在量化交易领域，拥有丰富且准确的历史数据对于策略回测至关重要，而获取这些数据往往需要耗费一定成本。然而，本地QMT在这方面展现出独特优势，它集成了海量历史行情数据库，为用户提供免费的回测数据支持。QMT，即迅投量化交易终端，依托券商官方资源，为用户免费提供回测所需的日线、分钟线以及基础Tick数据。这意味着个人投资者在进行量化策略回测时，无需再额外付费... 阅读全文

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QMT可以通过编写代码来自动执行交易逻辑，以下是具体介绍：策略编写基础：QMT支持Python编程，任何一个Python策略都必须包含init和handlebar两个函数。init为初始化函数，在策略生命周期中只会被执行一次，通常用于设置股票池、资金账号、初始化全局变量等。handlebar是行情处理函数，也是策略的核心，会在每一根K线上被执行一次，可... 阅读全文

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在量化交易领域，能够实现24小时自动监控个股信号，对于投资者把握交易时机至关重要。借助QMT本地版的强大功能，无需时刻盯盘，就可以达成这一目标。以下为你详细介绍如何利用QMT本地版实现24小时自动监控个股信号。一、策略思路确定首先要明确监控个股信号的策略逻辑。例如，可以基于技术指标（如移动平均线交叉、MACD背离等）、基本面事件（如发布财报、重大合同签... 阅读全文

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开通QMT通常需要满足资金、交易经验、风险测评等多方面条件，具体如下：资金门槛：主流标准是近20个交易日日均证券类资产不低于50万元，如华泰证券、中金公司等。部分券商门槛较低，国金证券、华西证券等的MiniQMT（基础版）10万元即可开通，华宝证券、广发证券等开通完整版QMT一般需30万元，银河证券部分营业部门槛可达300万。交易经验：一般要求投资者具... 阅读全文

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在量化交易领域，使用QMT平台时，即使是同样的策略，回测与实盘交易之间也可能存在显著差异。了解这些差异，对于投资者准确评估策略有效性、做好风险管理至关重要。以下将详细分析两者的差距。一、数据方面数据完整性与准确性回测：回测数据通常经过整理和预处理，以确保数据的一致性和连贯性。然而，历史数据中可能存在数据缺失、错误或不准确的情况，尽管QMT会尽力修正，但... 阅读全文

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量化老手偏爱本地QMT，主要是因其在策略安全性、交易速度、回测效率、功能丰富度及开发灵活性等方面具有显著优势，具体如下：策略安全性高：QMT采用本地客户端运行模式，策略代码、数据处理和交易执行均在用户本地Windows计算机上完成，不上传至券商服务器，可有效避免核心逻辑泄露风险，保障策略隐私，这对于量化老手精心研发的独特策略而言至关重要。交易速度快：Q... 阅读全文

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基本面量化是利用公司财务报表等基本面数据构建量化投资策略。QMT提供丰富接口获取财务因子数据，以下详细解析如何借助这些接口开展基本面量化。一、理解基本面量化基本面量化通过对公司财务报表中的数据，如盈利能力、偿债能力、成长能力等指标进行量化分析，筛选出具有投资价值的股票。与传统基本面分析不同，它依靠数据和算法，更具系统性和客观性，能处理大量数据，挖掘隐藏... 阅读全文

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网格交易策略是一种常见的量化交易策略，它通过将价格区间划分为多个网格，在价格上涨时卖出，下跌时买入，实现自动的高抛低吸，从而在震荡市场中获取收益。以下是网格交易策略在QMT平台完整落地的详细步骤。一、策略原理网格交易策略基于设定的价格区间和网格间距，将价格波动范围划分为多个网格。当价格下跌到一个网格的下限，就执行买入操作；当价格上涨到一个网格的上限，就... 阅读全文

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QMT盘后批量选股可按数据准备、确定选股策略、编写代码、运行筛选及结果处理等流程进行，以下是具体步骤：数据准备：打开QMT客户端，点击右下角【行情】按钮，进入【历史数据下载】标签，选择【财务数据】，勾选需要下载的股票和报表类型，点击【开始下载】，确保有足够的历史数据和财务数据等用于选股。确定选股策略：明确选股逻辑，如基于技术指标（MACD金叉、KDJ超... 阅读全文

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在量化交易领域，MiniQMT以其轻量级且功能实用的特点，成为众多投资者探索量化交易的得力工具。而Python作为量化交易中广泛使用的编程语言，其环境配置对于充分发挥MiniQMT的功能至关重要。下面将为您详细介绍MiniQMT的安装以及Python环境的配置步骤，确保您能顺利开启量化交易之旅。一、MiniQMT安装（一）获取安装程序联系券商：Mini... 阅读全文

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KD指标（随机指标）是一种常用的技术分析工具，用于衡量股价波动的相对强弱和超买超卖情况。以下将KD指标量化模型转写成QMT可运行的策略源码，并对关键部分进行解释。python运行#-*-coding:gbk-*-fromqmt.apiimport*importpandasaspddefinitialize(context):#设置交易标的，这里以浦发银行股票为例context.stock='600000.SH'#设置KD指标计算周期context.n=9#设置K的平滑周期context.m1=3#设置D的平滑周期context.m2=3... 阅读全文

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在QMT量化交易平台中，获取分时和K线历史数据是构建量化策略的重要基础。以下为你分享完整的获取数据代码及详细说明：获取K线历史数据代码python运行#-*-coding:gbk-*-fromqmt.apiimport*defget_kline_data(stock_code,start_date,end_date,frequency='1d... 阅读全文

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在使用QMT进行量化策略回测时，若不排除退市股与ST股，回测结果可能与实际交易偏差较大。因为退市股和ST股风险较高，股价波动特征与正常股票不同，纳入它们会使回测结果过于乐观，导致实盘交易效果不佳。以下提供过滤退市股与ST股的代码，帮助你优化回测。过滤ST股代码python运行importpandasaspdfromqmt.apiimport*defis... 阅读全文

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在量化交易领域，利用QMT平台可以快速实现各种交易策略。下面我们将在3分钟内，为你展示如何编写一个简单的单均线自动交易策略。策略思路本策略基于一条移动平均线来判断买卖时机。当股票价格上穿移动平均线时，视为买入信号；当股票价格下穿移动平均线时，则视为卖出信号。通过这样的规则，实现自动化交易。具体代码实现python运行#编码格式声明，防止中文乱码#-*-... 阅读全文

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QMT核心下单函数passorder可用于股票、期货、期权等下单和新股、新债申购、融资融券等交易操作。以下是其完整实操教程：函数语法python运行passorder(opType,orderType,accountid,orderCode,prType,price,volume,strategyName,quickTrade,userOrderId,... 阅读全文

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