1.qmt量化交易怎么编程
2.2024年最新国内免费量化交易软件：QMT数据获取！化源化软
3.量化交易Python实用功能函数（6）
4.一文读懂 量化交易软件 Ptrade QMT详细对比（建议收藏）
5.QMT详细介绍
6.量化免费数据方案之QMT/XtQuant(1)

qmt量化交易怎么编程

       QMT量化交易平台支持Python和VBA两种编程语言，码量码为开发者提供了多样化的化源化软选择。编程过程主要包括以下步骤：首先，码量码从QMT官方网站或公众号后台下载并安装QMT程序，化源化软安装后需安装Python库，码量码学校网站源码推荐并在设置中配置账户信息和模型设置。化源化软接着，码量码了解QMT的化源化软基本函数，包括init和handlebar两个核心函数。码量码init函数用于初始化参数并设置定时器，化源化软handlebar函数则负责处理K线数据以及下单逻辑。码量码在熟悉QMT的化源化软买入、卖出和撤单函数后，码量码可以进一步使用QMT实现自动执行买入和卖出操作，化源化软通过设置定时器，策略可以在秒级或毫秒级别上运行，从而实现极低的交易延迟。

       在QMT平台上，开发者可以通过Python或VBA进行编程，实现复杂的量化交易策略。其中，Python因其强大的功能和易用性，成为许多开发者的首选。而VBA则适合那些希望利用Excel强大数据分析功能的用户。无论是哪一种编程语言，QMT都提供了全面的支持，帮助用户实现高效的量化交易策略。

       在QMT中，init函数是初始化的重要步骤，需要设置必要的参数，如账户信息和定时器。handlebar函数则是处理交易的核心，它负责接收K线数据，并根据策略下达买卖指令。通过这两种函数的配合使用，可以构建出复杂的交易策略。此外，QMT还提供了多种买入、卖出和撤单函数，如passorder，这些函数通过传递不同的参数，可以实现不同的交易操作。

       QMT平台的小迪源码商场定时器功能使得策略可以在极短的时间内执行，从而实现极低的交易延迟。通过设置定时器，策略可以在秒级或毫秒级别上运行，这对于需要快速反应的交易策略来说至关重要。这种高效的执行机制，使得QMT成为量化交易者的重要工具，帮助他们在市场中获得竞争优势。

       总的来说，QMT量化交易平台为开发者提供了强大的编程支持，无论是使用Python还是VBA，都可以实现复杂的量化交易策略。通过合理设置init和handlebar函数，结合灵活使用买入、卖出和撤单函数，开发者可以构建出高效的交易策略。同时，QMT的低交易延迟特性，使得策略能够在极短时间内执行，为交易者提供了巨大的便利。

年最新国内免费量化交易软件：QMT数据获取！

       QMT软件能够获取包括指数成分股、行业成分股、历史数据、行情数据、分笔数据等多种行情信息。以下将详细介绍如何通过编程方式获取这些数据。

       获取当前K线对应时间的时间戳可以使用ContextInfo.get_bar_timetag()函数，其用法为：ContextInfo.get_bar_timetag(index)，其中index为K线索引号。该函数用于获取当前K线对应时间的时间戳。

       若需要获取指数成份股，可以使用ContextInfo.get_sector()函数，用法为：ContextInfo.get_sector(sector, realtime)，其中sector指定板块名称，realtime为是否实时更新。该函数只支持获取指数成份股。

       获取行业成份股则使用ContextInfo.get_industry()函数，用法为：ContextInfo.get_industry(industry)，其中industry为行业名称。该函数返回包含成份股代码的列表，股票代码形式为'.SZ'。

       获取板块成份股可以使用ContextInfo.get_stock_list_in_sector()函数，用法为：ContextInfo.get_stock_list_in_sector(sectorname,拨码开关源码 realtime)，其中sectorname指定板块名称，realtime为是否实时更新。该函数支持客户端左侧板块列表中任意的板块，包括自定义板块。

       获取财务数据前需提前下载财务数据，使用ContextInfo.get_financial_data()函数，用法为：ContextInfo.get_financial_data(tabname,colname,market,code,report_type='report_time',barpos)。该函数用于获取财务数据。

