用QMT做股票量化不是单纯写代码，关键是把投资逻辑转化成可执行的交易指令。步骤听起来简单，但从策略设计到实盘运行，每个环节都有容易踩的坑，需要结合市场经验调整。

QMT量化的三个核心阶段：从想法到落地
1、策略设计比编程更重要
首先得想清楚赚什么钱：是抓日内波动的T0，还是跟热点的趋势跟踪？比如做板块轮动策略，得先验证“某板块涨3%后另一板块次日跟涨”的历史概率（我见过客户直接跳过这步，代码写完回测才发现逻辑不成立）。建议先用QMT的“模拟回测”功能，用近3年数据验证基础逻辑，再考虑编程。
2、代码实现要抓关键接口
QMT提供了行情获取（get_market_data）、下单（order_target_value）等API，但新手容易卡在细节：比如时间戳格式不对导致数据错位，或者多条件触发时（比如同时满足量能放大和均线金叉）没写优先级判断。我的客户里70%初期问题都集中在“信号触发但没成交”，后来发现是没设置“涨跌停过滤”参数。
3、回测优化要防“自嗨陷阱”
很多人只看回测总收益高就急着实盘，结果遇到新行情就失效。正确做法是：用70%数据训练参数，30%数据做“外推测试”；重点看最大回撤（比如控制在5%内）、夏普比率（高于1.5更稳健），而不是盯着总收益数字。QMT的“多周期回测”功能能帮你覆盖牛熊不同市况。

以上是QMT量化的关键步骤，把逻辑转化为代码需要经验积累。点击右上角添加微信，我司提供免费QMT软件（10万资金即可开通），还能帮你梳理策略逻辑、调试代码细节，省去自己摸索的时间。