如果你有具体的策略类型（如趋势跟踪、高频、统计套利）或使用的工具（如Python、TradingView），我可以进一步介绍更针对性的回测要点。

QMT 和 PTrade 是目前国内券商主流的量化交易平台，但两者的回测思路和操作方式完全不同：QMT 是本地客户端回测，需要自己准备数据和环境；PTrade 是云端在线回测，开箱即用。

为了帮你快速理解，我把核心差异和操作步骤拆解成两部分来说。

一、QMT 如何做回测

QMT（迅投出品）的定位是专业本地量化平台，策略代码和数据都在你自己的电脑上运行。回测需要你先下载好历史数据，再用内置的逐K线引擎跑策略。

1. 回测前的准备：下载历史数据

QMT的回测是读取本地数据，所以第一步必须下载数据，否则回测会没有结果。

操作路径：

打开QMT客户端 → 左上角「操作」→「数据管理」→ 补充行情

选择回测需要的周期（如日线、1分钟线）、板块（如沪深A股）、时间范围，点击下载

建议：在右下角「行情」-「批量下载」中设置定时更新，让系统每天自动下载最新数据

2. 编写回测策略

QMT使用Python编写策略，核心是 init() 和 handlebar() 两个函数

init(C)：初始化策略，设置标的、参数、资金账号

handlebar(C)：逐K线驱动，每根K线触发一次，在这里写买卖逻辑

3. 运行回测

在策略编辑器右下角「回测参数」中设置：回测时间、基准、初始资金、频率等

点击「回测」按钮，系统会逐K线运行，结束后展示：

收益曲线（含基准对比）

回测详情：委托记录、持仓变化、每日收益

评价指标：年化收益、最大回撤、夏普比率等

4. QMT回测的关键注意事项

二、PTrade 如何做回测

PTrade（恒生出品）是云端量化平台，策略上传到券商服务器运行，所有环境都已配置好，不需要本地下载数据。

1. 新建策略

登录PTrade网页端 → 「量化」→「回测」或「研究」→ 点击「新建策略」

选择业务类型（如股票）、输入策略名称，系统会自动生成一个Python模板

2. 编写策略

PTrade同样用Python，但函数更简洁，常用的有：

initialize(context)：初始化，设置标的、参数

handle_data(context, data)：核心函数，按设定的频率（日线/分钟/tick）定时执行

3. 设置回测参数并运行

策略编辑界面下方设置：

回测时间：开始日期 → 结束日期

初始资金

回测基准：通常选沪深300指数

回测频率：日线、分钟级或tick级（tick级最小3秒）

点击「回测」，系统自动在云端运行，无需等待数据下载

运行完成后自动生成可视化报告，包含收益曲线、回撤曲线、交易记录、各项绩效指标

4. PTrade回测的关键注意事项

三、QMT vs PTrade：选哪个做回测？

选择建议：

如果你有Python基础、追求策略深度、要做期货期权、注重代码保密，可以考虑QMT。

如果你是新手、希望快速验证想法、不想折腾环境配置、主要做股票/ETF，选 PTrade。

特别提醒：QMT 和 PTrade 都不是APP直接下载的软件，而是券商的白名单权限系统。必须先找券商开通权限，才能拿到登录账号。开通时注意风险测评需达到 C4（积极型） 以上。

四、新手友好路径推荐

如果你刚开始学量化，建议按这个路径走：

先用 PTrade 的智能条件单（零代码）：用图形界面设置网格交易、止损止盈，理解程序化交易的逻辑

再在 PTrade 写简单策略：用 Python 写双均线、MACD 等简单策略，利用内置回测反复验证

稳定盈利后，再考虑 QMT：当你的策略需要期货期权、高频套利、或对代码保密有要求时，再转 QMT

这样能避免一开始就被环境配置、数据下载等技术问题劝退，把精力先聚焦在策略本身上。

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