QMT 专业版集行情展示、策略研究、交易执行、风控管理于一体✨。围绕策略运行、策略开发、策略研究三大模块，搭建起从策略构思到实盘执行的完整量化闭环。

⚙️量化策略三大运行机制

1、逐 K 线驱动（handlebar 函数）
由历史 K 线、实时 K 线触发调用，回测与实盘逻辑高度统一。
适合：趋势跟踪、波段交易等常用策略，是 QMT 最普遍使用的运行模式迅投。

2、事件驱动（subscribe 函数）
以分笔 Tick 数据到达作为触发条件，实时响应，延迟很低。
适合：高频交易、抢单交易、套利交易，对行情响应速度要求高的场景powerquant...。

3、定时任务（run_time 函数）
按照设定固定时间执行任务，多用于周期性处理工作。
适合：盘后数据处理、定期调仓、盘中账户巡检等非紧急任务。

量化策略开发机制

QMT 策略开发依托内置函数库与标准化策略框架。

1、开发语言与操作环境

• 支持语言：同时兼容 Python、VBA，Python 为绝大多数开发者首选。
• 开发环境：在 QMT 客户端模型研究界面，新建、编辑策略代码。

2、策略标准核心函数

一套完整 QMT 策略，两个必不可少核心函数：
① init(ContextInfo)：初始化函数
策略启动时仅执行一次，用来设置全局变量、配置策略基础参数。

② handlebar(ContextInfo)：主逻辑执行函数
每一根新 K 线生成就会触发运行。行情读取、指标计算、信号判断、委托下单，全部交易逻辑写在此函数内迅投。

策略研究：完整开发‑实盘闭环

QMT 提供标准化落地流程，不建议写完直接跑实盘，按下面步骤迭代：
1、策略开发：编写代码，搭建交易逻辑
2、数据准备：下载对应周期历史行情数据
3、回测验证：历史数据回测，初步评估策略表现
4、分析优化：依据回测指标调整参数，修复逻辑漏洞
5、模拟测试：模拟盘跑通，检验真实行情下稳定性
6、实盘部署：确认表现达标后，切换实盘运行策略

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