QMT 是国内券商渠道主流的量化交易终端，借助 DeepSeek 可提升 QMT 策略开发效率。具体方法如下：

接入 DeepSeek

• API 直连：个人投资者和中小机构可选择 DeepSeek 官方 API。先在其平台注册获取 API Key，然后编写 Python 代码调用，如分析新闻市场情绪的代码url = "https://api.deepseek.com/v1/sentiment"，最后将相关函数集成到 QMT 策略中，根据分析结果生成交易信号。
• 本地部署开源模型：若对数据安全要求高或需深度定制策略，可选择 DeepSeek-V3 等开源模型，利用 Ollama 框架部署，如ollama run deepseek - v3 --model - file./deepseek - v3.gguf。部署后通过 QMT 调用本地模型生成策略，如from langchain4j.model.ollama import OllamaChatModel，再将策略逻辑转化为 QMT 可执行代码回测。
• Spring AI 框架集成：适用于构建复杂量化系统的机构。先搭建 Spring Boot 项目，引入 Spring AI 和 QMT 依赖，在配置文件中定义模型参数，编写策略服务类，如@Service public class AiTradingService，还可通过线程池实现多线程调用，避免阻塞 QMT 主流程。

利用 DeepSeek 生成策略代码

• 构建知识库：访问迅投 QMT 官方网站，将网页内容打印成 PDF 文件，通过腾讯 IMA.Copilot 等工具导入文件到个人知识库，让 DeepSeek 基于此生成代码。
• 提问生成代码：在知识库页面输入窗口提问，如 “请根据迅投 QMT 的 PDF 文档，编写一个计算股票移动平均线的 Python 函数”，DeepSeek 会结合知识库内容生成相应代码。

基于 DeepSeek 优化策略

• 策略逻辑优化：可让 DeepSeek 根据市场情况和交易目标生成策略逻辑，如 “生成一个针对沪深 300 指数的 5 日均线突破策略，要求止损 3%，止盈 8%”，然后将其转化为 QMT 可执行代码进行回测。
• 风险预警与调整：借助 DeepSeek 处理新闻、研报等非结构化数据，捕捉市场情绪。可根据其分析结果调整 QMT 策略，实现实时风险预警和策略优化。

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