夜雨聆风投资者时刻紧盯盘面，不仅身心俱疲，还极为耗时。工作繁忙时，很容易错过最佳买卖点，与绝佳行情失之交臂。有没有办法实现自动买卖，解放双手呢？答案是肯定的，量化交易就能做到。
究竟什么是量化交易？以往，投资者依靠人工看盘，并基于特定策略进行买卖。而量化交易借助数学模型与统计原理，通过计算机来实现交易。投资者只需事先设定参数，当股票价格达到指定价位时 ，系统便会自动执行买入或卖出操作。
今天，我们来分析一下量化投资者，也就是宽客们所关注的各类量化平台之间的差异，探讨它们的优缺点。市面上较为常见的量化平台有聚宽（JoinQuant）、宽邦（BiggQuant）、掘金量化、同花顺 supermind。另外，QMT 和 PTrade 尽管宣传力度稍弱，但这并不妨碍它们成为主流的量化交易软件，在量化投资领域一样占据重要地位。
一
目前有哪些量化平台？
1、聚宽（JoinQuant）
优势：聚宽平台的文档资料丰富且详尽，数据精准度高，用户无需安装客户端，通过网页就能便捷使用。它的回测速度较快，还支持实时模拟交易，可以帮助用户及时验证策略的可行性。
不足：目前聚宽暂不支持实盘交易，同时回测时间存在一定限制，在一定程度上影响了用户的策略优化效率。
2、掘金量化
优势：掘金量化框架设计新颖，数据储备全面。它支持在本地运行，用户有足够的自主操作空间。这个平台采用开源模式，同时兼容多种编程语言，无论是资深专业用户，还是刚接触量化投资的新手，都能轻松上手。
不足：使用时需将数据先行下载到本地，这种操作不仅占用本地存储空间，有时也会耗费较多时间，影响数据获取效率。
3、同花顺 Supermind
优势：同花顺 Supermind 回测速度较快，能实时开展模拟交易，帮助用户迅速验证投资策略的有效性。另外，它集成了智能的同花顺问财功能，给用户提供丰富的资讯和数据支持。
不足：实盘使用个数有所限制，且平台代码并不开源，对于一些希望深度定制、修改平台功能的用户来说，可能会造成一定困扰。
4、宽邦（BiggQuant）
优势：宽邦最大的亮点在于，支持以可视化模块编写策略，降低了量化投资的技术门槛，即便是没有编程基础的用户，也能轻松搭建交易策略。平台数据比较全面，在实盘使用个数上不设限制，还内置 ChatGPT 辅助交流，助力投资者更好地优化策略。
不足：平台文档的可读性欠佳，免费的技术支持服务相对较少，并且代码不开源，可能会影响投资者对平台功能的全面了解和深度挖掘。
优势：PTrade 平台提供了极其详尽的文档资料，为使用者搭建起便捷的入门和学习途径。其策略依托云端运行，免除了本地部署的繁琐。平台内置的交易工具十分丰富，智能条件单、拐点交易、抢单交易等功能，满足了不同投资者在各类市场环境下的差异化交易需求，助力投资者抓住转瞬即逝的市场机会。
不足：实盘个数有限制，回测较慢，不开源。
5、QMT（miniQMT）
优势：QMT 支持策略在本地运行，它的数据储备非常齐全，搭配先进的回测框架，能够让投资者高效进行策略回测。并且它给用户提供极大的自主发挥空间，尤其是miniQMT，miniQMT 采取开源模式，方便开发者灵活定制和优化策略。
不足：使用 QMT 时，需提前将数据下载至本地。同时，平台对使用者的编程技术要求较高，比较适合有一定量化投资经验，同时具备扎实编程基础的进阶型投资者。
二
什么是QMT（miniQMT)
QMT 是一款专门给量化交易爱好者设计的量化交易软件，它具备行情展示、策略研究、交易执行和风控管理等多种功能。它提供了从数据获取、策略开发到交易执行的全套解决方案，并且采用全内存交易技术，单笔交易延迟低于1毫秒。另外，QMT支持多种编程语言，如Python、和C++，用户可以根据自己的技能和偏好选择合适的语言进行策略开发。
miniQMT是QMT的极简模式，miniQMT模式直接使用xtquant这个Python包，在软件外部编写Python程序与QMT客户端连接，然后实现程序化下单。这样一来，QMT客户端就完全转变为一个交易终端，量化程序可以独立于QMT运行，只要确保极简客户端处于运行状态就可以了。
三
QMT和miniQMT的差别
QMT：集行情显示、策略研究、交易执行和风控管理于一体，提供实时、全面的市场行情数据，涵盖股票、ETF、可转债、期权和期货等多种交易品种。支持策略编写和测试，可利用历史行情数据进行回测，还有丰富的风险管理工具。
miniQMT：主要提供数据源和交易接口，更侧重于编程灵活性和策略开发，支持实盘交易，通常不支持回测，需要回测时需借助其他工具。
QMT：提供了一定的脚本编写功能，但在编程灵活性和可扩展性上不如 miniQMT。策略编写需在 QMT 软件内部进行，受到 QMT 框架的限制。
miniQMT：使用 Python 包的形式提供 API，允许用户与其他 Python 程序无缝集成，可在任何支持 Python 的环境中编写策略代码，如 PyCharm、VSCode 等，开发更复杂和更具创新性的量化策略，不受特定客户端和平台的限制。
QMT：对本地硬件有较高的要求，尤其是处理大量数据或进行复杂计算时。
miniQMT：更为轻量级，资源占用较少，即使在配置不高的电脑上也能流畅运行。
QMT：适合希望使用图形化界面进行交易和策略开发的用户，对编程能力要求相对较低，适合初学者或者偏好一站式解决方案的用户，以及需要全面分析市场数据和进行复杂策略开发的投资者。
miniQMT：适合具有一定编程能力和金融知识的量化交易者，尤其是希望在 Python 环境中进行策略开发和测试的用户，以其轻量级、灵活性和可定制性受到追求高效、便捷交易体验的投资者青睐。
四
如何使用QMT和miniQMT
步骤1：安装和配置
QMT的安装和配置前面文章已经详细说明了，大家可以返回看看，或者找我领取安装教程。
2025年最全QMT量化交易保姆级教程: 从安装到回测（附最低开户佣金和QMT开通门槛）
QMT量化交易：什么是miniQMT? miniQMT如何安装和配置？如何低门槛低费率开通miniQMT?
