miniQMT相关资讯_叩富问财专题

张经理 _股票
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步入2026年，量化交易者在选择QMT部署模式时往往面临抉择：是放在个人电脑上运行，还是租赁专业的云服务器（VPS）？这涉及到交易速度与运行稳定性的客观权衡。本地部署的优势在于数据的内网传输延迟极低，尤其是在行情波动剧烈时，本地运算能更快地发出指令。然而，本地电脑面临断电、断网或硬件故障的风险。相比之下，云服务器提供了7*24小时的供电和高速带宽保障，更适合运行需要长期在线的低频调仓策略或日内不间断网格。对于进阶投资者，建议在云服... 阅读全文

2026-4-23 11:05 171次浏览

QMT与外部数据库对接：构建个性化的量化投研环境

张经理 _股票
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虽然QMT提供了丰富的行情数据，但部分进阶投资者需要引入更深度的另类数据（如舆情指数、宏观经济数据等）。由于QMT支持Python环境，这使得与三方数据库的对接变得简单。投资者可以通过标准的Python三方库（如PyMySQL或Pandas），在策略脚本中直接读取本地数据库的信息。在QMT逻辑执行时，根据外部提供的信号进行综合研判。这种开放式的架构意味着，QMT不仅是一个下单终端，更可以作为整个量化投研体系的“执行核心... 阅读全文

2026-4-22 16:26 131次浏览

QMT实战：xtdata.get_market_data_ex周期参数填写的坑你踩过吗？

小李经理 _股票
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在使用QMT调取行情数据时，get_market_data_ex函数的period参数决定了数据的频率。然而，很多开发者在初次使用时常因为参数格式不规范导致调取失败或数据报错。客观梳理，QMT的标准周期写法如下： -Tick数据：填写'tick'。 -分钟线：填写'1m'、'5m'、'15m'等，注意必须是数字加小写字母m。 -日线及以上：填写... 阅读全文

2026-4-22 13:38 197次浏览

QMT财务数据字段表解读：哪些指标对基本面选股最关键？

小李经理 _股票
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在量化选股中，财务指标是过滤垃圾股、挑选优质资产的基石。QMT系统的xtdata模块提供了详尽的财务数据库，涵盖了资产负债表、利润表和现金流量表的核心字段。对于普通投资者，掌握几个关键字段的调用至关重要。第一是盈利能力指标。在xtdata中，可以通过调用‘sales_gross_profit’（销售毛利率）和‘return_on_equity’（ROE，净资产收益率）来筛选具备护城河的公司。第二是成长性指标。如‘inc_reven... 阅读全文

2026-4-22 12:19 143次浏览

QMT与Tushare数据整合：如何解决量化回测中的非行情数据需求？

小李经理 _股票
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在量化研究中，除了价格和成交量等行情数据，投资者往往还需要宏观经济数据、龙虎榜数据、新闻舆情以及大宗交易等非行情类信息。QMT的xtdata虽然在行情和基础财务上表现出色，但若要构建更复杂的因子库，引入第三方数据源如Tushare（挖地兔）是一个成熟的方案。Tushare作为一个老牌的金融大数据开放社区，提供了极为丰富的宏观与特色数据API。由于QMT内置了标准的Python环境，开发者可以非常方便地在QMT脚本中通过pip安装t... 阅读全文

2026-4-22 12:13 149次浏览

QMT系统中的行业板块数据：如何快速构建行业轮动策略？

小李经理 _股票
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行业轮动策略是量化投资中常见的盈利模型，其核心在于实时监控各板块的涨跌幅、成交量及资金流向。QMT系统的xtdata模块提供了一套完整的板块操作函数，能够帮助普通投资者快速构建属于自己的行业监控体系。利用xtdata.get_sector_list接口，开发者可以获取全市场所有行业板块的名称及对应代码。配合get_stock_list_in_sector函数，则可以进一步穿透到具体板块下的所有成分股。在策略实战中，开发者通常会先计... 阅读全文

2026-4-22 12:11 182次浏览

2026年开启量化交易的最新指南！QMT/PTrade是初学者必备的！

小鹿经理 _股票
渭南已帮助19万+人好评7352

想抓住2026年量化交易的机会吗？QMT（快速投资量化）和PTrade（恒生量化）作为A股的主流量化交易工具，优化和升级了其激活流程。本文结合实践知识，一步一步地教你如何完成激活过程，从资格准备到软件安装，即使是初学者也可以快速开始！1、核心开户条件在开设QMT和PTrade之前，必须满足四个基本条件：账户、资产、风险和交易经验。不同证券公司的门槛可能略有不同，应以最新的官方政策为准。首先，账户要求必须是正规或信用证券账户，没有任... 阅读全文

2026-4-21 15:58 127次浏览

2026年QMT系统性能优化：如何提高大规模策略的运行效率？

张经理 _股票
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当投资者在QMT中同时运行数十个甚至上百个策略时，系统的资源消耗会显著增加。优化系统性能不仅能减少软件闪退风险，更能降低从信号产生到委托发出的总时延。代码层面的向量化优化Python作为脚本语言，在处理大规模循环时效率较低。在编写QMT策略逻辑时，应尽量避免使用显式的for循环，转而利用pandas或numpy的向量化运算。白描对比：计算一百只股票的均线，向量化计算的速度是逐行循环的数十倍。这种优化在2026年的实时交易场景下尤为... 阅读全文

2026-4-20 15:26 123次浏览