很多刚入坑程序化的小伙伴都会纠结一个问题✨：同样是券商量化终端，QMT 和 PTrade 到底该怎么挑？是不是会 Python 就必须用 QMT，零编程就只能用 PTrade？其实两款工具没有绝对孰优孰劣，核心看自身的使用场景，底层架构的不同直接决定全部使用体验。

1、底层架构核心分水岭

①QMT 本地运行模式：行情运算、策略逻辑全部在自己 Windows 电脑本地执行。电脑关机、休眠、断网，策略就直接停止运行。优势在于代码、数据掌握在自己手里，可以外接 IDE、安装各类第三方库，支持Tick 级高精度回测，自由度拉满；缺点则是设备和网络需要持续维护。打个比方，就像自己租下工作室，设备环境全部由自己打理。
②PTrade 云端托管模式☁️：策略部署运行在券商服务器，本地客户端只是用来查看、调整参数。就算关掉电脑、外出断网，策略依旧正常执行。对上班族非常友好，不用 24 小时挂机；但 Python 运行环境存在白名单限制，部分第三方库无法安装，策略代码上传至券商服务器，相当于使用券商托管车间，用户只负责配置参数。

2、结合自身情况对号入座✅

①完全没有编程基础，只想实现网格、条件单、简单止盈止损这类自动化规则，优先选 PTrade。平台自带大量可视化零代码模板，配置参数即可直接运行，适合只想解放盯盘时间的普通投资者。
②掌握 Python 或者愿意投入时间学习编程，要做多因子选股、自定义因子计算、对接外部数据源、跨品种复合策略，优先选择QMT。
③日常工作繁忙，电脑没办法长时间开机运行，PTrade 云端托管会更加省心；如果使用 QMT 想要实现不间断运行，则需要额外配置云主机挂机。
④涉及期权、期货、跨市场套利等衍生品交易，QMT 的品种覆盖范围更广；PTrade 更偏向股票、ETF、可转债、两融这类中低频现货交易。

3、不一定非要二选一

如果券商政策、资产条件达标，两款终端可以同时申请开通，分工使用。
①PTrade 负责运行网格、ETF 轮动、收盘调仓这类懒人策略；
②QMT 承担策略研发、Tick 回测、复杂信号运算、本地数据调用相关工作。
一套用来实盘执行成熟策略，一套用来迭代研究新思路，两者可以互补。

4、权限开通相关要点

两款终端都属于券商后台白名单权限，不可以直接网上下载就实盘使用，需要开立证券账户，完成风险测评，签署程序化交易相关协议之后，由券商审核开通。工具只是执行载体，不会直接带来收益。

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