在 A 股做量化，不管是刚入门的小白，还是已经在市场上摸爬滚打的老手，开户时基本都会遇到同一个灵魂拷问：迅投 QMT 和恒生 PTrade，到底该选哪一个？如需开通可以点击头像直接与我联系，提供详细介绍额~

很多人一听这两个名字就头大，觉得都是高大上的量化终端，好像差不多。其实这两兄弟的性格完全不同：一个像“本地的高性能赛车”，一个像“云端的全自动管家”。

今天咱们不整虚的，直接用人话给你讲清楚，帮你对号入座。

一、 先搞懂最核心的区别：跑在哪？

这是两者最本质的差异，直接决定了你的使用体验。

QMT（迅投）是“本地跑”的。  
这意味着软件安装在你的电脑上，策略代码也放在你本地。你要跑策略，电脑就得开着，网络不能断。它吃的是你电脑的内存和 CPU，所以算力上限取决于你的机器配置。

PTrade（恒生）是“云端跑”的。  
这才是很多上班族最爱的点——它的策略是托管在券商的服务器上的。只要你把策略设置好，哪怕你下班回家关了电脑、甚至出差没带电脑，你的策略依然在云端 7×24 小时自动运行。这叫“无人值守”。

二、 谁更适合零基础小白？

如果你是第一次接触量化，Python 只会 print("hello world")，甚至完全不懂代码，听我的：

直接冲 PTrade。

PTrade 内置了大量现成的模板，比如网格交易、拐点交易、止盈止损单。你不需要写复杂的函数，很多时候像填表一样，设置好价格区间、触发条件，勾选一下就能用。对新手极其友好，能让你最快体验到“自动化交易”的快乐。

而 QMT 虽然功能更强，但对新手并不温柔。它的标准版 QMT 不仅考验 Python，甚至还涉及 VBA。虽然也有简化版的 MiniQMT（只提供数据接口），但整体学习曲线比较陡峭。如果你连 DataFrame 是什么都不知道，上来就折腾 QMT，很容易卡在环境配置这一步三个月出不来。

三、 你的策略有多“野”？

如果你是有一定编程基础的进阶玩家，或者已经是私募机构，这时候就要看策略的复杂度了。

选 QMT，如果你有以下需求：
1.  想用第三方库：你想用 pandas、numpy、TA-Lib，甚至想接自己的机器学习模型，QMT 允许你在本地随便装库，自由度极高。
2.  做精细回测：你需要 Tick 级（逐笔）回测，要做参数优化、多因子模型，QMT 的数据精度和算力支持更好。
3.  玩衍生品：这点很关键！QMT 支持期货、期权、港股通，而 PTrade 目前主要局限于 A 股股票、ETF 和可转债。如果你想做对冲或者期权策略，没得选，只能 QMT。
4.  极度重视隐私：QMT 的策略代码永远在你自己电脑里，不上传到券商服务器，对于核心机密策略来说更安全。

选 PTrade，如果你的需求是：
1.  中低频交易：持仓周期在几天到几周，或者做 T+0 网格，分钟级或日线级回测就够了。
2.  多品种但非衍生：只做 A 股股票、两融、ETF 轮动，不需要碰期货期权。
3.  不想维护服务器：只想写好逻辑，扔到云端让它自己跑，不用半夜担心家里停电断网导致交易中断。

四、 开户门槛与隐形规则

大家关心的钱的问题，其实现在两个平台的门槛已经卷得很低了。

一般来说，日均资产 10 万人民币是起步线（部分券商可能要求 20 万或 50 万，具体看营业部政策）。风险等级 C4 以上。

这里有个小窍门：现在的主流券商，往往同时支持 QMT 和 PTrade。  
也就是说，你不需要二选一，只要资金量达标，完全可以两个都开通，左手 PTrade 跑云端网格，右手 QMT 跑本地高频，互不干扰。

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