写好量化策略不要直接上实盘！模拟盘测试是策略开发必不可少的一环✨。做好下面几点，可以大幅缩小模拟与真实交易之间的差距，避开回测好看、实盘拉胯的大坑。

一、保证行情数据完整准确，规避数据偏差

回测与实盘结果反差巨大，绝大多数根源来自数据问题。
1、手动补齐历史数据
QMT 安装完毕只会自带一小部分历史数据。通过「操作→数据管理」，把 K 线、分笔 Tick、财务数据全部补齐。尤其是高频策略，务必保证1 分钟线数据完整，不然策略触发次数会严重失真。
2、限定回测起止时间
策略内明确设置回测时间区间，不要任由系统自动拉取全部历史数据，防止时间跨度太大造成结果失真。
3、严防未来函数
指标计算尽量使用end_date=context.now读取当下实时数据，不要使用写死的固定日期，避免回测收益被虚假放大。

⚙️二、校准交易成本与成交撮合机制

模拟盘忽略各项交易损耗，实盘很容易收益大幅缩水。
1、把滑点、各类交易费用计入模拟测算，还原真实交易成本。
2、模拟真实成交逻辑：实盘当中大额委托很难一次性全部成交，回测默认全额成交，模拟测试阶段一定要重视这部分差异。

三、匹配正确的策略运行模式

QMT 三种运行机制，不同策略一定要选对模式：

• 逐 K 线运行（handlebar）：信号在 K 线收盘后发出，适合还原 K 线策略实盘效果。
• 订阅推送（subscribe）：接收分笔行情即时判断，适配高频套利类场景。
• 定时运行（run_time）：按固定时间执行任务，适合盘后处理、定时调仓、盘中巡检。

✅四、模拟充分之后，再投入实盘

正式实盘上线前，在模拟盘完成策略一致性校验，核对下单时机、执行逻辑是否和回测保持一致。

• 针对实盘常见的信号触发但是无法成交的情况，代码增加前置校验逻辑。
• 建立完整迭代闭环：数据收集→策略评估→参数调优→模拟复现→实盘监控，循环迭代打磨策略。

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