用pandas、numpy等专业库，无论是简单的双均线策略，还是复杂的机器学习模型，都能轻松实现。

3️⃣ 两种模式任选，灵活切换
QMT分为“大QMT”和“miniQMT”两种模式，前者适合新手，后者适合高手。不过目前miniQMT已停用，别担心，我们有更高效的替代方案！

✅ 手把手开通指南（别怕，很简单）

第一步：找券商，满足条件

QMT不能直接下载注册，必须通过合作的券商开通。一般要求如下：

• A股证券账户，且资产通常在10万-50万之间（不同券商略有差异）。

建议联系你的券商客户经理，说明你要开通QMT权限，他们会给你申请表和下载链接。

第二步：下载安装与登录

• 使用券商提供的专属链接下载QMT安装包，不要从第三方网站下载。
• 安装路径尽量避开C盘，推荐D盘或其他分区。
• 登录后，选择“行情+交易”模式，别勾选“极简模式”或“交易通”，否则可能看不到完整策略菜单。
• 关键一步：登录后先下载Python库，这是QMT自带的环境，与你电脑上的Python无关。

第三步：申请“模型”权限

如果你登录后发现左侧菜单没有“模型研究”或“模型交易”，那说明还没开通策略编写权限。赶紧联系客户经理补开，否则QMT对你来说就是个普通看盘软件。

从写策略到实盘跑起来

1. 写策略 & 回测

在“模型研究”里新建一个Python策略，粘贴代码即可。QMT支持三种驱动方式：

• handlebar（K线驱动）：适合中低频策略。
• subscribe（事件驱动）：适合高频交易。
• run_time（定时任务）：适合尾盘选股或风控检查。

下面是一个极简的双均线策略代码示例，可以直接在QMT里运行：

# coding: gbk
def init(ContextInfo):
    ContextInfo.stock = '000001.SZ'  # 平安银行
    ContextInfo.short = 5            # 短期均线
    ContextInfo.long = 20            # 长期均线
    ContextInfo.subscribe(ContextInfo.stock, period='1d')

def handlebar(ContextInfo):
    close = ContextInfo.get_market_data(['close'], [ContextInfo.stock], period='1d', count=ContextInfo.long+1)
    if close is None or len(close) < ContextInfo.long:
        return

    ma_short = close['close'].rolling(window=ContextInfo.short).mean().iloc[-1]
    ma_long = close['close'].rolling(window=ContextInfo.long).mean().iloc[-1]

    position = ContextInfo.get_position(ContextInfo.stock)

    if ma_short > ma_long and (position is None or position.volume == 0):
        cash = ContextInfo.get_cash()
        price = close['close'].iloc[-1]
        amount = int(cash / (price * 100)) * 100
        if amount > 0:
            ContextInfo.buy(ContextInfo.stock, price, amount)
            print(f'买入 {ContextInfo.stock}，价格：{price}，数量：{amount}')

    elif ma_short < ma_long and position is not None and position.volume > 0:
        ContextInfo.sell(ContextInfo.stock, close['close'].iloc[-1], position.volume)
        print(f'卖出 {ContextInfo.stock}，数量：{position.volume}')

2. 实盘交易（模拟盘 & 真金白银）

回测效果满意后，可以切换到“模型交易”界面，先用模拟盘测试几天，确认逻辑没问题后再切到实盘。

如果你习惯用PyCharm等IDE，也可以通过xtquant库连接QMT客户端下单，实现更高效的代码控制。

最后叮嘱几句

• 数据问题：QMT默认不带Level2数据，如需高频行情，可考虑付费投研版。
• 手续费：程序化下单与手工下单费率一致，无需额外担忧。
• 别贪心：同一台电脑别同时运行太多策略实例，避免触发风控。
• 风险第一：再好的策略也有失效的时候，务必做好充分测试！

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