作为常年使用 QMT 和 PTrade 的双平台用户，最近发现它们都做了不少改进。下面简单分享下使用中的最新体验与亮点功能。
（文末有获取方式与使用建议）

一、QMT：本地终端再升级

1. 全新知识库，更直观也更好找

新版 QMT 的数据管理更清晰，操作逻辑也更高效。
现在只需简单点选即可获取所需数据类型：

• 股票数据
• 行业与概念数据
• 期货、期权、债券数据
• 甚至北交所数据也已纳入支持范围

需要不同版本时，只需直接选择入口即可：

• 内置 Python 环境 → 对应完整版 QMT
• 原生 Python 调用 → 对应 mini QMT
• VBA 环境 → 适合使用 Excel 的朋友

2. 示例内容更丰富，学习曲线更平滑

新版 QMT 在知识库中加入了更多运行机制的图解说明，
并分别附上了回测与实盘的参考实例，包括：

• 基于 handlebar 的回测与实盘示例
• 基于 subscribe 的实盘监听
• 基于定时任务 run_time 的自动化策略

这些官方示例让新用户更容易理解策略逻辑，也方便直接在本地做修改与复现。可以说，本地客户端的体验越来越“丝滑”，更适合动手型用户。

3. 策略迁移支持更友好

不少用户从 聚宽（JoinQuant） 平台迁移到 QMT，
由于两者的库结构和接口不同，以前的迁移体验并不顺畅。
现在迅投官方新增了「策略迁移示例」与辅助迁移服务，
让从聚宽过来的成熟策略能够更轻松地在 QMT 上复现和运行。

二、PTrade：云端性能扩容

PTrade 作为典型的云端量化交易平台，其策略运行全部托管在券商服务器上。
我所在的券商采用「单号 / 双号」账户分布模式，将投资者账户分别分配到不同服务器上进行负载均衡。

不过随着 PTrade 用户数量迅速增长，近期官方也在进行云服务扩容，以满足更多账户的并发执行需求。实际使用中，策略运行的稳定性和响应时间都有明显提升。

写在最后

QMT 与 PTrade 各有优势：

• QMT 适合希望掌握策略细节、熟悉代码与逻辑的用户；
• PTrade 则适合追求稳定运行、希望“写好策略后就让它自己跑”的投资者。

如果你还没试过，可以先让券商开通模拟账户体验两者的环境，看看哪种工作流更符合自己的风格。

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