QMT入门—初识QMT

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对于普通投资者来说,每天实时盯盘实在是无聊又无趣,特别是临时有事还会错过行情。如果能把自己的投资策略用代码实现,通过程序来自动买卖股票那该有多好,这样就不会错过行情也不会不按交易纪律来操作了。

解决办法有两种:一种是使用easytrader等工具通过程序模拟鼠标和键盘的输入来实现自动化交易,但这种方式不合规也不稳定还不安全; 另外一种是使用QMT等编写程序来自动化交易。 QMT是直接跟券商合作,通过提供api供投资者调用,在实现自动化交易的同时,还合规稳定和安全,并且开通门槛还不高,普通投资者满足一定条件就能开通

什么是QMT

QMT是Quick Model Trade的缩写,全称是讯投QMT极速策略交易软件,是睿智融科开发的一款针对证券、期货公司等专业金融机构的私募基金管理人、VIP客户、个人高净值客户等活跃交易用户量身定制的集行情显示、投资研究、策略编写、自动交易、极速交易、智能算法交易、组合篮子交易、合规风险管理等一体的专业策略交易平台。QMT基本覆盖分类评级为A类的证券公司,支持股票、两融、期权、期货交易。

QMT系统提供的功能特别多,主要特点如下:

  • 支持python和vba编写策略。其中python支持丰富的扩展库,如pandas、numpy和talib等;通达信、同花顺、大智慧、金字塔、文华上所编写的指标可快速迁移到qmt

  • 支持极速回测,支持多种绩效指标。qmt底层由c++实现,支持多核cpu并行计算,回测速度极快

  • 支持智能算法交易。 包括算法交易、随机量交易和迅投智能算法

  • 提供历史数据下载

QMT下载使用

  1. QMT怎么获取?

QMT是跟券商合作的, 其官网不提供QMT软件下载,只有在券商开户并申请开通QMT量化功能后,证券公司的客服人员才会提供QMT安装软件。

如果你还没有开通QMT,可以关注公众号后回复QMT开通获取,门槛和手续费都非常低。即使不做自动化交易,也建议申请开通,因为费率比你自己申请的肯定要优惠,也不麻烦,一年下来还能省下不少钱,何乐而不为呢。 ps: 个人直接去找券商申请门槛会比较高,费率也比较高

开户后券商会提供QMT测试账号,使用账号可以登陆测试版本QMT。建议在QMT正式账号申请下来之前先用测试账号试玩下

2. QMT安装登录

提供安装程序后,跟普通的windows程序一样正常安装即可。 安装完成后,双击程序即可打开登录界面,各家QMT基本类似,这里以国金QMT为例进行说明界面中各个选项的功能。

  • 行情+交易:功能全集,登录后如下图所示,包括我的、行情、交易、模型研究、模型交易等功能:

    图片

  • 独立交易:不包括我的、行情信息模块

  • 独立行情:不包括模型研究、模型交易模块

  • 极简模式:勾选后即为miniQmt模式,此时行情+交易、独立交易、独立行情几个选项置灰无法选择。登录后如下图所示,该模式下程序可以调用xtquant python包直接进行交易,而不需要在qmt中编写程序编译运行

    图片

  • 脱机:不需要输入账号密码,点击后可以看到我的、行情模块界面信息,只能初步体验下qmt长什么样,无法实际使用qmt
    3. QMT使用

  • 使用申请下来的账号可登录QMT,注意先不要勾选极简模式。极简模式使用方式有差异,后面单独写文章说明

  • 下载python库:点击左侧”模型研究”—> 上方点击”下载python库” —>在弹出界面点击”python库下载” 等待下载完成即可

    图片

  • 在模型研究中,新建一个python策略:

    图片

  • 弹出一个策略的编辑器,在这里会编辑我们的第一个qmt程序helloqmt,代码如下所示,可以看到非常简单:

#encoding:gbk

def init(ContextInfo):
 print("hello qmt init")

def handlebar(ContextInfo):
 print("hello qmt handlebar")
  • 分别点击策略编辑器上方的运行和回测按钮,可以在下方的”日志输出”窗口看到输出的日志,如下图所示,日志中出现"hello qmt init"和"hello qmt handlebar"即表明我们的第一个qmt程序运行正常

    图片

小结&交流

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

03-12
<think>好的,用户的问题是关于QMT(Quantitative Trading Platform)、quantmod和trader的。首先需要明确用户的具体需求。QMT是迅投公司开发的量化交易平台,主要用于A股市场。而quantmod是R语言中一个用于量化金融分析的包,常用于数据获取、可视化和技术分析。用户可能想知道如何将quantmod与QMT结合使用,或者如何在QMT中实现类似quantmod的功能。 需要确认QMT是否支持R语言的集成。查阅资料发现,QMT主要支持Python和VBA,而quantmod是R的包,因此直接集成可能有难度。可能需要通过其他方式在QMT中使用R代码,比如调用外部脚本或者使用中间件进行通信。 接下来,考虑用户提到的“trader”,可能是指实际的交易执行部分。用户可能希望了解如何在QMT中实现策略回测和自动化交易。需要查找QMT的API文档,了解其交易函数和回测框架的结构。例如,QMT提供XtTrader和XtQuant等模块,用于连接交易接口和数据获取。 然后,整合信息。用户可能需要将quantmod的分析结果应用到QMT的交易策略中。可能的解决方案包括:使用R进行数据分析后导出结果,再用Python读取并执行交易;或者使用Python的类似库(如pandas、TA-Lib)替代quantmod,直接在QMT的策略中实现分析。 此外,需要检查QMT的API是否支持实时数据获取和订单提交。例如,XtQuant提供历史数据获取函数get_market_data,而XtTrader处理订单。代码示例可能涉及初始化交易接口、订阅数据、计算指标、生成交易信号等步骤。 最后,确保回答符合格式要求:分步骤、无第一人称、代码和公式正确格式化,并在最后添加相关问题。相关问题应围绕QMT的功能扩展、quantmod替代方案以及策略部署问题展开。</think>QMT(迅投量化交易平台)与quantmod的结合应用涉及数据获取、策略开发和交易执行三个核心环节。以下是实现量化交易的关键方法: --- **数据对接与处理** 通过XtQuant模块获取实时行情数据,使用Python的pandas进行数据处理: ```python from xtquant import xtdata data = xtdata.get_market_data(['000001.SZ'], period='1d') df = data.to_dataframe().reset_index() ``` **技术指标计算** 替代quantmod的技术分析方法,使用TA-Lib实现MACD指标计算: ```python import talib df['macd'], df['signal'], _ = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) ``` **交易策略实现** 构建双均线策略并通过XtTrader执行: ```python from xtquant.xttrader import XtQuantTrader class Strategy: def on_tick(self): short_ma = df['close'].rolling(5).mean() long_ma = df['close'].rolling(20).mean() if short_ma.iloc[-1] > long_ma.iloc[-1]: XtQuantTrader.order_stock('000001.SZ', 'BUY', 1000) else: XtQuantTrader.order_stock('000001.SZ', 'SELL', 1000) ``` --- **回测验证** 使用QMT内置回测框架验证策略有效性,核心评价指标包括: - 年化收益率:$R_{annual} = (1 + R_{total})^{252/N} - 1$ - 夏普比率:$Sharpe = \frac{E[R_p - R_f]}{\sigma_p}$ - 最大回撤:$MDD = \max_{0≤i<j≤T}(P_i - P_j)/P_i$ ---
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