一、模拟盘/实盘为什么一定要做持久化在模拟盘和实盘运行中，常见的券商服务器异常、网络波动、环境重启、策略升级优化等情况，都会导致策略中断并需要恢复运行。但策略一旦停止，存放在内存中的全局变量会被清空；如果没有持久化，股票池、账户/仓位状态、订单跟踪、策略状态机等信息无法续接，容易造成重复下单、状态错乱或风险失控。因此，对关键状态做持久化是保障策略连续性... 阅读全文

746次浏览 2026-2-27 15:15

想拿到免费QMT（券商提供的量化交易终端），一般按下面5步走就行：1）选择支持QMT/OMT的券商并开通证券账户先确认目标券商是否提供QMT/OMT量化终端服务，再完成开户与基础业务权限开通（如交易权限、风险测评等）。2）提前弄清申请门槛与规则不同券商对“免费”开通的要求不一样，常见会涉及：账户资产/日均资产要求佣金率或是否需绑... 阅读全文

255次浏览 2026-2-27 15:13

一、核心功能1）自动化交易工具（免编程）网格交易：自动高抛低吸，适合震荡行情拐点交易：监测行情拐点并自动触发买卖，捕捉波段机会ETF套利：跟踪ETF与成分股IOPV溢价，满足条件自动执行套利涨停监控：监控涨停封单量与盘口变化篮子交易：一键批量交易一篮子股票（如ETF成分股），支持快速调仓日内回转：利用底仓实现当日买卖，提高资金使用效率2）Python全... 阅读全文

317次浏览 2026-2-27 15:13

一、QMT实盘模型（交易模式）简介QMT的实盘模型主要提供两种下单生效方式，核心差别在于：信号是否需要等到“下一根K线确认”才发出委托。1）逐K线生效（默认模式）passorder()的quicktrade=0（默认值）适合希望盘中效果尽量贴近“历史回测逐K线触发”的策略场景运行逻辑示例（以1分钟K线为例... 阅读全文

451次浏览 2026-2-27 15:12

什么是算法交易（AlgoTrading）算法交易是指利用计算机程序与数学模型，结合历史数据、实时行情以及交易员设定的策略参数，自动决定下单的时机、价格与数量。它常通过“大单拆小单”的方式来：降低市场冲击成本提升成交效率增强交易隐蔽性本质上是人工决策与计算机辅助执行的结合。发展简述算法交易兴起于美国20世纪80年代后期。随着交易所... 阅读全文

553次浏览 2026-2-27 15:11

PTrade核心亮点1）云端架构，自动化运行策略云端执行：策略运行在券商服务器端，无需本地高性能电脑，也不必24小时开机关机不停跑：即使本地设备关机，策略仍可持续自动执行2）低门槛、上手快开通更容易：部分券商支持低门槛申请，且可免费使用零代码可用：内置策略模板（网格交易、篮子交易、涨停监控等），不写代码也能直接跑AI辅助开发：2025版本升级AI大模型... 阅读全文

364次浏览 2026-2-27 15:10

QMT量化软件核心特点1）专业级交易执行终端定位面向量化爱好者、私募机构及专业个人交易者，提供高频交易、多线程处理、极速行情等能力；多数情况下作为券商指定客户端安装在本地电脑运行。2）多语言开发支持（Python+VBA）兼容原生Python环境，支持模块化开发，扩展自由度高，更适合代码能力强的程序化交易开发者。3）本地运行模式策略在本地执行，可离线调... 阅读全文

375次浏览 2026-2-27 15:10

迅投QMT量化软件简介核心功能策略交易：支持高频、日内以及中低频策略的开发与执行，具备实盘级并发交易能力，并配套严格的风控管理。智能算法交易：提供TWAP、VWAP、冰山等多种算法，优化大额订单执行，降低市场冲击与滑点影响。全链路闭环：覆盖“策略开发→回测→仿真→实盘”完整流程，一体化平台减少系统切换成本，提升回测与实盘的一致性... 阅读全文

208次浏览 2026-2-27 15:09

一、PTrade更适合作为入门平台的原因低代码门槛：支持Python，语法相对简单、资料多，新手更容易快速写出第一版策略。内置函数库完善：提供封装好的交易与数据接口（如下单order、行情获取get_tick等）以及常用技术指标，减少“从零搭框架”的成本。回测与模拟更友好：支持可视化回测分析（收益曲线、最大回撤等），并提供仿真/... 阅读全文

259次浏览 2026-2-27 15:08

迅投QMT（QuantitativeTradingPlatform）面向专业量化交易者，主打高性能与完整研发交易链路，核心优势包括：全链路闭环支持：覆盖策略研究（IDE）、高效回测（多进程并行加速）、仿真交易（贴近实盘环境）到极速实盘（可支持高频），实现开发与部署无缝衔接。深度Python集成：以Python为主（亦可支持VBA），内置行情、交易指令、... 阅读全文

237次浏览 2026-2-27 15:07

1）需求解构：把“想法”变成可执行的策略框架策略开发第一步是用提示词工程，把模糊交易思路拆成结构化需求，尽量精准定义：运行周期/频率（日线、分钟、tick）监控标的范围数据与字段需求（行情、因子、财务等）指标计算方式交易逻辑（入场/加仓/减仓/出场）风控与仓位规则提示词示例当前策略需求：实现一个【xxx】买卖策略。请从【监控标的... 阅读全文

840次浏览 2026-2-27 15:07

策略运行周期回测支持：日线级别、分钟级别运行（详见handle_data方法）。实盘交易支持：日线级别、分钟级别、tick级别运行运行频率说明1）日线级别选择日线频率后，回测与实盘均为每个交易日运行一次：回测运行时间：每个交易日15:00实盘运行时间：尾盘固定时间（券商可配置），默认14:502）分钟级别选择分钟频率后，回测与实盘均为每分钟运行一次：运... 阅读全文

529次浏览 2026-2-27 15:06

1）跟量策略：VP（VolumeParticipation）类型：市场驱动型核心逻辑：按用户设定的参与比例成交，使“母单成交量/同期市场总成交量”尽量接近目标比例。特点：市场放量则加快成交，市场缩量则放缓成交。适用场景：希望按市场成交量的一定比例参与成交、尽量跟随市场节奏完成指令。建议：如无特殊需求，参与比例通常不建议超过30%... 阅读全文

385次浏览 2026-2-27 15:06

1）新建策略在开始回测或实盘交易前，先创建策略：点击界面左上角的“新增/添加策略”入口选择对应业务类型（如股票等）为策略设置名称并确认创建创建完成后，可在系统提供的默认策略模板基础上进行代码编写与参数配置。2）新建回测策略建好后即可发起回测，回测前需先配置关键要素：开始时间/结束时间回测资金回测基准回测频率（如日频、分钟等）设置... 阅读全文

240次浏览 2026-2-27 15:03

QMT极速策略交易系统（简称QMT）内置Python3.6运行环境，核心能力包括行情数据与交易下单。通过编写Python脚本，可实现指标计算、策略开发、回测验证与实盘交易。QMT支持两类模型：回测模型与实盘模型。1.模型类型说明回测模型在历史K线上从左到右逐根遍历，用模拟资金账号记录买卖信号、持仓与盈亏，最终输出历史净值曲线与绩效指标。实盘模型盘中接收... 阅读全文

413次浏览 2026-2-27 14:51