不少投资者想实现自动盯盘、程序自动下单，摆脱人工盯盘的烦恼，但不清楚国内自动化交易该选择哪款量化软件。本篇对比国内主流自动化量化工具，重点拆解 QMT 到底怎么样，帮你判断是否适合自己。

一、国内做自动化交易，主流量化软件有哪些

1、QMT（迅投本地量化终端）

本地 Windows 客户端，支持 Python/VBA 编写策略，本地电脑运行策略，Tick 级高精度回测，支持股票、ETF、可转债、两融、期权、期货，自动化下单延迟低，策略源码保存在本机，私密性强。
适合：有 Python 基础、自研策略、做套利 / 日内 T+0、看重策略保密的投资者。
缺点：电脑必须持续开机联网，断电断网策略会停止运行。

2、PTrade（恒生云端量化）

策略托管在券商服务器，电脑关机也能自动跑策略。自带网格、拐点条件单，零基础可直接使用模板；支持 Python 代码开发，但自定义自由度弱于 QMT。
适合：上班族、不想长期开电脑，以网格、波段中低频策略为主的用户。

3、第三方云端回测平台

代表：聚宽、米筐。浏览器直接写代码回测，社区教程丰富，适合新手学习、研究策略；实盘自动交易链路相对麻烦，策略代码上传云端，隐私性一般。
适合：策略学习、回测练习，不适合直接落地实盘自动化交易。

4、开源框架 vnpy

完全免费开源，自由度极高，可自行对接行情与交易接口，但是环境搭建、运维全部自己搞定，对编程能力要求很高，适合技术能力很强的玩家。

二、QMT 量化软件到底怎么样？

QMT 是国内个人量化圈内认可度很高的本地自动化交易终端，机构私募也广泛使用，核心就是代码驱动全自动交易。
✅ QMT 优势

1. 自动化执行能力强，延迟低
   编写好 Python 策略后，软件持续监控行情，满足买卖条件自动委托下单，支持批量篮子下单、算法拆单，Tick 行情处理能力强，适合短周期、套利类自动化策略。
2. 策略私密性高
   策略代码、行情计算全部在本地电脑运行，不会上传到公共服务器，自研策略不容易泄露。
3. 回测精度高
   支持 Tick 级历史数据回测，可以模拟滑点、手续费，回测结果更贴近真实市场，提前验证自动化策略的绩效。
4. 开放度高，多品种全覆盖
   支持 Python、VBA 双语言，numpy、TA-Lib 等量化库可直接调用，股票、可转债、两融、期权、期货都可以实现自动化交易。

❌ QMT 短板

1. 有编程门槛，不会 Python 无法自主编写自动化策略；
2. 依赖本地 Windows 电脑，电脑休眠、断网、关机，自动化策略直接暂停；
3. 开通有资产准入条件，基础版部分渠道 20 日日均 10 万可申请，极速柜台进阶权限门槛更高；
4. 公开学习资料偏少，代码 bug、策略调试需要自己排查。

三、QMT 自动化交易基础逻辑

QMT 策略依靠两个核心回调函数实现自动监控和下单：
init(ContextInfo)：策略启动执行一次，设置标的池、全局参数、风控；
handlebar(ContextInfo)：每一根 K 线更新自动触发，行情判断、自动化下单逻辑写在这里。

def init(ContextInfo):
    ContextInfo.set_universe(["600000.SH"])

def handlebar(ContextInfo):
    # 这里编写自动买卖、仓位判断逻辑
    pass

实操流程：策略编写 → 历史回测 → 模拟盘长时间跑测 → 实盘自动化运行。 强烈建议先跑模拟盘验证，不要直接实盘自动化。

四、怎么选？快速判断

• 会 Python，想做复杂策略、套利、看重策略隐私 → 选 QMT
• 不会编程，只想跑网格条件单，不想电脑一直开机 → 选 PTrade
• 只是学习写策略、练习回测，暂时不做实盘自动交易 → 聚宽、米筐
• 编程能力极强，想要完全自主搭建整套系统 → vnpy 开源框架

五、自动化交易重要风险提示

1. 自动化交易不等于稳赚，代码 bug、网络中断、行情异常都可能引发漏单、重复下单，带来亏损；
2. 历史回测绩效不能代表未来实盘收益，回测没有真实滑点与行情延迟；
3. 开通量化权限需要完成适当性评估，自动化交易存在额外风险，务必做好风控。

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