QMT量化交易软件的系统机制，从策略运行、策略开发到策略研究三个层面，为量化交易者提供了一套从研究、开发到实盘执行的量化服务。

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一、策略运行机制：

QMT的策略运行以分为：行情驱动和逐K驱动、事件驱动。

1、核心驱动：逐K线驱动 (Handlebar)

这是QMT最核心的运行机制，无论是回测还是实盘，策略的执行都建立在这个基础上。

系统会按照时间顺序，逐根遍历K线。每当遇到一根新的K线，就会自动调用一次核心函数handlebar()。策略逻辑都写在这个函数里，如获取数据、计算指标、判断买卖信号等，。

两种驱动模式：在初始化策略时，需要在两种驱动模式中选择

·逐K线驱动（handlebar模式）：这是默认模式，适合中低频策略。策略会在每根K线走完、收盘价固定时才触发计算。优点是逻辑清晰，与回测逻辑一致。

·事件驱动（subscribe模式）：为高频、日内策略设计，追求极致速度。策略直接订阅Tick级别的数据流，每一笔成交或盘口变化都会触发策略逻辑刷新。优点是响应速度达微秒级，但对系统性能要求极高。

2、两种交易执行模式

在handlebar中产生交易信号后，通过passorder函数的参数可以控制下单时机。

·逐K线生效模式（默认）：信号会暂存，直到当前K线正式结束，才将信号发出。这种模式确保交易基于完整的K线信息，避免被盘中噪音干扰。

·立即下单模式（快速交易）：信号一旦生成，立即发出委托，不等待K线结束。这适合对时效性要求高的策略。

3、多策略执行与性能限制

QMT的运行环境有一些关键限制需要注意：

·单线程执行：所有Python策略都在同一个线程中执行。

·异步下单：下单接口（如passorder）是异步的，调用后立即返回，不会等待成交确认。订单状态需通过回调函数（如on_stock_order）来跟踪。

二、量化交易策略开发机制：

QMT的策略开发围绕其开发函数和标准化的策略结构展开。

1、开发语言与环境

支持语言：支持Python和VBA，Python是主流选择，因其可引入丰富的数据。

开发环境：在QMT客户端的 “模型研究” 界面中进行，新建、编辑量化交易策略。

2、策略的标准结构

一个完整的QMT量化策略，核心的两个函数：

init(ContextInfo)：初始化函数，策略启动时仅执行一次；

handlebar(ContextInfo)：核心执行函数，会被反复调用。所有的交易逻辑，如获取行情、计算指标、判断买卖、下单等，都在此完成。

三、量化交易策略研究机制：

QMT提供策略开发、回测验证到实盘自动交易的全流程支持

·策略开发：在 “模型研究” 界面编写策略代码。

·数据准备：在 “数据管理” 模块下载补充所需的歷史行情数据。

·回测验证：在策略编辑器中设置好参数，点击 “回测” 运行。系统会模拟交易并生成绩效报告。

·分析优化：根据回测数据的指标进行验证策略的有效性，优化量化策略参数。

·模拟测试：在实盘前，使用模拟账户实盘模拟交易，观察策略在实时行情下的表现。

·实盘部署：在 “模型交易” 界面添加策略，选择 “实盘交易” 模式并关联账户，即可开始自动交易。

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