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你应该满足于Ptrade的Python环境，如果：
你的策略逻辑主要依赖基础的数学和数据处理，pandas + numpy 已足够。
你不想也不需要在策略中集成机器学习、深度学习、复杂统计模型等高级库。
你追求 “开箱即用，省心省力” ，厌恶处理环境配置和依赖问题。
你是初学者，稳定性远比灵活性重要。
你必须选择QMT的Python环境，如果：
你的策略是 “AI驱动” 的，需要使用 scikit-learn, XGBoost, PyTorch 等框架进行实时预测。
你需要进行复杂的金融计量分析，必须用到 statsmodels, arch 等专业库。
你希望使用 TA-Lib 等专业技术分析库，或者 ccxt 来接入加密货币市场（需其他接口配合）。
你是专业的量化研究员或开发者，已经有一套自己依赖的Python工具链，需要无缝迁移和集成。
一个决定性的例子
假设你想实现一个策略：“用机器学习模型（如LSTM）对股价序列进行预测，并根据预测结果交易。”
在 Ptrade 中：几乎无法实现。因为你无法安装 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库。
在 QMT 中：完全可以实现。你可以 pip install tensorflow，在本地训练好模型，将模型文件导入，并在策略中实时加载进行预测。
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发布于5小时前 福州
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