迅投qmt，是比ptrade更专业的量化投资工具软件，它们的最大区别是，qmt在本地电脑运行，用户的电脑必须开着机，策略才能运行；ptrade在云端运行，用户可以关机睡觉，策略照样执行。
ptrade在云端运行虽然省事了，但牺牲的是性能、灵活性，还有一堆的限制，比如，策略数不能超过5个，受不了。
所以，qmt的方向决定了它会更专业、更灵活。
抱着对qmt美好的憧憬，我踏入了qmt的征程。
然而，接下来的却是一路坎坷，记录下来，希望你一路顺风！
一、QMT在哪里下载
不要想去哪里下载，就算在外面下载到也不能用。
迅投QMT量化投资工具是跟证券公司合作的，所以，只有在这几家证券公司开户，申请开通QMT量化功能后，证券公司的客服人员会给你QMT安装文件。
目前国盛、国金证券有QMT功能，QMT的开通要求资金量比较多，一般需要50w以上，否则靠边站。
还好，我们这里申请到的渠道，要宽松很多，基本上小伙伴都能达到要求，并且佣金还很优惠，需要的可以单独沟通。
二、QMT的安装注意事项
安装很简单，双击【XtItClient_x64_国金证券QMT实盘_实盘_1.0.0.26778.exe】，按照步骤安装就行。
但有几个地方需特别注意。
1、弹出安装向导，点击下一步就行
2、点击接受许可协议，下一步
3、这里要注意了，安装目录改成英文的，不要有空格
4、点击安装，很快就安装完成了
安装完成后，记得先去下载Python库，操作如图所示。
好了，可以开启QMT神奇的量化之旅了！
三、QMT框架流程图
东点西点，花花绿绿的界面也看了，是该熟悉QMT最重要的东西了。
QMT编程做量化并不难，但必须先搞懂它的核心运行逻辑，以后操作起来，才不至于雾里看花。
如上面的流程图，很简单，如果剔除第1、第3两个让人迷糊的框，就剩下程序启动时的初始化和每天的盘中执行。
盘中执行的周期比ptrade丰富多了，点赞一下。
而总体框架设计，跟ptrade对比来学习，感觉qmt有点不切要害：
1、实盘时默认会传送用户参数，没有任何说明外（我找了很久才找到），还很不灵活，专门有吐槽
2、在初始化和盘中执行之间，给一个init_after，仅仅是为了解决初始化中不能执行的东西，这个完全可以优化初始化函数来解决，而不应加重用户的学习负担
3、每天开盘前要做一些准备工作，收市后做一些盘后整理工作，这个很正常，一天执行一次就行，ptrade就考虑到了，而qmt木有，用起来很不方便，只能自己造轮子
下图为PTrade的框架流程图，希望QMT团队也学学。
四、第一个QMT程序
学习了qmt框架流程，那就用一个最简单的例子来巩固一下吧。
#初始化
def init(ContextInfo):
#资金账号
ContextInfo.set_account('8888000999')
#股票、基金代码
ContextInfo.set_universe(['512880.SH'])
# 盘中处理函数，我设置每分钟执行一次
def handlebar(ContextInfo):
#买入10手，即1000股
order_lots(g['security'], 10,ContextInfo)
print('买入1000股')
怎么样，简单吧！
五、第一个实战策略已进入实战
#QMT# 的第一个实战策略，完善了黄金网格交易策略，实战效果有点窃喜。
参数配置会越来越简单，并且尽量不暴露装B的代码，目标是让任何菜鸟都会用。
相对条件单，功能不平凡、操作不繁琐。
作者：基中宝
链接：https://xueqiu.com/8265675220/237579776
来源：雪球
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。
ptrade在云端运行虽然省事了，但牺牲的是性能、灵活性，还有一堆的限制，比如，策略数不能超过5个，受不了。
所以，qmt的方向决定了它会更专业、更灵活。
抱着对qmt美好的憧憬，我踏入了qmt的征程。
然而，接下来的却是一路坎坷，记录下来，希望你一路顺风！
一、QMT在哪里下载
不要想去哪里下载，就算在外面下载到也不能用。
迅投QMT量化投资工具是跟证券公司合作的，所以，只有在这几家证券公司开户，申请开通QMT量化功能后，证券公司的客服人员会给你QMT安装文件。
目前国盛、国金证券有QMT功能，QMT的开通要求资金量比较多，一般需要50w以上，否则靠边站。
还好，我们这里申请到的渠道，要宽松很多，基本上小伙伴都能达到要求，并且佣金还很优惠，需要的可以单独沟通。
二、QMT的安装注意事项
安装很简单，双击【XtItClient_x64_国金证券QMT实盘_实盘_1.0.0.26778.exe】，按照步骤安装就行。
但有几个地方需特别注意。
1、弹出安装向导，点击下一步就行
2、点击接受许可协议，下一步
3、这里要注意了，安装目录改成英文的，不要有空格
4、点击安装，很快就安装完成了
安装完成后，记得先去下载Python库，操作如图所示。
好了，可以开启QMT神奇的量化之旅了！
三、QMT框架流程图
东点西点，花花绿绿的界面也看了，是该熟悉QMT最重要的东西了。
QMT编程做量化并不难，但必须先搞懂它的核心运行逻辑，以后操作起来，才不至于雾里看花。
如上面的流程图，很简单，如果剔除第1、第3两个让人迷糊的框，就剩下程序启动时的初始化和每天的盘中执行。
盘中执行的周期比ptrade丰富多了，点赞一下。
而总体框架设计，跟ptrade对比来学习，感觉qmt有点不切要害：
1、实盘时默认会传送用户参数，没有任何说明外（我找了很久才找到），还很不灵活，专门有吐槽
2、在初始化和盘中执行之间，给一个init_after，仅仅是为了解决初始化中不能执行的东西，这个完全可以优化初始化函数来解决，而不应加重用户的学习负担
3、每天开盘前要做一些准备工作，收市后做一些盘后整理工作，这个很正常，一天执行一次就行，ptrade就考虑到了，而qmt木有，用起来很不方便，只能自己造轮子
下图为PTrade的框架流程图，希望QMT团队也学学。
四、第一个QMT程序
学习了qmt框架流程，那就用一个最简单的例子来巩固一下吧。
#初始化
def init(ContextInfo):
#资金账号
ContextInfo.set_account('8888000999')
#股票、基金代码
ContextInfo.set_universe(['512880.SH'])
# 盘中处理函数，我设置每分钟执行一次
def handlebar(ContextInfo):
#买入10手，即1000股
order_lots(g['security'], 10,ContextInfo)
print('买入1000股')
怎么样，简单吧！
五、第一个实战策略已进入实战
#QMT# 的第一个实战策略，完善了黄金网格交易策略，实战效果有点窃喜。
参数配置会越来越简单，并且尽量不暴露装B的代码，目标是让任何菜鸟都会用。
相对条件单，功能不平凡、操作不繁琐。
作者：基中宝
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