接触量化交易后，QMT 逐渐成为我最常用的策略工具。今天把这款功能完善的交易平台分享给大家，省去筛选工具的时间成本。

一、QMT 界面与核心功能区

QMT 界面设计简洁直观，功能分区清晰明了。登录后首页菜单栏包含【我的】【行情】【交易】【策略开发】【策略交易】等模块，其中【策略开发】与【策略交易】是高频使用的核心功能区。

二、策略从想法到实盘的全流程

若想将交易思路转化为程序化策略，可按以下步骤操作：

1. 账户准备：开通证券账户并获取实盘交易权限；
2. 代码实现：通过 Python 编写策略逻辑；
3. 历史回测：利用历史行情数据验证策略有效性；
4. 参数调优：根据回测结果调整策略参数；
5. 仿真交易：使用实时行情进行全模拟交易测试；
6. 实盘执行：确认策略稳定后部署至实盘环境。
   
7. QMT 提供一站式策略闭环工具，支持代码编辑、历史回测、参数优化、仿真交易及实盘部署全流程，无需切换多平台即可完成策略验证。

三、策略开发界面解析

QMT 策略编辑器分为三大区域：

• 指标选择区：快速调用技术分析指标；
• 代码编辑区：支持 Python 策略编写与调试；
• 参数设置区：自定义策略运行参数（如周期、阈值等）。

四、策略案例示例（CCI 指标交易策略）

python

# encoding:gbk
'''该策略预先设定交易股票组合，通过指数CCI指标判断超买超卖状态，触发对应的买卖信号'''
import pandas as pd
import numpy as np
import talib  

def init(ContextInfo):
    # 选取沪深300成分股中流通市值前3的沪市与深市股票
    ContextInfo.trade_code_list = ['601398.SH', '601857.SH', '601288.SH', '000333.SZ', '002415.SZ', '000002.SZ']
    ContextInfo.set_universe(ContextInfo.trade_code_list)
    ContextInfo.accID = '6000000058'
    ContextInfo.buy = True
    ContextInfo.sell = False

def handlebar(ContextInfo):
    # 获取多周期行情数据计算CCI指标
    mkdict = ContextInfo.get_market_data(['high', 'low', 'close'], count=int(period)+1)
    highs = np.array(mkdict['high'])
    lows = np.array(mkdict['low'])
    closes = np.array(mkdict['close'])
    cci_list = talib.CCI(highs, lows, closes, timeperiod=int(period))
    now_cci = cci_list[-1]
    ContextInfo.paint("CCI", now_cci, -1, 0, 'noaxis')
    
    # 交易逻辑判断
    if len(cci_list) < 2:
        return
    
    # 买入条件：指数CCI从超卖区间回升且未触发过买入信号
    buy_condition = cci_list[-2] < buy_value <= now_cci and ContextInfo.buy
    # 卖出条件：指数CCI从超买区间回落且未触发过卖出信号
    sell_condition = cci_list[-2] > sell_value >= now_cci and ContextInfo.sell
    
    if buy_condition:
        ContextInfo.buy = False
        ContextInfo.sell = True
        # 对组合内股票各买入10手
        for stockcode in ContextInfo.trade_code_list:
            order_lots(stockcode, 10, ContextInfo, ContextInfo.accID)
    elif sell_condition:
        ContextInfo.buy = True
        ContextInfo.sell = False
        # 对组合内股票各卖出10手
        for stockcode in ContextInfo.trade_code_list:
            order_lots(stockcode, -10, ContextInfo, ContextInfo.accID)
    
    # 可视化买卖信号
    ContextInfo.draw_text(bool(buy_condition), float(now_cci), 'buy')
    ContextInfo.draw_text(bool(sell_condition), float(now_cci), 'sell')
    ContextInfo.paint('can_buy', ContextInfo.buy, -1, 0, 'nodraw')
    ContextInfo.paint('can_sell', ContextInfo.sell, -1, 0, 'nodraw')

五、QMT 核心功能优势

1. 自动化交易能力：支持定时自动下单，报单失败后 30 秒自动重试；
2. 极速交易通道：专属 VIP 内存柜台，交易速度较普通柜台提升 40 倍，适合高频策略；
3. 多品种多策略支持：覆盖股票、期货、期权等全市场品种，允许多策略并行运行；
4. 本地化运行安全：策略在本地电脑执行，保障代码隐私性。

六、开通方式与福利

QMT 需通过合作券商开通，目前支持低门槛接入（具体条件可私信沟通）。如需获取安装包、策略模板或一对一开通指导，可随时联系获取专属协助！

编辑分享

详细介绍一下QMT软件的策略开发和策略交易功能

怎样使用QMT软件进行仿真交易？

除了QMT软件，还有哪些常用的量化交易软件？

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