       获取历史行情数据推荐使用ContextInfo.get_market_data_ex()函数，不再推荐使用ContextInfo.get_history_data()函数。获取分笔数据使用ContextInfo.get_full_tick()函数，但该函数只能获取最新的分笔数据，不能获取历史分笔。

       获取指定个股/合约/指数的K线（交易日）列表可以使用ContextInfo.get_trading_dates()函数，用法为：ContextInfo.get_trading_dates(stockcode, start_date, end_date, count, period)。该函数在init函数下无效，可在after_init中使用。

量化交易Python实用功能函数（6）

       量化交易的一大功能是“回测”，通过回测可以直观检验策略的有效性及存在问题。

       上篇文章《大牛量化：量化双均线策略回测效果如何？》对双均线策略的回测分析，总结经验，量化交易不再迷茫，将不确定行情转化为可操作交易。

       已介绍的代码功能包括：

       获取股票上市时间（get_open_date()）

       判断回测模式（ContextInfo.do_back_test）

       设置回测基准（ContextInfo.benchmark）

       设定回测系统日志显示级别（ContextInfo.data_info_level）

       获取特定记录（get_result_records()）

       接下来，将分享QMT量化平台的行情函数：

       (一) 设置定时器（ContextInfo.run_time(funcName,period,startTime)）

       实现：设置定时器执行指定函数

       参数：funcName回调函数名称，period执行周期，startTime开始时间

       示例：ContextInfo.run_time('funcName', '1min', '--')

       (二) 创建板块（create_sector(parent_node,sector_name,overwrite)）

       实现：在指定节点下创建板块

       参数：parent_node根节点，sector_name板块名称，overwrite覆盖已有板块

       示例：create_sector('root', 'my_sector', True)

       (三) 创建板块目录节点（create_sector_folder(parent_node,folder_name,overwrite)）

       实现：在指定目录下创建节点

       参数：parent_node根节点，folder_name节点名称，overwrite覆盖已有节点

       示例：create_sector_folder('root_folder', 'my_subfolder', True)

       (四) 获取板块目录信息（get_sector_list(node)）

       实现：获取指定节点下的所有板块信息

       参数：node目标节点

       示例：get_sector_list('root')

       (五) 设置板块成分股（reset_sector_stock_list(sector,stock_list)）

       实现：更新板块内成分股

       参数：sector板块名称，stock_list股票代码列表

       示例：reset_sector_stock_list('my_sector', ['AAPL', 'GOOGL'])

一文读懂 量化交易软件 Ptrade QMT详细对比（建议收藏）

       大家好，我是资深客户经理鹰眼擒龙，今天带大家一起深入了解量化交易软件中的两位佼佼者——Ptrade与QMT。在众多量化交易者中，如何选择最适合自己的工具，是每一个交易者都会遇到的问题。今天，我们将从多个维度，对Ptrade与QMT进行详细对比，以帮助大家做出明智的决策。

       一、开发商与背景

       Ptrade由恒生电子开发，rfid读卡程序源码被誉为中国金融IT行业的领导者。而QMT则是迅投的产品，专注于为机构提供专业交易解决方案。两者均是实力雄厚的开发商，为用户提供了高质量的量化交易软件。

