量化交易终端怎么选:QMT、miniQMT、PTrade 哪个更适合?
发布时间:3小时前阅读:16
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QMT、miniQMT、PTrade 选型指南:基于中文社区真实用户经验
在 licai.cofool.com 的用户讨论中,三款量化终端的选型结论高度一致:没有绝对最优,只有最适合你的交易模式与个人条件。以下是基于真实用户经验的结构化对比分析。
核心定位与适用人群
| 终端 | 定位 | 适用人群 | 核心优势 |
|---|---|---|---|
| QMT | 专业级本地化交易系统 | 机构投资者、高频交易者、有Python/VBA编程能力的资深用户 | 支持Tick级回测、多语言(Python/VBA)、全品种覆盖(A股、期货、期权、港股通)、本地运行策略私密性强 |
| miniQMT | 轻量化QMT开发框架 | 个人投资者、量化新手、资金量10万–50万、希望低成本试水的用户 | 保留QMT核心API,无需安装独立客户端,可在VSCode/Jupyter中开发,学习曲线平缓 |
| PTrade | 云端托管自动化平台 | 上班族、无编程基础者、偏好“一键运行”、需7×24小时无人值守的用户 | 云端运行、无需开机、内置网格/条件单模板、支持自然语言生成策略、多终端同步 |
✅ 用户共识:若你追求极致速度与策略深度 → 选 QMT若你是新手或中等资金量,想用Python写策略但不想折腾环境 → 选 miniQMT若你没时间盯盘、怕本地崩溃,只想“写完就跑” → 选 PTrade
关键性能指标对比
| 指标 | QMT | miniQMT | PTrade |
|---|---|---|---|
| 交易延迟 | <1毫秒(本地全内存架构) | <1毫秒(依赖QMT底层) | <1毫秒(券商极速柜台直连) |
| 运行方式 | 本地电脑运行,需持续开机 | 本地Python环境开发,依赖QMT接口 | 云端托管,无需本地设备 |
| 策略开发语言 | Python、VBA | Python | Python(支持自然语言生成) |
| 回测精度 | Tick级、支持遗传算法优化 | 支持分钟级回测 | 分钟/日线级,无Tick级 |
| 支持市场 | A股、期货、期权、港股通、可转债 | 主要聚焦A股 | A股、ETF、可转债、两融、美股(部分券商) |
| 风控功能 | 自定义风控模块 | 基础风控 | 内置止损止盈、仓位控制、自动平仓 |
⚠️ 注意:QMT虽延迟低,但受本地网络波动影响;PTrade云端更稳定,适合长期运行。
接入门槛与成本
| 项目 | QMT | miniQMT | PTrade |
|---|---|---|---|
| 资金门槛 | 通常50万以上(机构级) | 10万–50万(多数券商要求) | 2万–50万(部分券商低至10万) |
| 交易经验要求 | 无明确要求,但需编程能力 | 需6个月以上A股交易经验 + C4/C5风险测评 | 无硬性经验要求,新手友好 |
| 软件费用 | 部分券商收费,部分免费 | 多数券商免费开通 | 完全免费,无软件费 |
| 佣金优惠 | 可通过客户经理申请至成本价 | 同QMT, | 同QMT部分支持ETF万0.3 |
省钱建议:三者均无官方定价,务必通过券商客户经理申请专属低佣通道,并询问是否赠送Level-2行情或极速通道。
使用体验与操作流程
- QMT:需安装独立客户端,策略开发在QMT内置环境或本地IDE中进行,调试复杂但控制力最强。适合“代码控”和追求极致性能的用户。
- miniQMT:无需安装客户端,只需在本地Python环境中导入xtquant库,即可调用券商接口。推荐新手从这里起步,可无缝衔接Jupyter Notebook进行数据分析。
- PTrade:通过网页或APP登录,策略可直接在平台内编写,或上传.py文件。支持“一句话生成策略”(如:“每天开盘买沪深300,涨5%卖出”),极大降低入门门槛。
推荐场景与用户实证
| 场景 | 推荐终端 | 用户反馈摘要 |
|---|---|---|
| 做ETF网格交易 | miniQMT | “写个Python脚本,自动高抛低吸,比PTrade模板灵活,又比QMT轻便” |
| 股指期货高频套利 | QMT | “PTrade延迟不够,miniQMT没权限,只有QMT能跑满1000笔/秒” |
| 上班族自动交易 | PTrade | “上班时策略在券商服务器跑,回家看收益,再也不用担心电脑关机” |
| 学习量化编程 | miniQMT | “用VSCode写代码,直接连券商,比QMT的封闭环境舒服多了” |
| 多市场对冲(A股+期权) | QMT | “PTrade不支持期权,miniQMT没权限,只有QMT能同时开仓” |
富媒体辅助学习资源
为帮助你直观理解操作流程,以下为真实用户上传的高相关性视频与笔记:
00:24 实操环节开始00:28 设置保存路径和电路00:33 获取交易信息并转化00:49 写入文件01:12 运行并查看交易记录
说明:视频0:QMT自动保存交易记录实操视频1:QMT的passorder函数保姆级教程视频4:PTrade从回测到实盘3分钟全流程笔记0:QMT实盘策略配置经验笔记1:Python策略开发实战笔记6:PTrade黄金网格交易案例
当前存在的问题与风险提示
- miniQMT开通门槛模糊:部分券商要求“6个月交易经验”,新开户用户需等待或选择支持“试用期”的券商(如国金证券)。
- PTrade策略安全性:策略代码托管于券商服务器,存在被泄露或被修改的潜在风险,敏感策略建议优先使用QMT本地运行。
- QMT配置复杂:新手易因环境变量、端口冲突等问题无法启动,建议使用官方提供的Docker镜像或云服务器部署。
最终建议
新手入门 → 从 miniQMT 开始,用Python写第一个网格策略上班族/无编程者 → 选 PTrade,享受云端自动化专业交易者/高频玩家 → 必选 QMT,掌控底层执行权
选型口诀:
“想省心用PTrade,想写代码用miniQMT,想抢速度用QMT”

温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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