去开通量化权限，客户经理问你要 QMT 还是 PTrade，很多人当场愣住，最后凭感觉选了一个，用两个月才发现不合适。

差别可以按六个维度看。运行位置：QMT 是本地客户端，策略跑在自己的电脑上；PTrade 的策略跑在券商服务器上。语言环境：QMT 用 Python 加 xtquant，本地能装第三方库；PTrade 是相对封闭的 Python 环境，装库要走申请。可交易品种：股票、可转债、ETF、期权、期货，两边支持的范围不完全一样，要按自己做的品种确认。数据：QMT 本地取数，可以自己存历史；PTrade 主要用服务器侧提供的数据。稳定性：本地依赖自己的电和网，服务器托管不怕断电，但调试只能看日志。门槛：不同券商对资产和交易经验的要求不同。

适合的人也不一样。要深度定制、要接自己的数据源、要做比较复杂的工程结构，QMT 更合适；想省掉运维、策略以低频为主、希望机器一直在线，PTrade 更省心。这不是优劣，是取舍。

有几个容易忽略的点。同一段代码在两个环境里跑，结果可能不一样，因为数据源、复权方式、撮合假设都不同。本地环境的好处是可控，坏处是你要为稳定性负责；托管环境反过来。另外两边对委托频率、单笔数量可能都有约束，规则要看具体券商给的说明。

选之前建议做一次对照实验：写一段最简单的双均线策略，在两个环境里各跑一周模拟，比较三件事，信号数量是否一致、有没有漏单、日志够不够定位问题。宣传页上的功能列表看不出这些。实验的时候把参数和代码版本都记下来，否则两周后你连自己改过什么都想不起来。

判断标准：如果你每周要改代码、要接外部数据，选本地那套；如果你的策略一个月不动、更怕机器出问题，选托管那套。两个都想试，就先开一个跑通闭环，别同时上。

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