步骤2：获取数据
（1）QMT行情数据获取
在QMT客户端界面可以直接查看实时行情，支持查看K线、分时、盘口等数据，可导出历史数据为CSV或Excel格式。
（2）QMT历史数据下载
进入"数据管理"→"历史数据下载"，可选择股票、期货、指数等品种，可选择1分钟、5分钟、日线等不同周期。
（3）通过QMT的Python接口获取
from xtquant.xtdata import get_market_data, get_local_data, download_history_data# 获取实时行情stock_data = get_market_data(stock_list=['600519.SH', '000001.SZ'],period='1d',start_time='20230101',end_time='20231231',dividend_type='front')# 下载历史数据download_history_data(stock_code='600519.SH',period='1d',start_time='20200101',end_time='20201231')# 获取本地已下载数据local_data = get_local_data(field_list=['close', 'volume'],stock_list=['600519.SH'],period='1d',start_time='20200101',end_time='20201231')
（4）miniQMT通过xtdata模块获取数据
from xtquant import xtdata# 获取股票列表all_stocks = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股')# 订阅实时行情xtdata.subscribe_quote(stock_list=['600519.SH', '000001.SZ'], period='1d')# 获取实时行情数据quote_data = xtdata.get_market_data(field_list=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'],stock_list=['600519.SH', '000001.SZ'],period='1d',count=5) # 获取最近5条数据# 获取历史数据history_data = xtdata.get_local_data(field_list=['open', 'close'],stock_list=['600519.SH'],period='1d',start_time='20230101',end_time='20230131')
（5) mini获取板块数据
# 获取板块成分股sector_stocks = xtdata.get_stock_list_in_sector('白酒板块')# 获取板块行情sector_quote = xtdata.get_sector_quote('白酒板块', '1d')
步骤3：新建策略
这里可以选择自己新建策略，也可以在QMT提供的示例基础上编辑修改。以下是一个简单的移动平均线交叉策略示例：
def moving_average_crossover(data, short_window, long_window):signals = pd.DataFrame(index=data.index)signals['signal'] = 0.0# 计算短期和长期移动平均线signals['short_mavg'] = data['close'].rolling(window=short_window, min_periods=1, center=False).mean()signals['long_mavg'] = data['close'].rolling(window=long_window, min_periods=1, center=False).mean()# 生成信号signals['signal'][short_window:] = np.where(signals['short_mavg'][short_window:]> signals['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0)# 生成交易指令signals['positions'] = signals['signal'].diff()return signals
步骤4：回测
在实际交易之前，你需要对你的策略进行回测，以评估其性能。
def backtest_strategy(data, signals):initial_capital = float(100000.0)positions = pd.DataFrame(index=signals.index).fillna(0.0)portfolio = pd.DataFrame(index=signals.index).fillna(0.0)portfolio['holdings'] = (signals['positions'] * data['close']).cumsum()portfolio['cash'] = initial_capital - (positions.diff() * data['close']).fillna(0.0)portfolio['total'] = portfolio['cash'] + portfolio['holdings']portfolio['returns'] = portfolio['total'].pct_change()return portfolio
步骤5：执行交易
# 这里需要替换为实际的交易执行代码def execute_trades(signals):# 根据signals中的交易信号执行买卖操作pass
五
如何开通QMT和miniQMT
◆◆开通门槛
◆◆QMT开通流程
开户成功后入金，第二天股东账户正常后开始走QMT申请流程 申请过程全程线上，预计2个工作日申请完成。 等待开通过程中，可以提供测试账号和软件给你试用，可以提供资料和安装配置流程。 开通成功后，会通过邮件发送你软件下载地址，登录账号后就可以使用。
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