QMT 自定义 Python 库、第三方库限制详解

QMT支持导入自己写的自定义 py 脚本模块；第三方库可以手动安装，但受券商风控白名单管控，不是随便 pip 安装就能直接跑实盘。和 PTrade 沙箱强制限制库不一样，QMT 是本地 Python 环境，安装文件可以放到本地目录，但是实盘交易环境很多券商开启模块白名单拦截。

自定义模块、第三方库对比表

✅ 自定义 Python 库（自己写的 py 文件）

① 支持，把.py文件放到 QMT 的bin.x64\Lib或者site-packages路径，策略里直接 import，正常调用函数、类。
② 可以分层封装：行情读取、仓位风控、止盈止损逻辑单独写成模块，主策略调用，方便复用。
③ 注意：多进程、多线程在 QMT 策略回调里慎用，策略主线程阻塞会影响行情和下单回调迅投。

✅ 第三方库的限制说明

① 内置自带库：numpy、pandas、scipy、statsmodels 等数据分析库默认自带，直接 import，不用额外安装QMT。
② 可自行安装库：本地电脑上 pip 安装到 QMT 内置 Python 目录，回测环境大多可以正常加载；但实盘交易环境是券商风控管控，很多券商开启白名单，不在白名单的库会抛出Forbidden: Module not in whitelist，就算文件装好了也无法导入实盘策略迅投。
③ 高风险库基本不开放：爬虫请求库、代理网络库、机器学习重型库、操作系统底层权限库、多进程控制类库，审核很难通过。
④ 不是所有券商都开启白名单：少数渠道放开本地环境，不做模块拦截，自由度更高，需要提前和渠道确认。

✅ 实操要点

① Python 版本：老版本 QMT 内置 Python3.6，尽量用同版本 pip 安装库，避免 ABI 不兼容、闪退报错QMT。
② 区分回测和实盘：回测环境限制松，很容易出现 “回测跑通，上实盘直接导入失败”。
③ 想新增第三方库上实盘：需要向渠道提交申请，说明库名称、用途、策略类型，等待券商加入白名单，审核周期不定。
④ 不建议随意升级内置 pandas 等自带库，容易造成 QMT 客户端异常崩溃QMT。

和 PTrade 简单对比

PTrade 是云端沙箱，库白名单是平台强制规则，几乎没有办法自己新增库；QMT 是本地客户端，文件可以本地安装，约束主要来自券商后台的实盘风控，自由度明显更高。

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