量化投资逐渐走进大众视野，QMT 这个词频繁出现在各类资料中。但对很多刚接触的朋友来说，常常存在一个误区：把 QMT 等同于量化交易。我们想通过这篇文章，从实际使用者的角度，把 QMT 是什么、它和量化交易的真实关系，以及我们是如何基于它来构建交易闭环的，一次说清楚。

一、QMT 到底是什么？

在 A 股市场，要想真正把订单送到交易所，和别人实现买和卖，必须通过证券公司。下单的途径主要有两种：一是用券商提供的普通交易 APP，二是用证券公司提供的程序化交易客户端，QMT 就属于后者。

QMT 本身是一款由迅投公司开发的软件，但它并不是一个可以从官网直接下载就能用的通用客户端。迅投公司会根据每家证券公司的要求，对 QMT 进行定制化改造，再由证券公司提供给自己的客户。所以，我们最终拿到的 QMT 客户端，是从证券公司那里获得的，这也意味着我们从不同的证券公司获得的 QMT 客户端其实是不同的版本。

这还意味着 QMT 客户端的获取是有门槛的，不是你想获得就获得，门槛主要包括：

• • 资金门槛：必须在券商账户里存入一定资金，才有资格申请。各券商标准不同，低的有 10 万元，中等的 50 万、100 万，也有更高的。我们这次用的是门槛较低的国金证券，资金门槛为 10 万元。
• • 适当性要求：还需要通过风险测评、答题等，以确认你具备程序化交易的能力和风险认知。

满足了上述门槛之后，就可以申请了。提交申请之后，等几天，你就会在你留下的邮箱中收到可以下载的链接。

送这个下载链接其实是一个压缩包，下载后解压，包含了两类文件：一类文件是一个 EXE 的安装文件，另外就是一些PDF 文件，操作手册之类的，你也不用自己去读。为什么是 EXE 安装文件呢？因为在技术层面，QMT 目前仅支持 Windows 系统，不支持 Linux 和 Mac。此外，这个客户端它不仅和你在证券公司的客户号绑定，它还要和电脑硬件绑定，一台 Windows 机器只能运行一个 QMT 客户端。Windows 上启动之后的界面如下图，但实际上我们要使用 Python 程序操作它，所以一般不需要看这个界面。

市场上还有另一款类似的工具叫 Ptrade，是部署在券商服务器的。

QMT 和量化交易没有必然关系

QMT 的安装过程，稍微有点复杂，我不在这里赘述。有需要提供安装服务的，后台留言获取帮助。安装完之后，QMT 里面主要是两大类功能。一类功能就是交易，可以读取实时的行情数据，可以下单、撤单等。另一类功能，就是跑策略。

它这两个功能其实也就对应着量化交易里面的两个核心问题：

1. 1. 决策：市场上可交易的品种众多，到底买什么、卖什么，各配置多少？这是一个基于数据、逻辑和模型的首要决策环节。
2. 2. 实现：在做出决策后，如何把这一系列买卖指令，尽可能精准地变成账户中真实的持仓和资金变动。

我们用 QMT ，主要解决第二个问题。它负责连通券商并执行下单，本质上是一个程序化执行工具。而第一个问题“决策”，则必须由你自己的策略体系来回答。

很多初学者误以为“有了 QMT 才能做量化交易”，这种看法需要纠正。当然不是。你完全可以自己写程序分析数据选股、择时，生成决策信号，产生组合目标权重，然后手动打开证券公司 APP 下单。很多人都这么做，只要你的频度不是很高，并且能够坚定地执行数据分析的结论，没有太大问题。但是实际上很多人会面临这么几个问题：

• • 权重偏差：比如你计划按 50%、30%、20% 的配比买入三只标的，人工操作往往难以精准达成，最终可能偏离为 45%、25%、30%。
• • 交易成本增加：为修正偏差而补单，会导致交易次数上升、佣金和税费成本提高。
• • 滑点与执行价格：决策时依据的是某个参考价，实际成交价却是实时波动的，如何尽量以更优价格成交，本身就是一种隐形交易成本。
• • 情绪干扰：人都有七情六欲，面对一个策略建议“买入还在下跌的品种”时，很可能会犹豫、主观干预甚至违背计划。而程序没有情绪，能够严格、机械地执行策略信号。

因此，使用 QMT 这类程序化交易工具的作用，在于它能够更精细、更忠诚地完成“从决策到持仓”的最后一步，降低偏差和成本，避免情绪化操作。

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