QMT 支持使用 Python 进行编程，可按照前期准备、策略编写、回测优化等步骤操作。具体如下：

1. 前期准备：向券商申请开通 QMT 权限，获取账号密码后下载安装客户端。首次登录需下载 Python 库，建议在非交易时间操作，下载完成后重启软件。同时，补充历史数据，可在行情界面手动下载或设置自动下载任务。
2. 策略编写：登录软件后，点击左侧 “模型研究” 或 “策略交易” 进入策略管理界面，点击 “新建策略”，选择 “Python 策略” 进入编辑器。策略核心通常由初始化函数（initialize）、行情处理函数（handle_data）组成，还可添加风险控制部分。编写完成后点击保存，系统会自动校验语法，如有报错需根据提示修改。新手也可直接使用平台内置策略模板，修改标的、参数后保存。
3. 策略回测与优化：在策略管理界面选中目标策略，点击 “回测”，设置回测时间、初始资金、交易标的等参数后，点击 “开始回测”。根据回测报告中的收益指标、风险指标等分析策略有效性，针对性优化策略参数或逻辑。
4. 模拟交易与实盘运行：经过回测优化后，可先进行模拟交易，在 “模型交易” 中新建策略交易，选择模型和 “模拟信号” 运行模式。若模拟效果良好，可选择 “实盘交易” 模式进行小资金实盘验证。

1. QMT 可以使用 DeepSeek。可通过 API 或本地部署的方式将 DeepSeek 接入 QMT 系统。接入后，利用 QMT 的 API 接口获取实时行情数据，输入 DeepSeek 模型生成预测信号，再结合技术指标构建交易逻辑，最后通过 QMT 的 order 接口实现自动化下单。具体实现步骤如下：
3. 数据准备与对接：使用 QMT 的get_market_data获取历史数据，预处理后输入 DeepSeek 模型，生成预测标签。
4. 模型集成优化：使用 DeepSpeed - Inference 加速模型推理，降低延迟。
5. 策略开发与回测：将 DeepSeek 的预测结果与 QMT 策略结合，编写交易逻辑，如根据预测信号和 MACD 指标等条件判断买入卖出时机，并进行回测。
6. 实盘部署：通过 QMT 的run_signal函数实现 7×24 小时运行，并设置风控规则，如根据最大回撤设置止损。

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