大框架一样，细节差别不小。两者都是券商采购的第三方量化终端，权限开通时走的是同一套内部流程，真正不一样的地方在“开通之后怎么用”。

一、流程上的共同部分

• 先有普通证券账户，这是前提，两者都不例外。
• 单独申请量化（或程序化）交易权限，各家券商会设资产、交易经验的门槛，标准不统一，得问当地营业部。
• 签署程序化交易相关协议和风险揭示书，并按监管要求完成报备，这一步两家都躲不开。
• 权限批下来之后做技术对接：拿到账号或授权、配置行情与交易通道、用测试环境跑通下单链路。
• 上线前建议先用小资金验证一遍，撤单、拒单、部分成交这些情况都经历一下。

二、真正的差别：策略跑在哪台机器上

• QMT 是本地客户端。​ 程序装在你自己电脑上，策略在本地运行，需要授权码并绑定设备。好处是调试直观、改代码方便；代价是电脑关机、断网、系统休眠，策略就停。长期跑要么备一台常开的机器，要么用券商托管或云主机。
• PTrade 的策略托管在券商服务器。​ 通过客户端或网页登录，策略在券商机房运行，本地关机不影响。省心是最大优势，但调试便利性弱一些，策略的读写权限、可调用的库也会受券商环境限制。

这一点直接决定你适不适合：习惯自己掌控运行环境、要频繁改代码的，倾向 QMT；不想折腾机器、策略偏中低频的，PTrade 更省事。

三、其他几处容易踩的细节

• 不是每家券商两个都有。​ 有的只采购了其中一个，有的是两个都上但版本不同。先问清“你们提供哪个”，再决定策略怎么写。
• 授权方式不一样。​ QMT 一般要申请授权码、绑定设备，换电脑需要重新申请；PTrade 通常是账号密码登录，换设备更简单。
• 品种覆盖看券商配置。​ 股票、ETF 基本都有，可转债、期权、两融的支持情况各家不同，做这些品种的，开户前逐项确认，别等写完策略才发现接口调不通。
• 技术支持的团队不同。​ 出问题时是券商的技术人员处理，还是厂商介入，响应速度差别很大。开户前可以问两个具体的技术问题，看回答的专业程度。
• 编程语言与接口风格。​ 两者都以 Python 为主，但函数命名、数据结构、下单接口的逻辑不一样，网上能搜到的示例代码大多不能直接套用，得按官方文档重写一遍。

四、费用这块，量化账户要单独谈

量化账户成交频次高，佣金是主要成本项。开户前用月均成交额、策略类型（日内还是隔日、大概多少笔）去和客户经理沟通，是可以申请优惠佣金的；同时问清量化账户是否单独设费率档、报价是否含经手费和证管费、不同品种是否分开计算。谈定后让对方书面确认费率和生效时间。

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