在量化投资领域，量化交易接口多面向机构投资者，散户触及的工具很少。即便 EasyTrader 等开源库填补了部分空白，也因网络延迟、接口不稳定等问题，难以满足散户的实际需求。而迅投 QMT 的出现，打破了这一僵局。它通过直接对接券商底层接口，搭配 Python 的灵活性，显著提升了量化交易的稳定性与扩展性，更将量化交易的可及范围扩展到普通散户。对于新手来说，这是入门的最佳选择。以下是 QMT 与 MiniQMT 的详细解析，以及 Python 实战指南。

什么是 QMT？

QMT（Quantitative Market Trading）是迅投科技打造的券商级量化交易终端，核心定位是“专业级量化武器库”，专为满足程序化交易、复杂策略执行与交易保密需求而设计。与同花顺、通达信等传统交易软件相比，QMT 的独特之处在于：

1. 程序化交易环境：提供 Python + VBA 双语言开发环境，内置完善的交易 Python 接口，无需额外适配即可实现策略的自动化执行，而非单纯的手动交易工具。
2. 专业级性能：采用内存交易架构，订单处理延迟低至毫秒级，支持全推实时行情与 Tick 级数据回测，能捕捉转瞬即逝的交易机会。
3. 全场景功能覆盖：界面整合行情、交易、模型研究、模型交易四大核心模块，覆盖策略开发、回测、模拟盘、实盘交易、风控全流程，支持股票、期货、期权、债券、基金等全品种交易。

注意：不同券商提供的 QMT 登录界面与功能可能存在差异，若暂未提及的 MiniQMT 模式，具体以开户券商版本为准。

MiniQMT：散户的“便携式量化工具”

为了进一步降低量化入门门槛，迅投推出了 QMT 的极简模式——MiniQMT。它像专业单反相机的“便携模式”，剥离了复杂分析与行情模块，仅保留核心交易功能，却具备专业级交易性能，成为散户与量化新手的“绝佳伴侣”。

1. MiniQMT 的核心优势：轻量化：对电脑配置要求低，普通笔记本即可流畅运行，资源占用远低于标准版 QMT。灵活编程环境：无需在 QMT 客户端内编写代码，可通过 Python 包（如 PyCharm、VSCode）调用 Pandas、NumPy 等第三方库，实现数据分析与机器学习功能。本地化运行：策略代码与交易数据均存储在本地，避免云端数据泄露风险，保障交易安全。多系统兼容：支持 Windows、Linux 系统，部分版本适配 Mac（需额外配置），满足不同部署需求。
2. 如何判断是否支持 MiniQMT？在券商提供的 QMT 登录界面中，若存在“极简模式”或“独立交易”选项，勾选后即可进入 MiniQMT 模式。若未显示，需联系券商客服确认是否支持。
3. 与标准版 QMT 的区别：标准版 QMT 更像“专业单反”，功能全面且高度可调，适合专业投资者实现复杂策略与高频交易。MiniQMT 则像“智能手机相机”，聚焦核心交易需求，轻便、上手快，满足大多数个人投资者的量化交易需求。核心差异：标准版 QMT 策略在软件内置编辑器中运行，扩展性受限于客户端环境；MiniQMT 的策略在独立 Python 进程中运行，通过 xtquant 库与 QMT 客户端连接，需保持客户端在线，实现程序化交易。

MiniQMT + Python 实战指南

MiniQMT 的核心优势在于 Python 的灵活性。以下是连接、下单、撤单的完整实战流程：

1. 前置准备：开通 QMT 权限（部分券商10万资金即可申请，全程线上操作）。安装 Python 3.6-3.8 版本（确保与 xtquant 库兼容）。复制 xtquant 库文件至本地 Python 环境。
2. 代码示例：

# 1. 导入核心库并创建交易对象（用于与miniQMT客户端连接）  
from xtquant import xtdata  
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader  

# 创建交易对象，指定MiniQMT客户端路径  
xt_trader = XtQuantTrader('D:\迅投极速交易终端\userdata_mini', session_id='your_session_id')  

# 2. 连接MiniQMT客户端（需提前启动客户端）  
connect_result = xt_trader.connect()  
if connect_result == 0:  
    print("连接成功！")  
else:  
    print("连接失败，请检查客户端是否已启动")  

# 3. 登录账户并订阅行情  
account = "你的券商账号"  
password = "你的交易密码"  
login_result = xt_trader.login(account, password, "STOCK")  # "STOCK"为股票账户，融资融券账户填"CREDIT"  
if login_result == 0:  
    print("登录成功！")  
    # 订阅账户动态（获取资金、持仓、委托信息）  
    xt_trader.subscribe(account)  
else:  
    print("登录失败，请检查账号密码是否正确")  

# 4. 下单操作（示例：买入贵州茅台，代码600519.SH）  
symbol = "600519.SH"  
price = 1800.0  # 委托价格  
quantity = 100   # 委托数量（A股最小交易单位为100股）  
order_type = "buy"  # 交易方向：buy表示买入，sell表示卖出  

# 发起限价限价委托并返回订单ID（用于后续撤单查询）  
order_id = xt_trader.order_stk_order(  
    account, stock_code=symbol,  
    order_type=order_type,  
    order_volume=quantity,  
    order_price=price,  
    order_volume_type="limit"  # limit限价指令，market为市价指令  
)  
print(f"下单成功！订单ID：{order_id}")  

# 5. 撤单操作（需基于有效订单ID）  
if order_id:  
    cancel_result = xt_trader.cancel_stk_order(stock_code=symbol, order_id=order_id)  
    if cancel_result == 0:  
        print(f"订单{order_id}撤单成功！")  
    else:  
        print(f"订单{order_id}撤单失败，请检查订单状态")  

1. 关键注意事项：

结语

QMT + MiniQMT 的量化交易之路，为散户提供了专业级的工具支持。无论是基础 Python 答案，还是进阶接口文档、QMT 配置细则，或是对话式指导，均可私信获取，开启你的量化之旅！

（注：点我红色头像旁边有个咨询TA，加我微或者电话联系我）