重点提示：QMT 是本地 PC 量化终端，软件本身免费；免费模拟账号开户就能申请，不用资产门槛；实盘自动交易权限需要满足资质 + 验资 + 交易所程序化备案，不是下载软件就能直接真实资金跑策略。

风险提示：QMT 仅为程序化交易辅助工具，不保证盈利。自动交易存在代码报错、网络中断、行情滑点、策略过拟合、流动性不足等风险。本文仅知识科普，不构成投资建议。

一、开通 QMT 前置条件（先自查）

1. 本人年满 18 周岁，实名 A 股账户，账户状态正常，无冻结风控标记；70 周岁以上大多券商只能临柜签约，无法线上办理。
2. A 股交易经验：6 个月及以上 A 股真实成交记录，国债逆回购、货币基金不计入有效经验，跨券商经验可累计。
3. 风险测评等级：C4 积极型，等级不足直接券商 APP 重测。
4. 资产验资（专项白名单通道）：近 20 个交易日日均资产≥10 万，股票、场内 ETF、可转债、现金计入，两融负债不计。验资开通权限后资金可以转出，不用长期保留 10 万。

模拟账号：开户即可免费申请，无 10 万门槛，仅用于策略调试，无法真实资金委托下单。

二、完整开通与软件安装步骤

Step1：对接量化客户经理

开户前确认 4 项：完整版 QMT、开放 Python API 与 Tick 行情、全程手机线上备案、开户同步申请免费模拟账号。

⚠️普通自助开户不带量化白名单标签，必须使用客户经理专属开户链接。

Step2：手机线上开户

准备身份证、一类银行卡，手机扫码开户，完成上传证件、视频核验、人脸识别、风险测评，设置交易密码。开户成功收到短信通知，立刻申请免费模拟账号。

Step3：资产达标，提交程序化备案

准备做实盘，转入资金，等待券商系统自动统计 20 日日均资产。资产达标，客户经理后台添加白名单，APP 业务办理解锁 QMT 权限入口。
线上阅读并电子签署《程序化交易风险揭示书》，券商向交易所提交程序化交易者备案。未备案，不能开启实盘自动下单。

Step4：电脑安装 QMT 客户端

审核 1~3 个工作日，邮箱收到券商下发官方安装包。
硬件环境硬性要求：

• Windows10/11 64 位，Mac 原生不支持；内存≥16G，固态硬盘；
• 安装路径全英文，不要安装到 C 盘；
• 安装完成，下载内置 Python 依赖库；
• 【操作】→【数据管理】下载历史行情（日线 / 分钟数据），没有行情数据回测会失真；
• 电脑关闭自动休眠、睡眠，保持网络稳定；一旦关机，策略直接停止运行。

❗不要网上下载第三方 QMT 安装包，无法登录你的券商账号，存在盗号、阉割功能风险。

三、QMT 基础界面与核心概念

打开客户端，新手重点熟悉两大板块：

1. 模型研究：写代码、新建策略、编译、历史回测；
2. 模型交易：策略加载、模拟 / 实盘模式运行、查看委托、成交、策略日志。

QMT Python 策略固定两个核心函数（缺一不可）

1. def init(ContextInfo)：策略启动只执行一次。用来初始化股票池、参数、全局变量；
2. def handlebar(ContextInfo)：每一根 K 线触发一次，交易买卖逻辑全部写在这里。盘中实时行情，每个 Tick 推送都会执行该函数。

四、新手极简双均线策略示例（可直接复制测试）

#encoding:gbk
'''
QMT新手示例：双均线策略
快线金叉买入，死叉卖出
'''
def init(ContextInfo):
    # 设置交易标的
    ContextInfo.stock = "600000.SH"
    ContextInfo.fast_period = 10 #快线周期
    ContextInfo.slow_period = 20 #慢线周期

def handlebar(ContextInfo):
    #获取收盘价序列
    close_data = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'],[ContextInfo.stock],period="1d")
    close_list = close_data[ContextInfo.stock]["close"].values
    if len(close_list) < ContextInfo.slow_period:
        return
    fast_ma = close_list[-ContextInfo.fast_period:].mean()
    slow_ma = close_list[-ContextInfo.slow_period:].mean()

    #获取当前持仓
    pos = ContextInfo.get_position(ContextInfo.stock)
    #金叉：快线向上穿过慢线，无持仓则买入
    if fast_ma>slow_ma and pos<=0:
        ContextInfo.order_volume(ContextInfo.stock,1000,"Buy")
    #死叉：快线跌破慢线，有持仓则卖出
    elif fast_ma0:
        ContextInfo.order_volume(ContextInfo.stock,1000,"Sell")

策略测试三步走

1. 进入【模型研究】→新建 Python 策略，粘贴代码，点击编译，看日志排查语法报错；
2. 历史回测：设置回测起止时间、手续费，运行回测。重点观察年化收益、最大回撤、胜率。

⚠️重要提醒：回测好看不等于实盘盈利，回测不存在真实滑点、盘口冲击，极易过拟合。

1. 模拟盘试运行（强制推荐）：切换到【模型交易】，选中策略，运行模式选模拟。
   模拟模式只会生成信号，不会真实委托。运行 1~2 周，持续查看策略日志、信号触发情况，排查隐藏 bug。

五、策略切换实盘，开启自动交易（重点！）

模拟盘长时间验证稳定后，再切换实盘模式：

1. 在模型交易面板，选中策略，运行模式改为实盘；
2. 核对绑定资金账号、股票标的、参数；
3. 点击运行，策略开始监听实时行情，自动下发委托；
4. 盘中保持电脑开机联网，定期查看策略日志、委托记录、成交记录。

风控强制要求：

1. 代码内置熔断止损，设置最大回撤阈值，亏损达到阈值自动停止策略；
2. 控制仓位，不要全仓单一策略；
3. 规避高频大量撤单，交易所全程监控程序化账户，频繁虚假申报会触发风控预警，严重直接收回量化权限。

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