       二、编程语言支持

       Ptrade支持Python，而QMT则在Python基础上，还支持VBA。对于偏好VBA的老牌程序员来说，QMT提供了一个更广泛的编程选择。

       三、实盘支持品种

       Ptrade支持股票、两融、ETF申赎、可转债，而QMT则在此基础上，增加了期权和期货的支持。对于需要更多品种交易的用户，QMT无疑是更好的选择。

       四、可转债实时行情

       Ptrade现已支持可转债实时行情，QMT同样提供此功能。两者均需关注可转债的转股价格和转股溢价等数据，用户可根据需要自行获取。

       五、文件读取能力

       Ptrade支持文件读取，但需手动上传至服务器，操作相对繁琐；QMT则可以直接读取本地文件，大大提高了便利性。

       六、运行环境与策略执行

       Ptrade的策略运行在服务器端，提供更快的交易速度，但灵活性受限；QMT则允许用户在本地运行策略，提供了更多灵活性。

       七、第三方库支持

       Ptrade不支持第三方库，而QMT则全面兼容，为用户提供了更多的编程便利。

       八、回测与交易频率

       Ptrade仅支持分钟级与日线级别回测，QMT则提供了更广泛的时间周期选项，满足不同交易频率的usb串口驱动源码需求。

       九、参数优化功能

       Ptrade不提供参数优化功能，而QMT则支持，为用户提供了更灵活的策略调整空间。

       十、交易速度与上手难度

       Ptrade在交易速度上具有优势，而QMT的上手难度相对较高，对于新手用户，Ptrade更为友好。

       十一、综合考量与建议

       选择量化交易软件时，应根据自身需求进行决策。若交易需求简单，不涉及期货期权，则Ptrade即可满足需求。若需求复杂，涉及期货期权策略，则QMT是更好的选择。对于可转债交易，两者均提供支持。在使用前，建议体验两者的测试账户，以便做出最适合自己的选择。

QMT详细介绍

       迅投QMT是一个极具吸引力的量化策略交易系统，尤其适合对投资有较高要求的机构投资者，如券商、期货公司和信托公司。该系统整合了行情分析、研究工具和交易功能，并内置了全面的风险控制机制，旨在提供一站式服务。QMT的核心亮点在于其灵活的投研量化平台，支持多种量化策略，包括CTA和无风险套利，且具备回测和自动交易功能，这对于策略优化和执行效率的提升非常有利。

       在实际应用中，尽管大部分券商都提供策略交易服务，但不同的机构在开通条件、功能限制和佣金费用上可能存在差异。例如，一些券商的佣金较低，能有效降低量化交易的成本。QMT的交易品种涵盖了普通股票/ETF、港股通、融资融券和ETF期权（其中程序化交易ETF期权可能需要额外申请权限）。大部分品种，如股票和期权，都可通过内置的模型交易进行tick和kline级别的本地自动化交易，操作便捷，灵活性高。

量化免费数据方案之QMT/XtQuant(1)

       QMT和XtQuant简介

       QMT是当前最低接入门槛的量化实盘接口之一。该平台支持本地部署，可用于回测和实盘操作，同时提供独立的SDK，即XtQuant。

       XtQuant主要负责行情数据和交易接口，不提供回测功能。目前，通过XtQuant获取普通行情数据是免费的，但存在流速限制。测试表明，每秒低于1次的数据获取是可行的。

       XtQuant获取行情数据

       在XtQuant中，数据获取通常分为两个阶段：缓存阶段和读取阶段。

       缓存阶段的API通常以download_开头。

       因此，若要获取历史行情数据，首先需要缓存。具体API如下：

       若需一次下载多支证券的行情数据，可以使用download_history_data2这个API。

       当start_time到end_time区间的数据缓存完成后，即可调用get_market_data来获取行情数据。

       此方法支持获取'1m', '5m', 'm', 'm', '1h', '1d'和分笔（tick）数据。不同周期下，返回的字段各异。除分笔外，能返回的数据包括时间，OHLC，volume（成交手）和amount（成交金额）。

       需要注意的是，该方法无法返回复权因子。若需将数据转存到其他数据库，还需调用get_divid_factors来获取复权因子，与未复权数据一同保存。直接转存复权数据没有意义，即使是后复权，也存在出错的可能。

       示例

       get_market_data的返回结果为dict类型。其key为行情字段，如time, open, close等。值则以证券代码为索引，以时间为列的各个字段值。在上述示例中，我们对其进行了转置，这也是我们正常使用它们的方式。

       最终输出如下：

       注意，xtquant使用的日期格式，若周期为1d，则为"YYYYMMDD"。若周期为分钟级，则为"YYYYMMDDHHmmss"。若使用datetime.datetime类型的时间，可以用以下方式格式化：

       strftime的格式串难以记忆，arrow时间库在这方面进行了改进，周期由大到小，表示形式也实现了递进，易于记忆。在不影响性能的情况下，我们可以先将其转换为Arrow对象，再进行格式化。

这款量化交易软件QMT怎么这么好用？

       随着科技进步，量化交易在投资领域中崭露头角，迅投QMT作为一款卓越的量化交易软件，深受投资者喜爱。本文将揭示QMT的独到之处和优势。

       QMT的核心在于利用计算机程序和数学模型进行科学的交易决策。它帮助投资者通过分析历史数据，制定并执行高效的风险控制策略。作为集行情分析、策略研究、交易执行和风控于一体的终端，QMT尤其适合活跃的交易者、量化爱好者和专业投资者。

