不少有编程基础的量化玩家选择 QMT，核心就是看重它完备的Python 策略开发能力。很多人刚打开 QMT 策略编辑器，面对空白代码窗口会感到无从下手。QMT 的 Python 策略整体遵循初始化→获取数据→计算信号→下单执行的开发框架，吃透这套基础框架，就可以迭代开发复杂度更高的交易策略。

1、QMT Python 策略四大核心组成部分

一套完整的 QMT Python 策略，主要由四类函数构成，各司其职完成策略全流程运行。
①初始化函数 init：策略启动阶段仅运行一次，用来完成参数设定、行情订阅、选定交易标的、配置均线周期、设置单次交易数量等前期准备工作，是策略运行的前置基础。
②盘前函数 before_trading：每个交易日开盘之前自动执行，多用于盘前状态校验，例如核对账户持仓、动态更新策略参数等盘前预处理工作。
③handlebar 核心逻辑函数：每一根 K 线更新就会触发执行，属于整套策略的核心中枢。行情拉取、技术指标运算、交易信号判别、触发买卖指令，绝大多数策略业务逻辑都写在此处。
④下单接口函数：当交易信号被识别触发后调用，QMT 自带买入、卖出、撤单等标准化交易接口，直接完成委托指令下发。

2、简单双均线策略逻辑示例

以经典的双均线策略做演示，逻辑为5 日均线上穿 20 日均线执行买入，下穿执行卖出。
①初始化环节，指定 ETF 作为交易标的，配置短期均线周期 5 日、长期均线周期 20 日，设置单次交易股数；
②进入 handlebar 函数，调取近 20 个交易日收盘价数据，分别计算两条均线数值；
③做持仓状态校验，无持仓状态下出现金叉就触发买入；已有持仓出现死叉则触发卖出；
④在这个极简框架之上，可以继续叠加止损规则、仓位管控、交易时间过滤等拓展模块，丰富策略体系。

3、QMT Python 策略的学习路径

①通读官方Python API 文档，文档完整罗列全部可用函数、参数说明，先对平台可调用工具建立整体认知；
②跑通软件内置示例策略，直接运行、调试自带案例，读懂代码逻辑之后再进行二次修改；
③优先从简单指标策略练手，不要直接上手多因子等高难度策略，把 “拿数据‑算信号‑执行下单” 完整链路跑通；
④基础策略验证稳定之后，逐步增加功能模块，加入止损、仓位管理、多标的轮动等复杂逻辑。

4、没有 Python 基础的备选方向

如果完全没有 Python 编程功底，有两种选择：一是学习 Python 基础语法，重点掌握变量、循环、条件判断、列表字典等基础内容；二是转向 PTrade 平台，该平台自带零代码策略模板，不需要编写代码就可以搭建策略。

5、实盘运行的前提条件

想要把 Python 策略落地实盘交易，需要券商账户开通 QMT 程序化权限，软件本身提供策略编辑、回测、模拟盘测试环境，策略代码建议先在模拟盘充分验证，再过渡到实盘环境。

打算开启量化实盘，想要开通 QMT 权限但不清楚券商开户准入条件的朋友，可以私信联系我，帮你整理好开户和权限申请的实操流程，省去自己多方查阅资料的时间成本。

股票/量化开户找我呀！股票佣金万0.854（满足条件）！无门槛国债逆回购一折 (百万分之一）！ETF佣金万0.5！免费量化使用量化软件QMT+ptrade! 优惠多多！