量化交易说白了就四件事：数据 → 回测 → 模拟 → 实盘。少了回测和模拟，那顶多算“自动下单工具”，不算完整量化闭环。

现在散户能免费接触到的两套主流方案，基本就是：迅投 QMT 和 恒生 PTrade。都能做回测、模拟、实盘，但产品逻辑完全不一样——选错了，后面要么折腾环境，要么受限于能力边界。

先给结论：你在选“本地开发平台”还是“云端交易工具”

• QMT：更像“量化开发平台”，本地跑、自由度高、扩展强
• PTrade：更像“量化交易工具箱”，云端托管、上手快、省心

QMT：本地运行，适合“想把策略当产品做”的人

优点

• 策略开发更强：更偏程序化研发思路，适合写复杂逻辑、做精细回测
• 本地运行更可控：数据和策略主要在本地，安全感更强
• 扩展空间大：更容易接入第三方库/外部数据（尤其 miniQMT 形态下）

代价

• 学习门槛更高：对 Python、数据结构、运行机制理解要求更高
• 吃硬件/环境：复杂策略、高频、长周期回测，对电脑配置更敏感
• 本地跑就意味着：你要为“稳定运行”负责（断网、关机、环境崩了都算你的）

适合谁

• 有编程基础/愿意学
• 想做更复杂策略、更多品种、更多扩展
• 在意策略保密和可控性

PTrade：云端运行，适合“先把交易自动化跑起来”的人

优点

• 上手快：界面友好，内置工具多，不写代码也能做不少“半量化”策略
• 云端托管省心：策略可 24 小时在服务器跑，不用电脑常开
• 更像“交易增强器”：条件单、网格、篮子、场景化功能直接用

代价

• 自由度通常不如 QMT：深度定制、复杂开发会更受限
• 云端运行意味着：策略上传到服务器，隐私敏感的人会介意
• 资源/并发可能有上限（不同券商配置不同）

适合谁

• 想快速体验量化闭环：回测→模拟→实盘
• 不想折腾环境，不想电脑一直开
• 更偏执行与工具化交易，而不是做“研发型策略”

怎么选？用三个问题秒决策

1. 你愿不愿意写代码（尤其 Python）？不愿意/只想先用工具：PTrade；愿意学/要自研：QMT
2. 你能不能接受策略跑在云端？不能接受：QMT；无所谓更省心：PTrade
3. 你更在意“自由度”还是“省心稳定”？自由度：QMT；省心：PTrade

最稳的路线（很多人走完少踩坑）

• 新手：先用 PTrade 把“回测—模拟—小资金实盘”的流程跑通
• 进阶：再用 QMT 做策略研发、扩展库、精细回测与多品种

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