A股ETF的T+0高频套利策略对仿真系统的要求极高，尤其是对订单簿（Order Book）重建和撮合机制的精确性。目前市面上顶级的量化仿真系统确实可以做到Tick级订单簿重建和逐笔撮合（Tick-by-Tick Backtesting），能够高度模拟真实市场的微观结构。

对于您提到的掘金（MyQuant）和QMT（广发腾讯） 这两个平台，我为您做一个核心对比分析：

1. 掘金（MyQuant）

仿真能力：掘金的仿真引擎非常强大。它支持基于历史Tick级数据进行回测，能够重构出当时的市场深度（订单簿），并支持逐笔撮合。这意味着它可以处理你策略中的挂单、撤单、抢单等高频行为，能够较为真实地模拟出滑点、冲击成本、成交概率等关键因素。这对于高频套利策略的验证至关重要。
优势：
精度高：在订单簿重建和微观撮合逻辑上做得比较深入，适合对仿真精度要求极高的高频和套利策略。
语言友好：主要支持Python，对量化研究员和个人开发者非常友好，易于策略实现和迭代。
数据全面：提供高质量的Tick级历史数据。

2. QMT（Quantitative Trading Platform）

仿真能力：QMT的定位更偏向于实盘交易的稳定性和速度。它的仿真功能也有，但其核心优势在于极速的交易网关和稳定的订单处理。在仿真的微观撮合逻辑细节上，相较于掘金这类专注研究的平台，可能不会做得那么极致和透明。它更侧重于验证策略逻辑能否发出正确信号并完成交易，对于超高频策略的细微摩擦成本模拟，可能不如专门的回测平台精细。
优势：
实盘性能强：与券商系统深度集成，交易通道速度快、稳定性高，非常适合直接用于生产环境。
内嵌行情：提供实时的Level-2行情数据接口。
支持VNPY：部分版本支持接入VNPY，扩展了使用灵活性。

结论与选择建议：

如果你的核心需求是“几乎完全仿真”，用于策略研究、验证和优化，特别是对订单簿动态、成交细节要求极高，那么 掘金（MyQuant）可能是更合适的选择。它的回测引擎就是为这种精细化的场景设计的，能帮你更好地评估策略在真实市场中的潜在表现。
如果你的策略已经成熟，仿真的首要目的是无缝衔接实盘，追求极致的交易速度和稳定性，那么 QMT 是更直接的选择。你可以先在其它平台（如掘金）完成核心研发，再到QMT上进行最终的仿真衔接和实盘部署。

给您的专业建议：

高频套利策略的仿真，数据和质量是生命线。在选择平台前，务必确认其提供的历史Tick数据质量（是否包含完整的订单簿快照和逐笔成交）、仿真引擎的撮合逻辑（是否考虑对手单动态变化）以及冲击成本模型是否合理。

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以上是我的专业解答。这类高频策略对系统和费率都极其敏感。我司作为十大券商之一，不仅能提供专业的策略接入支持（支持主流量化平台），更能为高频交易客户申请专项的极低佣金费率与快速交易通道，最大限度降低您的交易成本，捕捉微小价差。

如果您对仿真细节或实盘部署还有疑问，欢迎点赞并点击我的头像添加微信，我可以根据您的策略特点，提供更具体的系统选择建议和费率方案。