近两年，量化的热度已经从机构蔓延到个人投资者——
策略、AI选股、自动化交易……各种词听起来都很炫，但真要上手，最容易被卡住的地方其实只有两个：

一是选工具，二是学方法。

我把自己在券商量化业务多年踩过的坑、跑过的实盘经验，以及最新的 2026 年量化终端支持情况，系统地总结成一份小白友好指南

一、目前哪些券商支持 QMT / PTrade？

截至 2026 年初，几乎所有头部券商都已经配备了这两款主流量化交易系统：

• 迅投 QMT：迅投科技（睿智融科）自研，券商高频交易首选；
• 恒生 PTrade：恒生电子出品，云端执行、零代码搭建策略代表。

✅ 支持 QMT 的典型券商

国金证券 · 中金公司 · 中信建投 · 光大证券 · 招商证券 · 广发证券 · 银河证券 · 华泰证券 · 国信证券等。

部分券商提供 miniQMT / 极速版，面向个人与中小资金账户，门槛更低（有的甚至只要5万元资产即可申请）。

✅ 支持 PTrade 的典型券商

恒生系券商阵营基本全覆盖：
国泰君安、中信证券、国金证券、平安证券、东方证券、华泰证券、兴业证券等。

区别小贴士

• QMT 更偏“本地运行 + 可编程”；
• PTrade 更偏“云端托管 + 模板策略”；
  两者完全可以共存。许多机构都是 QMT 研究策略 + PTrade 托管执行 的组合。

二、QMT：量化交易界的“瑞士军刀”

作为国内主流的券商量化系统，QMT 现在几乎等同于“量化圈通行证”。

底层强度

• 架构语言：核心用 C++，稳定、低延迟；
• 运行模式：本地内存柜台，处理速度比普通柜台快 30~50 倍；
• 编程语言：支持 Python / VBA / C++，自由度极高；
• 数据支持：股票、期货、期权、两融、港股通、北交所全覆盖。

核心功能

• 策略编写与回测：内置高效回测引擎，可做 Tick/分钟级分析；
• 极速交易：算法交易、篮子交易、对冲交易全支持；
• 风控体系：事前预警 + 事中限制 + 事后风险监测；
• 接口开放：能对接多家券商柜台与第三方库。

比起普通券商自带的 “秒单系统”，QMT 的延迟低至毫秒级，非常适合做日内与套利逻辑。

举个例子：用 QMT 的极速柜台跑网格 + 对冲策略，一年能比普通手工交易多吃掉 0.3%~0.5% 的利润差。

三、PTrade：真正“零代码”的云端量化平台

恒生 PTrade 最大的亮点是——电脑关机，也能自动跑策略。
它将算法、条件单、风控、策略执行全部托管在服务器上。

为什么我称它是“云端躺平神器”？

• 上传策略→设定条件→去上班，它自己跑；
• 日内 T+0、网格、打新、国债逆回购，都能一键执行；
• 策略模板齐全，非程序员也能搭。

四、QMT vs PTrade：到底该选哪个？

建议组合使用：研究策略：用 QMT；自动执行：交给 PTrade。一边搞创新，一边稳收益。

五、小白入门量化的正确路线图

很多人刚听完这些名词就懵圈：

“我没有编程，会不会玩不起来？”

别慌，下面是实战玩家的入门路径

第1阶段：认识量化逻辑（1~2 周）

• 看懂策略结构：买入逻辑 + 卖出逻辑 + 风控条件；
• 用 PTrade 模板 跑“国债逆回购”“打新股”“T0 套利”等简单策略；
• 熟悉回测与模拟盘。

⚙️ 第2阶段：动手实操（1~2 月）

• 下载 QMT mini版 或券商 QMT；
• 学会调用行情数据、写最简单的 MA 策略；
• 结合 L2 数据研究盘口结构。

第3阶段：建立研究体系（长期）

• 高频 / 多因子 / 宏观数据建模；
• 自建回测引擎；
• 多账户管理 + 风控体系搭建。

六、2026 年量化交易的新趋势

1. 券商全面开放量化权限：中金、中信建投、国金等已实现在线申请；
2. 云 + 本地双运行模式成主流：PTrade + QMT 组合套件被视为标准配置；
3. AI 与量化合流：GPT、Sklearn、LightGBM 等机器学习模型已被券商 API 支持调用；
4. 监管更严格：券商必须具备风控日志留痕、交易合规检查系统。

七、最后想说的话

选平台 ≠ 找捷径。
不论你用 QMT 还是 PTrade，核心都是——

先提升策略逻辑，再追求工具效率。

用 QMT，你能跑出策略的“极限”；
用 PTrade，你能享受交易的“无感”。

对新手而言，最好的入场姿势是：

先用 PTrade 练稳心态 + 熟悉流程，再用 QMT 架构体系 + 打磨逻辑。

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