QMT 极速策略交易系统（简称 QMT）内置 Python 3.6 运行环境，核心能力包括行情数据与交易下单。通过编写 Python 脚本，可实现指标计算、策略开发、回测验证与实盘交易。QMT 支持两类模型：回测模型与实盘模型。

1. 模型类型说明

回测模型

在历史 K 线上从左到右逐根遍历，用模拟资金账号记录买卖信号、持仓与盈亏，最终输出历史净值曲线与绩效指标。

实盘模型

盘中接收最新实时行情，实时触发交易信号并下单，持续跟踪委托状态，必要时进行报撤与风控处理（对实时性与稳定性要求更高）。

2. 回测模型：数据准备（关键）

回测基于本地历史数据运行，先把行情补齐。

① 首次下载历史行情

路径：客户端左上角 “操作” → “数据管理”
建议设置：

• 周期：选择需要回测的周期（如日线等）
• 板块数据：如“沪深 A 股”等
• 时间范围：选择“全部”
• 执行下载，确保历史数据完整

② 设置每日定时更新（建议开启）

路径：客户端右下角 “行情” → “批量下载”

• 选择需要每日更新的数据范围
• 勾选 “定时下载”
  之后客户端会在设定时间自动更新本地行情。

3. 回测模型：取数方式（重要区别）

回测遍历本地数据，不需要订阅实时行情。
建议使用 get_market_data_ex() 读取行情，并将：

• subscribe=False（只读本地数据，不做实时订阅）

4. 回测撮合规则要点

• 委托价在当前 K 线高低点区间内：按委托价撮合
• 委托价超出当前 K 线高/低点：按当前 K 线收盘价撮合
• 委托数量 > 可用数量：按可用数量撮合

5. 回测入口与界面设置注意

• 回测界面右侧“基本信息”（如默认周期、默认主图等）会影响你在“我的”界面触发回测时的默认参数。
• 若在行情界面 K 线图下点击回测，通常以当前品种 + 当前 K 线周期为准。
• 回测务必使用副图模式运行，避免选择“主图/主图叠加”，以免出现显示或执行异常。

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