QMT量化软件给我们用 Python 做量化交易策略的开发者，提供了一套好用又高效的量化编程工具。QMT自带的 Python 环境里，提前装好了不少量化交易常用的工具包，我们做数据分析、建统计模型、算技术指标都能直接用，特别省心。

一、QMT支持核心内置库概览

QMT内置的Python环境（基于Python 3.6）集成了以下核心科学计算与数据分析库：

NumPy：作为数值计算的基础，提供了强大的多维数组对象和矩阵运算能力，是几乎所有量化分析库的基石。

Pandas：建立在NumPy之上，提供了DataFrame等高级数据结构，是金融时间序列数据处理、清洗和分析的首选工具。

SciPy：扩展了NumPy的功能，包含众多数学、科学与工程计算模块，如优化、积分和插值等。

Statsmodels：专注于统计建模和计量经济学的工具包，可用于进行回归分析、假设检验等。

TA-Lib：这是一个专门为金融市场设计的技术分析库，提供了超过150种技术指标的计算函数（如MACD、RSI、布林带等）以及K线形态识别功能，是技术派量化策略开发的得力助手。

Patsy：一个用于描述统计模型（特别是线性模型）的库，常与Statsmodels配合使用。

二、自定义安装与白名单机制

除了上述内置库，我们完全可以按需安装其他第三方库。安装时，使用  pip install  命令，并指定安装目标路径为QMT客户端的  bin.x64-packages  目录。

然而，有一个至关重要的限制需要特别注意：QMT启用了Python库白名单机制。这意味着，即便在本地成功安装了某个库（例如  openpyxl  ），如果该库未被添加到后台白名单中，策略运行时仍会报错“  ImportError: Forbidden: Module ... not in whitelist!  ”

三、总结

总而言之，QMT为Python我们提供了坚实的内置库支持，覆盖了从数据处理、统计分析到技术指标计算的核心需求。同时，系统也保留了良好的扩展性，允许用户引入更多工具，但需遵守合规与风控要求，通过白名单机制确保交易环境的安全与稳定。

四、如何开通QMT

开通实盘量化交易软件（QMT/Ptrade)找券商才可以，没有券商封装交易接口的话，量化软件是不能实盘交易的。各个券商开通的门槛不同，最低的门槛目前是10W。

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