QMT Python环境配置 + 第三方库安装保姆级教程
发布时间:10小时前阅读:26
还在为QMT的Python环境配置和库安装头疼?别怕!这篇保姆级教程带你轻松搞定,告别卡关!
在量化交易的世界里,QMT 凭借其强大的功能和灵活性,成为了许多投资者的首选工具。 但不少新手在迈出第一步时,就被“Python环境搭建”和“第三方库安装”这道坎给难住了。复杂的配置、版本冲突、依赖包调用... 让人望而却步。
别担心!今天,我们就从零开始,一步步带你搞定QMT Python环境的全部配置流程,让你的量化之路畅通无阻!
第一步:搞定QMT软件安装 (基础中的基础!)
- 怎么装? 登录你的券商APP,找到专属的QMT下载链接(开通权限后,券商通常会发邮件或消息给你)。
- 跟着提示走: 下载完成后,按照安装向导,一路“下一步”基本就能搞定。
- 重要提示: 建议把QMT安装在非系统盘(比如D盘:
D:\qmt),避免C盘权限问题导致后续麻烦哦!
第二步:下载QMT内置Python核心库 (补全基础!)
QMT自带的Python环境(3.6.8版)已经内置好了,但需要先装好核心库:
- 找按钮: 登录QMT客户端,在首页或“系统设置”里找到【下载python库】这个按钮。不同券商位置可能略有不同。
- 点下去,等完成: 点击后,让它自动下载安装。安装完一定要重启QMT,让环境生效!
- 最佳时机: 为了下载快一点,建议在盘前(9:00前)或盘后(15:30后)操作,别在交易高峰期挤破头!⏱️
第三步:优化你的Python环境 (防坑大招!)
在安装第三方库前,做这两步,能帮你避免很多麻烦:
- 备份核心文件: QMT内置Python的DLLs和Lib文件夹很重要。复制它们到别处备份一下(比如D:\qmt\backup)。这样万一装库装坏了,还能快速恢复。
- 创建虚拟环境 (强烈推荐!): 如果你的电脑上装过其他Python版本,或者你同时用Python干别的事,强烈建议创建虚拟环境,防止库文件打架!♀️用Anaconda创建: 先去官网下载安装Anaconda (选Python 3.6-3.8版本比较兼容)。创建环境: 打开Anaconda Prompt,输入: conda create --name qmt python=3.6.8 (这里的qmt是环境名,可改)。激活环境: 创建好后,输入 conda activate qmt 来激活它。后续装库都要在这个激活状态下操作。
第四步:安装你需要的第三方库 (核心环节!)
前置工作做好后,就可以安装库了(比如pandas、numpy、pytdx等):
- 确认pip: QMT内置Python一般自带pip,如果没装,可以在命令行(Win+R输
cmd打开)导航到QMT Python目录的Scripts文件夹(如D:\qmt\bin.x64\Scripts),输入python -m ensurepip --upgrade来安装升级pip。 - 关键指令: 安装时,必须用
--target参数指定库的安装路径!让QMT能找到它们。比如装pytdx: - 耐心等待: 看到
Successfully installed ...就代表装好了! - 批量安装: 如果要装很多库,可以建个
requirements.txt文件,写好库名和版本,然后pip install -r requirements.txt --target=...一键搞定! - 加速技巧: 网速慢?加个国内镜像源试试!比如用清华镜像:
pip install pytdx --target=D:\qmt\bin.x64\Lib\site-packages -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
第五步:在QMT中使用你安装的库 (学以致用!)
装好了,怎么在策略里用呢?看例子:
- 常规库调用 (如pytdx):# encoding:gbk # 导入pytdx库 from pytdx.hq import TdxHq_API # QMT固定格式:初始化函数 def init(ContextInfo): pass # QMT固定格式:主循环函数 def handlebar(ContextInfo): api = TdxHq_API() with api.connect('119.147.212.81', 7709): # 连接服务器 data = api.get_security_bars(9, 0, '300750', 0, 50) # 获取数据 df = api.to_df(data) # 转DataFrame print('获取的数据:\n', df) # 在QMT日志面板看结果 记得重启QMT!如果报ModuleNotFoundError,检查路径对不对。
- 单个文件库调用 (如MyTT指标库):先把MyTT.py文件放到一个文件夹(如D:\common)。在策略里这样写:# encoding:gbk # 添加自定义库路径 import sys sys.path.append(r"D:\common") # 指向MyTT.py所在目录 # 导入MyTT库 from MyTT import * def init(ContextInfo): pass def handlebar(ContextInfo): # 示例:计算MACD close = [30.1, 30.5, 30.3, 30.8, 31.0] # 模拟数据 macd, dif, dea = MACD(close, 12, 26, 9) print('MACD结果:\n', macd, dif, dea)
总结 & 小贴士 ✨
- 路径要精准: 安装库时
--target的路径一定要指向你的QMT Python目录下的site-packages! - 环境要隔离: 虚拟环境是个好习惯,能避免很多麻烦。
- 重启别忘掉: 安装库后重启QMT,让环境生效。
- 从简单开始: 先从常用的库(如
pytdx、pandas)练手,熟悉流程。
如果在操作中遇到任何问题,比如路径报错、库调用失败,欢迎在评论区留言交流! 掌握了环境配置这个基础技能,你就能在QMT中自由发挥,搭建出属于你自己的量化策略啦!
(注:点我红色头像旁边有个咨询TA,加我微或者电话联系我)
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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