前言

在 A 股量化圈子，QMT 是绕不开的工具。很多做程序化交易、自动下单的个人与私募都在使用它。前面文章我们讲解了 Tornado 搭建网页服务，很多同学希望通过 Web 页面来操控 QMT 实现远程查看持仓、触发下单。本文完整介绍 QMT 是什么、版本区别、核心能力、优缺点、开通条件，以及常见的拓展开发思路。

⚠️风险提示：本文仅做技术科普，不构成任何投资建议。量化交易存在风险，实盘务必谨慎。

一、什么是 QMT

QMT ，是迅投科技（ThinkTrader）开发的专业程序化交易终端，由各家证券公司提供给客户使用，本身不是独立券商，需要依托券商的交易柜台完成行情接收与报单。

和通达信、同花顺这类普通看盘软件最大区别：QMT 开放编程接口，允许用户编写 Python/VBA 代码，实现自动获取行情、条件判断、策略回测、模拟、实盘自动下单整套流程。

整体工作链路：

Python 策略代码 → QMT 客户端 → 券商柜台 → 交易所

所有计算、策略逻辑、行情处理默认运行在你本地 Windows 电脑，策略代码保存在本地，不会上传第三方服务器，隐私性较好。

二、两大版本：完整版 QMT vs MiniQMT

很多新手分不清大 QMT 和 MiniQMT，两者定位差异很大。

重点：如果想要用 Tornado/FastAPI 做网页服务去调用 QMT，优先选择MiniQMT+xtquant，外部进程可以直接连接客户端服务；大 QMT 策略跑在客户端内部，不方便外部程序调用。

三、核心功能

1. 行情能力

• 支持 Level‑1、Level‑2 行情，K 线、逐笔 Tick 盘口数据；
• 支持股票、ETF、可转债、融资融券、股票期权、期货、港股通等多品种；
• 本地缓存历史 K 线与 Tick 数据，用于回测研究。

2. 策略与回测

• Tick 级高精度回测引擎，可以设置滑点、手续费、撮合规则，贴近真实市场；
• 支持参数扫描优化、多周期回测；
• 工作流：代码调试 → 历史回测 → 模拟盘验证 → 实盘运行。

重要提醒：回测盈利不等于实盘盈利，存在过拟合、未来函数、网络延迟、流动性冲击等现实问题。

3. 交易能力

• 限价单、市价单、条件单、篮子批量下单；
• 策略级、账户级风控，可自定义下单频率、最大仓位、熔断拦截；
• 模拟交易环境，实盘前用来验证逻辑。

4. 二次开发能力

1. 内置模式：直接在 QMT 编辑器写策略，使用框架回调函数init、handle_bar；
2. xtquant 外部 API 模式：外部 Python 程序独立运行，连接 MiniQMT 获取行情、查询持仓、发起委托；
3. 可结合 Tornado、FastAPI 搭建 Web 服务，做网页控制面板，实现浏览器查看账户、手动触发下单信号（学习用途）GitHub。

四、优点与缺点

✅优点

1. 策略隐私高：策略代码运行保存在本地，不上传云端服务器；
2. 实盘链路成熟：直接对接券商柜台，相比开源爬虫类方案，报单更合规稳定；
3. 回测精度高：支持 Tick 级别回测，支持复杂多品种策略；
4. 开发自由度高：MiniQMT 下可以自由引入 pandas、numpy 等第三方库，方便对接网页、数据库等外部系统；
5. 覆盖 A 股绝大多数交易品种，支持两融、期权等复杂业务。

❌缺点

1. 系统限制：原生只支持 Windows64 位系统，Mac/Linux 需要虚拟机或者 Windows 云服务器；电脑关机、断网、休眠，策略直接停止运行；
2. 有开通门槛：需要证券账户，满足资产条件，找券商客户经理开通量化权限，签署风险协议；
3. 需要一定编程基础，不适合零代码用户；
4. 本地运维成本高：需要自己维护电脑、网络，处理内存、行情数据、客户端异常；
5. 部分券商版本历史 Tick 数据时长有限，做超长周期回测会受限；财务基本面数据偏少，一般需要搭配 akshare 等外部数据源补充。

五、开通与环境准备流程

1. 拥有券商证券账户，风险测评达到 C4 及以上；
2. 联系客户经理申请开通 QMT/MiniQMT 权限，签署程序化交易风险揭示书，进入白名单，审核一般 1‑3 个工作日；点击下方微信+电话获取专属开通渠道
3. 从券商获取安装包，安装路径必须全英文，不建议安装 C 盘；
4. 登录客户端，如果是 MiniQMT，勾选【独立交易】，启动外部访问服务；
5. 本地 Python 安装 xtquant 库，测试连接行情与交易接口；
6. 优先跑模拟盘验证策略逻辑，再小仓位实盘测试。

建议：如果需要 7×24 小时不间断跑策略，可以使用 Windows 云服务器，关闭休眠锁屏，配置稳定有线网络。

投资有风险，入市需谨慎