在量化交易领域，目前主流的编写量化交易策略的语言是Python。虽然一些专业量化机构可能会使用C语言，特别是针对按秒级Bar执行的策略，但Python凭借其诸多优势，成为大多数投资者的首选。

对于初学量化交易的人来说，国内常用的软件有QMT和Ptrade。这两款软件支持众多券商，使用的投资者也较多，且都支持用Python语言编写量化交易策略，系统功能稳定全面，能满足多数投资者的需求。例如国金证券就同时支持QMT和Ptrade量化交易。

Python之所以成为主流语言，是因为它具有多方面特点。其一，开发性高且可读性强，语法接近自然语言，代码简洁，能快速将策略思想转化为代码，利于回测和迭代想法。其二，拥有强大的生态与三方库，涵盖数据分析、机器学习、回测框架以及数据获取与可视化等方面。其三，兼容性强，可轻松调用其他语言的库，还能通过Cython加速或直接调用C/C++编写的库，并且可直接部署在云服务器实现自动化交易。其四，多平台聚焦，主流券商的量化交易接口及多数数据提供商都优先支持Python。

以QMT为例，理解一些重要概念有助于用Python构建策略。比如Bar的概念，单根K线就是Bar，由tick组成，QMT系统根据行情驱动，逐K线运行，会调用相应函数。还有init初始化方法，负责模型加载时的必要初始化；handlebar核心执行函数，处理每根Bar上的数据；ContextInfo核心对象，用于信息传递。

此外，了解Python策略运行机制也很重要。投资者提交请求后，会经历创建模型、初始化环境等步骤，其中init和handlebar是关键方法。而QMT系统模型是逐K线运行的，盘中最后一根K线变动时，会根据情况判定是否触发下单。

若想申请实盘量化交易，以国金PTrade为例，投资者需先开通证券账户，满足要求后向券商申请权限，审核通过后安装登录即可。总之，掌握这些知识，对量化交易的学习和应用大有裨益。

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