【量化交易】迅投QMT——基础操作新建策略导入策略！

最新推荐文章于 2025-05-09 10:11:55 发布
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策略指标

#基础操作

#新建策略
  1. 在【我的】主页，点击新建策略按钮
  2. 点击【pyhton策略】模型
  3. 会弹出一个策略编辑器框 【新建策略文件】
  4. 编辑完点击【编译】按钮
  5. 关闭策略编辑器
    导入策略

  6. 券商 QMT：1. 点击进入【模型研究】界面 2. 右键 -> 选择本地. rzrk导入

    导入rzrk文件

    投研端：1. 点击【行情】界面,选择模型 2. 右键 -> 选择本地. rzrk导入

    导入rzrk文件

    #策略在副图作为指标运行

    在主图上双击策略 VBA策略可以直接输出图像

    副图VBA

    新建策略rzrk

通达信预警自动化交易-适合小白的量化交易系统
weixin_43109278的博客
05-27 1万+
产品简介：通达信预警自动化交易，量化交易神器，开启散户盈利新纪元在数字化金融的浪潮中，量化交易早已成为投资界的一大热门。然而，传统量化交易的高门槛、技术难题以及昂贵的费用，让许多散户投资者望而却步。现在，我们团队带来了革命性的量化交易工具——通达信预警自动化交易，量化交易神器，专为散户投资者量身打造，让您轻松迈入量化交易的大门，开启盈利新纪元！通达信预警自动化交易，量化交易神器简单易用。
QMT量化10天入门----第一天
XD1996CD的博客
04-10 428
在初始界面的中间，是“策略列表”板块，可以看到软件中内置了很多常见的策略（其中可以看到字母P和字母V，分别表示python和VBA语言）。倒数第二行代码，计算绘图用的收盘价close，我们可以看到引用了 ContextInfo中的['close']，然后需要设置展示区间和分红方式，之后在自己的策略中可以根据实际需要修改这两个参数。可以双击选择一只股票，或者打开自己的【自选股】，原来的k线下方出现了我们【代码绘制的图】。我们先来运行试一下，还是在【策略编辑器】界面，点击【PY简单示例】下方的【运行】
量化交易入门 - 基于迅投QMT量化平台 Xquant接口实现从数据获取、数据加工、策略实现到自动下单基本操作
qq_58168857的博客
01-19 6296
本文针对各种没有入门的小白，用示例讲解了 基于迅投QMT量化平台 Xquant接口实现从数据获取、数据加工、策略实现到自动下单基本操作流程和使用的方法。有了这些数据和方法，就可以开发一个简易的量化交易系统了。
迅投QMT极速策略交易系统——高效策略交易的利器
gitblog_06794的博客
05-09 1020
迅投QMT极速策略交易系统——高效策略交易的利器 【下载地址】迅投QMT极速策略交易系统说明文档 迅投QMT极速策略交易系统是一款专为高效交易设计的工具，帮助用户通过智能策略实现快速、精准的交易操作。系统提供从安装配置到策略编写、信号处理和交易执行的全流程支持，内置多种功能模块，满足不同交易需求。详细的操作指南和注意事项...
迅投miniQMT量化交易之【网格交易】的实现（四）——参数详解
tzzqn2008的专栏
03-06 930
和大家一起分享如何使用miniQMT实现我们自己的网格交易系统。如果您对量化交易感兴趣，欢迎一起交流。
迅投QMT量化交易系统新手指南及常见问题
WTSolutions的博客
02-09 1842
需要一台Windows电脑，也可以使用云服务器，电脑的性能取决于你自己的策略，如果策略的数量不多，且策略并不复杂，其实普通的电脑都没有问题。我自己的策略比较简单，我把我的电脑的一些硬件，比如USB接口只开启了一个，声卡什么用不到的硬件都关闭了，只保留了必须的硬件，这样可以保证电脑的性能，也可以保证电脑的稳定性，同时电耗也会比较低，目前我的电耗每天不到0.5度。有一些券商基本没什么开户门槛，可以开通QMT，如果有需要，可以私信我，与我联系，可以与我的客户经理联系，其实也就只是帮个忙，不是全职干这个的哈。
聚宽跟单&QMT实盘
qq_46262068的博客
03-04 976
自从实盘交易通道关闭后，我尝试了众多其他平台，但始终未能找到顺手的替代品，最后还是通过QMT实现聚宽的策略实盘，只需要在策略代码中粘贴五行代码即可实现，不需要改动策略
迅投QMT策略说明材料应用场景-策略思想-参数设置.docx
01-18
迅投QMT策略说明材料应用场景-策略思想-参数设置。 Python策略里主要有两个函数构成，一是init函数，初始化函数；二是handlebar函数，循环函数，每根bar会执行一次循环函数里的代码内容
迅投QMT自带策略-双均线实盘示例PY策略-解读
WTSolutions的博客
02-18 1485
