刚接触QMT量化交易，别被“量化”两个字吓到。其实它就是帮你把交易想法写成代码，让电脑自动执行的工具。操作起来很简单，只要三步走：开户、写策略、实盘运行。新手也能轻松上手！

一、第一步：准备阶段（把“家伙事儿”备齐）

首先，你需要找一家支持QMT的券商，并开通量化权限。有些券商门槛不高，比如10万资金量就能申请，非常友好。

• 去券商官网下载QMT安装包，千万别装在C盘，避免后续权限问题。
• 安装完成后登录，记得勾选“行情+交易”模式，否则只能看行情不能下单。
• 首次使用时，去“数据管理”里下载历史K线数据，这是回测的基础。

二、第二步：写策略与回测（先纸上谈兵）

打开QMT的“模型研究”界面，新建一个Python策略。新手可以从自带的“双均线策略”入手，稍作修改即可练手。

✅ 核心代码结构：

def init(ContextInfo):
    # 策略初始化，设置参数
    ContextInfo.stock = '000001.SZ'  # 股票代码
    ContextInfo.short = 5
    ContextInfo.long = 20

def handlebar(ContextInfo):
    # 每根K线结束后调用一次
    stock = ContextInfo.stock
    data = get_market_data_ex(['close'], [stock], period='1d', count=ContextInfo.long)
    if data is None:
        return

    close_list = data[stock]['close']
    ma_short = sum(close_list[-ContextInfo.short:]) / ContextInfo.short
    ma_long = sum(close_list[-ContextInfo.long:]) / ContextInfo.long

    if ma_short > ma_long:
        print("【买入信号】")
        passorder(23, 0, account, stock, 5, price, quantity)  # 买入指令
    elif ma_short < ma_long:
        print("【卖出信号】")
        passorder(24, 0, account, stock, 5, price, quantity)  # 卖出指令

写完后点击“回测”，系统会用历史数据模拟运行，看看策略是否赚钱、回撤多少。实盘前务必用模拟盘测试1-2周，确保没有错单或漏单。

三、第三步：上实盘（真刀真枪干）

在“模型交易”里新建任务，选择你写的策略，关键一步是将运行模式从“模拟”切换为“实盘”。

• 设置好单笔最大仓位、日亏损上限等风控参数，防止策略失控。
• 启动后，QMT会根据实时行情自动买卖，但仍需盯着日志，以防网络中断或触发价格笼子（偏离现价超2%容易废单）。

四、新手避坑小贴士

• 别一上来就满仓，建议用10%-20%的资金测试几个月，验证策略稳定性。
• QMT下单是异步的，不要在回调函数里判断成交状态，容易出错，最好自己维护一个委托记录表。
• 代码文件头记得加上 #coding:gbk，不然中文注释容易报错。

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