量化交易，简单来说，是一种借助设定策略自动选择股票和交易时机的工具。投资者将自身交易思路用编程语言（如Python）编写成可执行的量化交易策略，再由量化软件自动执行。其响应速度极快，毫秒级的反应是传统手动交易难以企及的，能有效提升策略执行效率。例如在实盘量化软件中，python下单流程大致为：python产生交易信号，经客户端、柜台等环节，最后反馈到python主推函数。

在国内，进行股票实盘量化交易常用的软件有QMT和Ptrade，它们支持众多券商且使用人数较多，都优先支持Python语言，具备策略编写、回测、模拟量化、实盘量化、算法交易以及风险管理等功能，能满足多数投资者需求。国金证券就同时支持QMT和Ptrade量化，不过申请时需有客户经理归属关系。

量化交易的特点

1. 纪律性：依据策略模型运行结果决策，不受情绪影响，能克制人性弱点与认知偏差，坚定执行策略，盈亏涨跌皆视为数据。
2. 系统性：通过对海量数据处理，全市场、全天候挖掘符合策略的机会。从数据清洗到实盘交易，构建起完整交易系统，避免受市场情绪干扰而背离策略。
3. 套利思想：全面扫描捕捉错误定价带来的机会，发现估值洼地，通过买卖低估高估资产获利，很多套利机会瞬间即逝，手动交易难以把握。
4. 概率取胜：一是从历史数据挖掘规律并利用；二是依靠组合资产或多次交易取胜。若每次胜率55%、赔率1:1，交易次数越多整体胜率越高，但实际还需考虑滑点及资金冲击等因素。

以QMT系统中的Python策略为例，一个简单的输出“hello world”模型展示了其基本架构，涉及init()与handlebar()两个重要接口。Python模型运行也有特定流程，从用户点击运行脚本开始，经历创建模型、初始化环境、发送数据请求，再到调用相关函数处理数据并展示结果。

在QMT中用Python构建策略，有几个重要概念需理解。Bar指单根K线，由tick组成，模型依行情逐K线运行。Init是初始化方法，负责初始化变量等；handlebar是核心执行函数，处理每根bar上的数据；ContextInfo是全局对象，承载信息传递功能。

至于如何申请实盘量化交易，以国金QMT为例，首先要开通证券账户并满足要求，然后向券商申请权限，审核通过后会收到通知邮件，之后便可安装登录。我是国金证券客户经理，若有相关问题，欢迎随时交流，我会提供一对一解决方案。希望大家对量化交易及其底层逻辑有更清晰的认识，如有需要，欢迎收藏转发并在评论区留言，点赞关注以备不时之需。

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