QMT量化交易的策略回测，是验证策略有效性的关键步骤，需要不断的根据量化交易策略的回测数据进行调试，直到量化策略的数据符合设定的要求之后，再投入到实盘进行量化交易。

QMT的量化交易策略回测环节：量化策略开发、回测的数据准备、回测参数设置、策略优化，需要根据回测的流程推进。

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一、量化策略开发：

在量化交易策略回测之前，需要先做好量化策略开发，可以先基于使用手册和Python开发文档做好基础的量化交易策略，可以调用本地文件及多种数据库，QMT量化软件的交易策略开发灵活度是非常高的。

二、下载历史行情数据：

使用QMT量化软件回测之前，根据开发的量化策略交易的需求，下载对应品种、周期和时间范围的历史行情数据，在回测时需要调用历史行情数据进行运算。

三、策略回测的参数：⚙️

回测的时间、回测使用的资金、回测数据的基准

四、策略回测的执行：

QMT回测之后，会根据策略执行交易，生成详细的回测数据，可以进行分析和复盘，评估策略的有效性，从而进行策略的优化。

执行与结果分析：点击 “回测” 按钮后，软件会生成详细的报告。你应重点分析 “绩效分析” 中的年化收益率、夏普比率、最大回撤等核心指标。同时，结合 “操作明细” 逐笔复盘交易，利用 “持仓分析” 等功能，全面评估策略的盈利能力、风险水平和稳定性。

QMT模拟测试与实盘交易存在差异化，回测是在理想条件下进行的，尽可能在模拟回测后，先尝试性的参与实盘，优化之后再进行正式的实盘量化交易，以下是测试环境的局限性：⚠️

1、模拟撮合交易机制：或按设置价瞬时成交，不考虑委托排单情况。

2、无冲击成本：大额订单不会影响标的的模拟价格，忽略了对市场的冲击。

3、无流动性限制：未考虑流动性，模拟瞬时成交。

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