大QMT和miniQMT有何不同?怎么申请QMT量化软件?
发布时间:2025-7-11 16:53阅读:280
QMT(大QMT)与miniQMT核心差异对比表(我司可提供QMT+miniQMT,免费使用,可低至10万资金门槛申请)!
| 对比维度 | QMT(专业版) | miniQMT(极简版) |
|---|---|---|
| 定位 | 机构级专业平台 | 轻量级个人工具 |
| 功能完整性 | ✅ 全功能:回测、风控、多市场(股/期/权) | ❌ 仅核心交易功能(需自建回测/风控) |
| 开发方式 | 内置图形化策略编辑器 + Python/C++ | 仅支持原生Python开发(无图形化界面) |
| 数据存储 | 部分数据需上传云端 | 完全本地化(策略+数据零泄露) |
| 高频交易支持 | ✅ 支持(延迟<0.05秒) | ⚠️ 有限支持(依赖本地网络环境) |
| 硬件要求 | 高(建议16G内存+SSD) | 低(普通电脑即可) |
| 资金门槛 | 较高(通常50万起) | 较低(部分券商10万起) |
| 典型适用场景 | 高频套利、多品种组合、机构风控 | 中低频策略、中小资金实盘、策略保密需求 |
miniQMT的核心特点
- 极简架构与本地化运行轻量化设计:去除标准QMT的复杂模块,保留核心交易和行情接口,降低内存和CPU占用,普通电脑即可流畅运行。跨平台兼容:支持Windows和Linux系统(标准QMT仅限Windows),适应不同开发环境。数据安全:策略代码和交易数据完全本地存储,避免云端泄露风险,同时支持导入外部数据(CSV/TXT等)或使用内置交易所级实时行情(含Tick级高频数据)。
- 编程灵活性与扩展性Python生态支持:通过xtquant包提供API,可在PyCharm、VSCode等任意编辑器编写策略,支持第三方库(如Ta-Lib、TensorFlow)。独立运行策略:脱离券商客户端运行,支持实时低延迟报单,适合高频策略动态调整。
- 成本与适用性优势零软件费用:券商开通权限后免费使用,无订阅费(部分券商需账户资产≥10万–100万)。低门槛适用:适合量化初学者、小资金投资者及熟悉Python的中小型机构。
- 性能与场景适配高频交易支持:低延迟报单能力,优于标准QMT的响应速度。局限性:复杂回测可视化或多策略协同管理较弱(此类需求建议用标准QMT)。

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