QMT支持API调用，而且这正是它的核心优势。​​ 开户后你可以直接调用行情、财务、交易等完整API接口写策略。但"本地部署"这个说法需要拆两层来看。

QMT的API能力

QMT提供了四大类核心接口：

- ​​行情数据​​：get_market_data_ex获取实时/历史行情，download_history_data批量下载K线和tick数据到本地。

- ​​财务数据​​：get_financial_data一键拿到利润表、资产负债表、现金流等，方便计算PE、PB、ROE等基本面指标。

- ​​交易下单​​：passorder是最全面的下单接口，支持股票、基金、期货、两融等多种委托类型。

- ​​信息查询​​：板块成分股、交易日历、合约信息、ETF净值等都有对应接口。

这些API在QMT的Python环境里可以直接调用，策略写完就能回测、实盘。

️ 本地部署：能，但要看哪种方式

QMT其实有两个形态，对应不同的"本地部署"自由度：

​​大QMT（标准版）​​：有图形界面，策略写在QMT自带的"模型研究"模块里，运行在QMT内置的Python环境中（Python 3.6.8）。内置了numpy、pandas等基础库，第三方库需要手动通过pip安装到QMT环境里。

​​MiniQMT（极简版）​​：没有图形界面，纯代码模式，直接用你自己的本地Python（任意版本）通过xtquant库调用API。这才是真正的"本地部署"——你可以在VSCode/PyCharm里写策略，用自己熟悉的Python环境和第三方库，通过API跟券商柜台通信。

两者的本质区别：​​大QMT是"你迁就它的沙箱环境"，MiniQMT是"环境随你搭"。​​

⚠️ 需要注意的限制

不管是哪种形态，有几个边界要清楚：

- ​​文件读写和网络访问受限。​​ QMT内置Python是沙箱环境，策略代码不能自由读写本地文件、不能访问外部API、不能用socket通信。这是监管要求，所有合规的个人量化终端都一样。

- ​​策略必须在终端内部生成。​​ 你不能在外部Python算好信号再通过"文件桥接"传给QMT自动下单，这属于规避外部接入，会被收回权限。合规的做法是：外部Python做研究选股，输出参考清单；QMT内部策略负责行情触发和下单执行。

- ​​MiniQMT在逐步收紧。​​ 近期有消息部分券商开始限制MiniQMT新开通，全面转向大QMT。如果MiniQMT对你来说是刚需，建议尽早跟券商确认当前政策。

怎么选

如果你的策略只需要QMT内置的行情数据和技术指标，大QMT完全够用。如果你重度依赖本地Python生态、第三方机器学习库、外部数据源，MiniQMT是更好的选择，但要趁还能开通时抓紧。