这个代码实现了一个基于双均线策略的量化交易系统，通过计算快慢均线的交叉点来判断买入和卖出的时机，并在满足条件时执行相应的交易操作。代码中还包含了委托管理、时间过滤、历史K线过滤等功能，以确保交易的准确性和安全性。
[QMT]07-迅投极简版调用教程
liuyukuan的专栏
01-23 2967
通过Python调用迅投极简的XtQuant接口实现下单。本文为极简演示代码，供学习交流。
迅投QMT极速策略交易系统_模型资料_Python1
08-03
1.1. 策略示例 1.1.1. 一个简单的 Python 策略 1.2. 运行机制 1.2.2. 重要概念 1.2.3. Python 策略运行机制 1.2.
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.6.迅投/QMT平台
封步宇AIGC的博客
12-01 1530
迅投量化交易平台（Quick Multi-strategy Trading，简称 QMT）是一款面向国内量化交易用户的专业化交易服务平台。QMT 提供了全面的量化交易工具，包括策略开发、回测与优化、自动化交易、实时监控等功能。凭借其高效的交易执行、低延迟的数据支持，以及对多市场、多品种的兼容性，QMT 已成为国内量化交易者特别是高频交易用户的热门选择。迅投平台的特点在于其专业的量化工具、便捷的交易接口、以及对接国内主要券商和期货公司的能力，使得交易者可以在复杂的市场环境中快速执行交易策略。
迅投QMT最近开发文档，自己取
最新发布
06-03
PDF版本
迅投QMT使用手册V1.0 .rar
06-12
迅投QMT使用手册V1.0 .rar
qmt量化交易策略小白学习笔记第1期【qmt如何获取股票概况？】
fanglue3705的博客
05-21 1289
示例返回值 from xtquant import xtdata # 输出平安银行信息的中文名称 xtdata.get_instrument_detail("000001.SZ")大蟒 from xtquant import xtdata xtdata.get_instrument_detail(stock_code)主力合约标记，1、2、3分别表示第一主力合约，第二主力合约，第三主力合约。包含股票的上市时间、退市时间、代码、名称、是否是ST等。合约乘数(对期货以外的品种，默认是1)合约的品种名称(期货)
迅投QMT官方文档及社区实践整理的详细教程
zhangyunchou2015的博客
04-11 741
完整代码需配合QMT实盘权限使用，建议先在模拟环境测试。遇到委托状态异常时，务必参考网页3的本地状态存储方案。
【大麦小米学量化】使用迅投QMT客户端定时操作逆回购，再也不担心忘了赚零花钱了（含完整源代码）
IT里的交易员-博客
03-13 2245
前面很多人提到逆回购，但是经常一忙就忘了收盘后下单逆回购，白给的肉又飞了。这里我们使用QMT玩玩逆回购，代码简单，复制到本地，配置好即可运行，收益无负担，送你的钱不要白不要。简单来讲，逆回购从本质上讲是一种短期贷款，就是你把钱借给别人，获得固定利息；别人用债券（国债或企业债）作抵押，到期还本付息。使用xtquant调用迅投MiniQMT客户端定时操作逆回购，再也不担心忘了赚零花钱了（含完整源代码）让更多人可以看到！
[QMT量化交易小白入门]-十二、QMT回测龙头打首板和连板的策略
木头大左的博客
12-16 3059
class a():passA = a() #创建空的类的实例 用来保存委托状态field_list定义了需要的市场数据字段，而类a用于保存交易状态。
量化投资分析平台 迅投 QMT（一）激活python迅投对接端口
pepCodeTrader的博客
06-03 5106
两个月前（2024年4月）迅投和CQF有一个互动的活动，进行了平台的一个网上路演，刚好我也去听了，感觉还是挺不错的。后来与“客服麻瓜”进行了对QMT的深入了解和使用，最后决定买了他们的服务。注册就可以进行试用，但是是有期限的。如果只是单方面的研究的话，还是建议用稍微便宜些的平台，我主要是需要期权的实时数据进行分析和交易。我会陆陆续续开始更新我的QMT日志，主要是期权相关的，欢迎大家来订阅！
写一个 在迅投QMT量化交易系统里能跑的策略
04-26
对于编写在迅投QMT量化交易系统中运行的策略，你可以考虑以下步骤： 1. 选择一个适合您交易需求的交易策略，例如均线策略、动量策略等。 2. 根据所选策略编写相关的代码，包括数据获取、计算指标、买入卖出逻辑等，并且要符合QMT交易系统的API规范。 3. 对策略进行回测，检查其表现并根据回测结果对策略进行优化。 4. 集成您的策略代码到QMT系统并进行实盘交易，观察并优化策略表现。 请注意，在编写和使用量化交易策略时，需要对市场风险有基本认识，并在执行策略之前进行风险评估。同时，在实盘交易中，应常常监督策略表现，并随时做出调整以规避潜在的风险。
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