想从零开始碰量化，用 QMT 是个挺实际的选择，尤其如果你习惯用 Windows 且有一点 Python 底子。它不像一些纯在线平台那么“黑盒”，策略跑在你自己的电脑上，数据也在本地，折腾起来心里有数。下面按你关心的策略、数据、代码、环境四块，用大白话捋一遍。

策略：先别想太复杂，从“看懂”开始

刚上手 QMT，最容易犯的错是一上来就想写个多因子+机器学习+高频的混合怪兽。真没必要。

QMT 自带了一些最基础的策略模板，比如均线策略、日内交易、国债逆回购等。这些东西虽然简单，甚至有点“简陋”，但它们的作用是让你看懂一个策略在 QMT 里长什么样：哪里是初始化，哪里是每天/每根 K 线跑一次的逻辑，下单函数长啥样。先打开一个均线策略，把里面的参数改一改，跑个回测看看曲线怎么变的，比干看书管用。

理解一个关键概念：回测模型和实盘模型是两码事。回测是拿本地存好的历史数据，从过去某天开始，一根根 K 线往后推，模拟当时如果按你的规则买卖会怎样。实盘则是盯着实时行情，信号到了就真的发单出去。新手阶段，90% 的时间应该花在回测上，把逻辑跑通了、曲线看顺眼了，再碰实盘。

数据：QMT 的命根子是“本地数据”

这是 QMT 和很多在线平台最大的不同，也是新手最容易卡住的地方。

QMT 回测用的历史行情，不在服务器上等着你调用，而在你自己的硬盘里。你刚装好软件，本地数据是空的。如果直接跑回测，策略会报错或者结果诡异，因为读不到 K 线。所以第一件事是：在客户端里找到“数据管理”或“补充数据”的入口，把你要做的标的（比如沪深 A 股、你关注的板块）的历史日线、分钟线下载下来。下载需要点时间，视数据量而定，但这是一次性的（之后可以设定时更新）。

数据分几种，新手先分清两种就行：本地数据用来回测（读硬盘，快，不依赖网络）；订阅数据用来实盘（向服务器要最新的 tick 或 K 线，有数量限制）。写回测代码时，读取数据的函数要把“订阅”开关关掉，让它老老实实读本地文件，否则逻辑会乱。

代码：Python 3.6，框架很固定

QMT 内置的 Python 环境是 3.6 版本。如果你之前学的是 Python 3.10+，注意有些新语法可能不兼容，但基础的东西完全够用。

策略代码的结构是“填空题”式的，必须包含两个核心函数：

• init：策略启动时跑一次，用来设置股票池、初始化变量、设定账号等。
• handlebar：这是主循环，每根 K 线走完（或每次行情跳动）就会被调用一次。你的买卖判断逻辑基本都塞在这里面。

QMT 自带了一些常用的库，比如 pandas、numpy、TA-Lib（算 MACD、RSI 这些指标很方便）。写代码时一个特别容易忽略的坑：文件开头必须声明编码为 gbk，不然中文注释或者某些字符串可能让客户端读策略时出幺蛾子。

️ 环境：一台踏实干活的 Windows 电脑

QMT 只跑在 Windows 上（Win10/11 64 位），Mac 和 Linux 不行。这是硬门槛。

硬件不用神化。如果你只是跑几个低频策略、做做日线或分钟线回测，普通的家用或办公电脑完全够用。关键在几点：

• 内存：建议 16GB 起步。如果你习惯同时开一堆浏览器标签、微信、再加 QMT 回测，8GB 会有点喘。
• 硬盘：尽量装固态硬盘（SSD），别装机械盘。历史数据文件虽然不算巨型，但读写频繁，SSD 能让回测和加载数据快不少。
• 安装路径：别装 C 盘。C 盘的权限问题有时候会让 QMT 读写数据或日志时出些莫名其妙的毛病。装 D 盘或别的盘，省心很多。
• 电源设置：把 Windows 的睡眠和休眠关掉，设为“从不”。QMT 策略是跑在本地客户端里的，电脑一睡，策略就断了，实盘的话可能错过信号。

最后，QMT 需要你通过券商开通权限才能登录使用，安装包也是从券商那里拿的，不是随便官网下载就能跑。开通后券商会给你账号密码，装上软件、下好 Python 库、补完数据，就可以从自带的均线策略开始，试着让第一段回测曲线跑出来了。

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