QMT 量化软件可帮助用户进行策略开发、回测与实盘交易，以下是相关攻略：

策略开发

• 准备工作：登录 QMT 客户端，若首次使用，需进入顶部 “我的” 下载 Python 库，选择 Python3.6 因子版 + xtquant 包，安装后自动重启 QMT。然后点击首页左上角 “操作”，选择 “数据管理” 中的 “补充数据”，下载至少最近 3 年日线 + 最近 6 个月 1 分钟数据。
• 新建策略：可通过左侧进入 “模型研究 / 策略交易”，右键选择 “新建策略”→“Python 策略” 来从零新建。也可选择 “模型研究” 中的 “示例策略”，如双均线、网格、MACD 等，选中一个进行编辑，在原有代码上修改参数和逻辑。
• 编写代码：每个策略必须包含初始化函数init(ContextInfo)和行情处理函数handlebar(ContextInfo)。前者只执行一次，用于设置标的、周期、参数等；后者每根 K 线执行一次，用于获取数据、计算指标、编写买卖逻辑和下单。编写时头部需声明编码#coding:gbk，防止中文乱码，还可添加风控代码，如设置止损、仓位控制等。
• 编译与调试：在编辑器中点击编译（或 Ctrl+S），然后点击 “运行” 进行测试，通过底部日志面板查看输出结果和报错信息，可利用print()打印中间变量，或逐步注释代码来定位错误。

策略回测

• 进入回测界面：在策略编辑器中点击 “回测”。
• 设置回测参数：右侧 “回测参数” 面板中，起始 / 结束时间可选 3-5 年以覆盖牛熊，初始资金默认 100 万，基准可选沪深 300，滑点股票一般填 0.01，期货填 1，手续费按实际费率设置，并设置合理持仓限制。
• 运行回测：点击 “开始回测”，等待几秒到几分钟，根据数据量大小而定。
• 查看回测结果：重点关注年化收益率、最大回撤、夏普比率等指标，年化收益率越高越好，最大回撤越小越好，夏普比率大于 1 才算合格，可根据结果调整参数、优化买卖逻辑或加入风控来优化策略。

实盘交易

• 模拟交易：在 “模型交易” 中选择策略，运行模拟模式 1-2 周，观察策略表现，确保信号无异常。
• 实盘运行：模拟交易稳定后，切换为实盘模式。确认相关设置无误后，点击 “开始”，策略将自动盯盘、下单。实盘时建议先小仓位试盘 1 周，若实盘收益能达模拟的 80% 以上，再慢慢加仓，同时每天查看委托日志、成交日志和盈亏日志，关注是否有废单、滑点是否超标等问题。
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