作为股民，我们都多多少少有自己的判断是否买入或者是卖出的标准，比如说，某只股票价格下跌2%时买入，价格上涨5%时卖出，这样一个简单的标准。

但是我们经常面临一个问题没有时间盯盘：

就算专门拿出时间去看盘，也只能捕捉到一两只的机会，对于整个市场来说，这个只是沧海一粟。

所以这个时候量化作为将策略自动化的工具就登场了；

现在主流的两个量化软件是qmt和ptrade的这两个软件。

介绍之前，先将我们的企微卡片放在下面，对于量化疑问可以找他一对一咨询：

现在进入正文：

qmt（迅投QMT）和ptrade（恒生PTrade）是两个常见的软件平台，它们都为投资者提供了丰富的量化功能，但在细节和侧重点上有所不同。下面我将从多个维度对它们进行详细对比，包括策略开发、回测、模拟交易、实盘交易、数据支持、性能、风险管理和适用人群等。

1.策略开发

qmt：

支持Python语言作为主要开发语言，内置了丰富的量化库（如pandas、numpy等），方便用户编写复杂的交易策略。

提供图形化策略生成器，适合初学者快速构建简单策略，无需编程基础。

支持自定义指标和公式，允许用户导入外部库或模块，灵活性较高。

策略编辑器具有代码高亮、调试和自动补全功能，提升开发效率。

ptrade：

同样支持Python，但更注重机构级开发，可能还支持C++或Java等语言，适合高频或低延迟策略。

提供策略模板和向导，帮助用户快速上手，同时支持高级算法交易（如冰山订单、TWAP等）。

集成开发环境（IDE）更强大，支持版本控制和团队协作，适合机构用户。

允许策略模块化开发，便于复用和维护。

2.回测功能

qmt：

提供基于历史数据的回测引擎，支持多周期、多品种的回测（如股票、期货、基金等）。

回测结果包括收益曲线、夏普比率、最大回撤等指标，并支持可视化分析。

允许参数优化，通过网格搜索或遗传算法自动寻找最优参数。

回测速度较快，但数据量较大时可能受限于本地计算资源。

ptrade：

回测功能更全面，支持高频数据和tick级回测，适合对精度要求高的策略。

提供更详细的风险分析报告，包括VaR（风险价值）和压力测试。

支持分布式回测，可利用云端资源加速计算，适合大规模策略测试。

回测结果可与实盘数据无缝对接，便于策略迭代。

3.模拟交易

qmt：

内置模拟交易环境，使用实时市场数据运行策略，但数据可能略有延迟。

模拟账户支持虚拟资金，用户可以测试策略在真实市场中的表现，而无需风险。

提供模拟交易报告，帮助用户评估策略的稳定性和适应性。

ptrade：

模拟交易环境更接近实盘，支持全真模拟，包括订单路由和成交仿真。

模拟数据更实时，且支持多种市场场景（如暴涨暴跌），用于压力测试。

允许模拟交易与实盘策略并行运行，方便对比优化。

4.实盘交易

qmt：

支持通过券商接口直接进行实盘交易，但需要用户具备一定的券商权限和配置。

交易执行速度中等，适合中低频策略。

提供订单管理功能，如止盈止损、条件单等，但高级订单类型有限。

ptrade：

实盘交易更稳定，支持低延迟执行，适合高频策略。

提供丰富的订单类型，包括算法订单、篮子交易等，满足机构需求。

集成风险控制模块，可实时监控仓位和资金，防止过度交易。

5.数据支持

qmt：

提供基本的实时行情、历史数据和基本面数据，覆盖A股、港股和期货市场。

数据更新频率为秒级或分钟级，可通过插件扩展数据源。

支持数据下载和本地存储，但数据质量可能因来源而异。

ptrade：

数据更全面，包括高频tick数据、Level-2行情和宏观数据。

数据实时性高，且经过清洗和校验，可靠性强。

支持云端数据服务，用户可随时随地访问，无需本地存储。

6.性能

qmt：

策略执行和回测性能适中，在普通硬件上运行流畅，但处理大规模数据时可能较慢。

资源占用较低，适合个人投资者或小型团队。

ptrade：

性能优化更好，支持多核并行计算和GPU加速，适合复杂策略和高频交易。

云端部署选项，可弹性扩展资源，保证低延迟。

7.风险管理

qmt：

提供基本的风险指标监控，如仓位限制和止损提醒。

用户需自行设置风险规则，缺乏自动风控机制。

ptrade：

内置高级风控模块，可实时监控市场风险、信用风险和操作风险。

支持自定义风控规则，并自动执行干预措施（如强平）。

通过以上对比，投资者可以根据自身需求选择合适的平台。

更多量化方面的疑问，欢迎添加企微咨询：