       迅投QMT的亮点包括：

       易用编程环境：支持Python和VBAQ语言，VBA适合Excel用户，Python则适合开发者，Q语言接口则提供了更多选择。

       策略编写：灵活的策略编写功能，支持多种编程语言，用户可根据自身能力定制交易策略。

       高效运行：C++底层架构确保了策略执行的稳定性和速度。

       强大回测：内置回测引擎，用户可调整参数测试策略性能。

       实盘交易：兼容多个券商接口，实时监控账户和交易情况。

       严格风控：提供止损止盈、风险预警等工具，保护投资者利益。

       数据分析：内置数据工具，帮助用户深入理解市场动态。

       QMT适用人群广泛，无论是交易频繁、关注多个标的的投资者，还是对量化交易有深入理解和需求的专业人士，都能在QMT中找到适合的解决方案。

       此外，QMT的六大特色，如联动下单、星空图分析、算法交易等，进一步提升了交易的便利性和策略的多样性。总体而言，迅投QMT凭借其全面的功能和优质服务，成为投资者探索量化交易世界的理想伙伴，助力他们提升投资效率和收益。

QMT——量化运行速度最快的软件最新版

       在量化交易日益普及的今天，它以其逻辑清晰、执行精准、决策理性以及完善的风控机制，受到众多投资者青睐。特别是对于个人投资者来说，QMT，作为一款备受关注的软件，因其与家券商的广泛合作和超快的运行速度，成为了理想的选择。

       QMT，起初名为迅投QMT，合作券商将其更名为iquant、国金QMT等，其中部分券商还提供miniQMT和测试账号。不过，券商版QMT可能存在一些收费功能的限制，如VIP行情服务需要付费，这可能会影响部分用户的投资体验。

       QMT定位为策略交易终端，特别针对个人投资者的量化需求设计，提供行情显示、策略研究、交易执行和风控管理功能。其优势显著，如全内存交易实现低至1ms的单笔延迟，支持双语言编程（VBA和Python），以及灵活的全周期回测，最长可达十年。场景化模版服务也便于新手学习和策略验证。

       QMT的运行速度优势尤为突出，部分券商为QMT用户开发了独立的极速交易柜台，进一步提升了交易效率。在申请门槛和佣金政策上，有的要求较高，但也有上市大券商提供无门槛免费申请和优惠佣金，这对于各类投资者，包括在校大学生、退休程序员以及对量化交易感兴趣的个人，都是利好。

       总的来说，QMT为投资者提供了一个高效、易用的平台，不仅有助于个人实现量化交易，还能节省软件成本。祝愿每位投资者在年能顺利投资，早日掌握属于自己的量化交易策略。

QMT量化交易—数据订阅、下载和获取的本质

       一、QMT数据接口解析

       数据接口分为三类：subscribe_、download_和get_。

       subscribe_：订阅数据，用于实时行情，数据来临时自动处理，实现“等”字核心功能。实时行情数据，如个股和全推，使用订阅方式。

       download_：从服务器下载历史数据，如K线数据（日线、5分钟、1分钟、tick等）。

       get_：获取本地存储数据，使用前需下载相关数据。

       QMT中，股票、期货、债券等统称为合约。

       二、数据获取流程详解

       实验在非交易时间进行。

       1）subscribe_（服务器数据获取）：主要获取开盘时间的tick数据。实测可获取非交易时间的收盘时点最后一笔tick数据。

       首批获取上海交易所所有股票tick数据，间隔约3秒后，第二批获取深圳交易所所有股票tick数据。

       注意：使用“沪深A股”调用方法以避免非沪深A股的名录。

       2）get_（本地数据获取）：从本地计算机硬盘或内存中提取数据使用。

       例如：获取level2数据，需确保已下载或订阅相关数据。

       运行get_l2时，若无下载或订阅，将无法获取任何数据。

       获取流程：下载数据到硬盘或内存，使用get_读取数据用于策略或回测。

       例如：订阅一天的tick历史数据，非交易时间运行可获取到收盘后的最后一笔tick数据，再次执行get_可获取全天tick数据。

       若未订阅，直接获取数据，说明数据存储在本地，可再次使用。

       3）download_（服务器数据存储）：直接将服务器数据存储至本地硬盘。

       首次下载后，再次执行get_仍能接收到数据，说明数据已持久化存储。