QMT量化软件的核心优势

QMT作为一款专业的量化交易平台具有几大显著优势：

首先是极速交易性能。QMT采用全内存交易系统，单笔延迟小于1ms，远高于普通三方交易平台的速度，特别适合高频交易需求。实测订单延迟低于50毫秒，满足股票高频策略(如ETF套利)的需求。

其次是多语言支持与灵活开发。QMT支持Python和VBA双语言策略研发，用户可以根据自己的编程能力和需求选择合适的语言进行策略开发。特别是其MiniQMT极简模式，允许在本地Python环境(如VS Code、PyCharm)中直接调用交易接口，拥有完全的文件读写权限和第三方库支持。

第三是全面的金融品种覆盖。QMT不仅支持股票交易，还支持期货、期权、外汇、ETF、可转债，甚至是两融交易，几乎实现市场全覆盖。策略完美支持多种回测周期(1min、3min、5min等)，并且可根据喜好自定义回测周期。

第四是本地化运行与策略安全。QMT策略编写、回测、模拟交易均本地执行，无需上传服务器，本地系统也采用了多重加密技术，确保量化策略的保密性以及客户资产的安全。

最后是完善的量化全流程支持。QMT集成了数据获取、策略开发、回测、模拟交易、实盘交易等全流程功能，用户可以在一个平台上完成所有操作。提供真实市场环境下的模拟交易功能，模拟交易的数据和环境与实盘完全一致。

根据搜索结果，QMT特别适合以下几类投资者：

机构投资者：对系统交易速度和交易效率有更高要求的专业机构

高频交易投资者：对交易速度和报单便捷性有特殊需求的高频交易投资者，QMT的本地内存直连速度优势在抢单时至关重要

量化交易爱好者/程序员：需要进行策略研究、自动化交易的量化投资者，特别是具备Python编程能力的用户

大资金量投资者：需要对大单进行拆分和补单，实现便捷交易的资金量大的投资者

个性化交易需求投资者：需要篮子组合交易、ETF交易、算法交易等个性化交易的投资者

相比之下，PTrade更适合量化新手或只需要简单条件单的用户，因其界面友好、回测数据全，不用折腾环境配置。

开通权限：QMT目前通过与券商合作的方式提供，不直接对外开放，需要在支持QMT的券商处开户才能申请开通权限。开通门槛一般为券商限时入金10万元。

下载安装：获得权限后，可以通过券商提供的下载链接或迅投官方网站下载安装QMT。安装时建议不要安装在C盘，以避免权限问题。

Python库配置：QMT需要下载专用的Python库，这与本地安装的Python是分开的，使用默认地址即可，不要随意修改路径。

新建策略：
方法一：在【模型研究】界面，使用系统预置的各种示例模型，点击"编辑"按钮，在策略编辑器中以示例代码为基础进行编写
方法二：在【模型研究】界面，点击新建模型，选择Python模型，从头编写自己的量化模型
方法三：在模型管理面板右键，选择新建模型，并选择Python模型

策略编写规范：
Python策略首行必须声明编码格式，例如# coding=gbk
可以引入第三方库，但所用库须已纳入券商管理端的白名单
必须实现init与handle_bar两个函数：init仅在策略启动时执行一次；handle_bar负责处理每根K线的逻辑

数据准备：在正式新建模型前，务必通过客户端"数据管理"模块，把策略要用到的市场、品种及对应周期的历史数据补齐。

回测执行：
编辑好交易策略后，设置回测参数，特别注意选择好对应的回测区间
确保已补充好回测所需的数据
点击进行策略回测，分析回测结果

模拟测试：QMT提供了真实市场环境下的模拟交易功能，建议先进行充分的模拟测试(至少100笔交易)再考虑实盘。

实盘准备：需要注意QMT的测试端可进行回测但不能根据实时行情"跑策略"，实盘端可直接"跑策略"但不能进行回测，因此要实现自动化交易，必须同时申请好模拟测试端和实盘接口。

运行监控：对于实盘策略，建议编写一个守护进程(Watchdog)，每分钟检查一次QMT客户端是否存活，防止因客户端崩溃导致策略断连。

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