在量化交易领域，QMT 为投资者提供了强大的策略编写与执行平台。通过 Python 语言编写策略，能实现自动化交易决策。下面以简单的双均线策略为例，进行 QMT 实操演示。

策略原理

双均线策略是利用两根不同周期的移动平均线（如短期均线和长期均线）来判断买卖信号。当短期均线从下往上穿过长期均线时，产生买入信号；当短期均线从上往下穿过长期均线时，产生卖出信号。

准备工作

1. 开通 QMT 权限：联系券商客户经理，满足相应的资产门槛要求（如国金证券一般要求 10 万门槛 ）后开通 QMT 量化交易权限。
2. 下载并安装 QMT：从券商官方网站下载 QMT 软件，安装完成后，以管理员身份运行软件。

策略编写步骤

1. 打开策略编写界面：登录 QMT 后，在主界面点击 “策略研究” - “新建策略”，选择 “Python 策略”，进入策略编辑窗口。
2. 导入必要的库：在策略代码开头，导入所需的库。QMT 中常用的库有 xtquant，它提供了丰富的交易函数和数据接口。
9. python
12. 运行

import xtquant as xt

1. 初始化函数：定义 init 函数，用于初始化策略的参数和变量。
8. python
11. 运行

def init(context):
    context.stock = '000001.SZ'  # 要交易的股票代码
    context.short_window = 5  # 短期均线周期
    context.long_window = 20  # 长期均线周期

1. 数据处理与信号判断函数：定义 handle_data 函数，该函数会在每个交易周期被调用，用于处理行情数据并判断买卖信号。
8. python
11. 运行

def handle_data(context, data):
    # 获取历史收盘价数据
    close_prices = xt.get_market_data(context.stock, 'close', count=context.long_window)
    if len(close_prices) < context.long_window:
        return

    # 计算短期和长期均线
    short_ma = sum(close_prices[-context.short_window:]) / context.short_window
    long_ma = sum(close_prices) / context.long_window

    # 获取当前持仓
    position = context.portfolio.positions[context.stock].quantity

    # 产生买入信号
    if short_ma > long_ma and position == 0:
        xt.order_shares(context.stock, 100, 'buy')  # 买入 100 股
        print('买入信号产生，已买入')
    # 产生卖出信号
    elif short_ma < long_ma and position > 0:
        xt.order_shares(context.stock, -100,'sell')  # 卖出 100 股
        print('卖出信号产生，已卖出')

1. 完整策略代码：将上述代码整合起来，形成完整的双均线策略代码。
8. python
11. 运行

import xtquant as xt


def init(context):
    context.stock = '000001.SZ'
    context.short_window = 5
    context.long_window = 20


def handle_data(context, data):
    close_prices = xt.get_market_data(context.stock, 'close', count=context.long_window)
    if len(close_prices) < context.long_window:
        return

    short_ma = sum(close_prices[-context.short_window:]) / context.short_window
    long_ma = sum(close_prices) / context.long_window

    position = context.portfolio.positions[context.stock].quantity

    if short_ma > long_ma and position == 0:
        xt.order_shares(context.stock, 100, 'buy')
        print('买入信号产生，已买入')
    elif short_ma < long_ma and position > 0:
        xt.order_shares(context.stock, -100,'sell')
        print('卖出信号产生，已卖出')

策略回测

1. 设置回测参数：在策略编辑窗口上方，点击 “回测” 按钮，进入回测设置页面。设置回测的起始日期、结束日期、初始资金等参数。例如，起始日期设为 “2025 - 01 - 01”，结束日期设为 “2026 - 01 - 01”，初始资金设为 “100000” 元。
2. 运行回测：设置好参数后，点击 “开始回测” 按钮，QMT 会根据策略代码和设定的参数进行回测。回测完成后，会生成详细的回测报告，包括收益曲线、胜率、最大回撤等指标。

策略实盘运行

1. 切换到实盘模式：若回测结果符合预期，可将策略切换到实盘运行。在策略编辑窗口上方，点击 “交易” 按钮，选择 “实盘交易”。
2. 启动实盘：在弹出的实盘交易窗口中，确认相关信息无误后，点击 “启动实盘” 按钮。此时，策略将开始根据实时行情数据自动执行交易操作。
4. 通过以上步骤，投资者可以在 QMT 平台上利用 Python 编写简易量化交易策略，并进行回测与实盘运行，实现自动化交易决策，提升投资效率。但需注意，量化交易存在风险，策略应根据市场变化不断优化调整。

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