✨ Hey，投资小伙伴们！
你是否在寻找一个更专业、更灵活的量化投资工具？今天，我们一起来看看 迅投QMT 和 恒生PTrade 这两款专业量化平台之间的差异与选择之道。

1. QMT vs PTrade：谁更胜一筹？

2. 为什么大多数交易员偏爱QMT？

• 专业性强：提供丰富的API接口和底层控制能力，适合高级用户。
• 灵活性高：不受云端限制，策略运行更自由。
• 可扩展性强：支持自定义因子、策略逻辑及数据处理。

但也有其局限：

• 用户参数默认传送：灵活性略显不足。
• init_after冗余：相比PTrade稍显复杂。
• 盘前盘后自动化弱：需手动设置，不够智能。

3. QMT下载指南

⚠️ 注意：QMT仅与部分证券公司合作（国金证券可以），需通过开户并申请QMT功能后，由客服提供安装包。
不要随意搜索下载链接，避免安全风险！

️ 4. QMT安装小贴士

• 安装向导：双击安装文件，按提示一步步操作即可。
• 许可协议：点击“接受”，继续下一步。
• 安装路径：建议选择英文路径，避免空格或特殊字符。
• 完成安装：快速上手，轻松开启你的量化之旅！

5. QMT框架流程图

6. 一个QMT程序示例（仅供参考）

# 示例：简单均线交叉策略def on_init(context):    context.s1 = "000001.XSHE"    context.n1 = 5    context.n2 = 20def on_bar(context, bar):    price = bar.close_price    ma1 = pd.Series([bar.close_price for _ in range(context.n1)]).rolling(window=context.n1).mean()    ma2 = pd.Series([bar.close_price for _ in range(context.n2)]).rolling(window=context.n2).mean()        if ma1[-1] > ma2[-1] and context.portfolio.positions[context.s1].amount == 0:        order_value(context.s1, 10000)    elif ma1[-1] < ma2[-1] and context.portfolio.positions[context.s1].amount > 0:        order_target(context.s1, 0)

⚠️ 以上仅为学习参考，不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

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