迅投QMT量化交易入门指南：如何开启你的低门槛量化之旅

迅投QMT（Quick Money Trading）量化交易系统，作为一款基于Python语言开发的交易平台，以其功能丰富、门槛适中的特点，吸引了众多个人投资者，特别是入门级和中级量化爱好者。它涵盖了策略开发、回测和实盘交易等核心功能，为用户提供了一个完整的量化交易解决方案。

一、迅投QMT的入门门槛与开通准备

相比于一些面向专业机构的高端平台，迅投QMT的门槛相对友好。成功的量化交易之旅，需要做好以下准备：

• 技术基础： 掌握一定的Python编程基础是必须的。QMT系统主要基于Python 3.6运行，如果完全不了解Python，需要投入时间学习。
• 资金门槛： 资金要求非常灵活，通常非常低廉，适合小额资金进行实盘测试和学习。
• 券商接入： 必须选择支持QMT系统接入的券商开通证券账户。部分券商开户门槛极低，可以先开户测试系统接入。
• 获取权限： 开通券商账户后，需向券商申请并获取QMT的专用账号和登录密码。

二、QMT运行环境配置指南

搭建稳定的运行环境是保证策略平稳运行的基础。QMT的运行环境配置相对直接，但需要注意细节：

运行设备要求

QMT系统要求在Windows操作系统环境下运行。可以选择使用本地的Windows电脑，或者租用性能稳定的云服务器（ECS）。对于初学者，使用现有电脑即可满足需求。随着策略复杂度和数量的增加，可以考虑升级硬件配置以提升处理效率。

Python环境与内置库

QMT环境内置了运行策略所需的Python版本（通常是3.6）。同时，系统预装了一些核心的Python库，方便用户直接调用：

• 数据处理： 包含 numpy 和 pandas，用于高效的数值计算和数据结构处理。
• 统计分析： 预置 scipy 和 statsmodels，用于复杂的统计建模。
• 技术指标： 核心的 TALib 库内置，可以直接计算如 MACD、RSI、布林带等常用技术指标，甚至进行K线形态识别。

安装与登录

安装包通常需要从所选的券商官方渠道获取，安装过程如同普通软件安装。登录时，使用券商提供的特定用户名和密码，即可连接至交易系统。

三、实盘运行中的关键机制与注意事项

在将策略投入实盘运行之前，深入理解QMT的异步特性和回调机制至关重要，这直接关系到交易的准确性和稳定性。新手常犯的错误往往源于对这些机制的误解。

异步交易与数据同步

QMT的交易接口是异步的。例如，调用 passorder 函数下单后，函数会立即返回，并不会等待交易所的成交回报。这意味着，策略执行的速度非常快，但获取的交易状态数据是本地缓存的。

为了确保数据一致性，用户必须建立自己的数据持久化机制。不能完全依赖系统推送的 deal_callback() 函数返回的数据，因为存在重复推送或延迟的可能性。建议的做法是：

1. 建立内部数据库或字典，记录每一笔委托的初始状态（如“待报”）。
2. 根据系统推送或主动查询更新记录的状态。
3. 后续下单决策必须基于自己维护的数据状态，避免因重复推送导致超额交易。

线程阻塞风险

这是一个非常重要的限制：QMT平台中，所有的策略调用都在同一个Python线程中串行执行。这意味着，任何一个策略如果发生阻塞（如使用长时间的 sleep 或死循环），都会导致所有其他策略的执行被暂停。因此，策略编写时必须保持非阻塞性，确保代码高效运行，不拖慢整体系统节奏。

回调函数调用机制

deal_callback() 函数用于接收成交状态变化通知，但在特定情况下会被多次调用，尤其是在网络重连时，系统会重新推送当日所有成交记录。要确保 deal_callback() 正常工作，初始化时必须调用 ContextInfo.set_account(account) 来设置有效的资金账号，并且该推送机制仅在实盘运行模式下生效。

四、内置策略参考与自主开发

QMT系统内置了一些基础策略作为参考，例如均线策略、日内交易策略和国债逆回购策略。这些策略可以帮助新手理解系统框架，但对于追求稳定盈利而言，它们通常只是一个起点。量化交易的精髓在于开发具有独特优势和适应性的 实盘策略编写 逻辑，结合市场变化进行迭代优化。

总结来说，迅投QMT为有志于量化交易的用户提供了一个低成本的起点。只要掌握Python基础，理解其异步运行特性，并注意数据状态的独立维护，就能在这个平台上稳步迈向量化实战。