QMT 极速策略交易系统，以下简称 QMT 系统，内置了 3.6 版本 的 python 运行环境，提供行情数据与交易下单两大核心功能。通过编写 python 脚本，可以完成指标计算，策略编写，策略回测，实盘下单等需求。

QMT 系统支持回测模型与实盘模型。

回测模型：是在历史 K 线数据基础上，按从左至右的顺序逐根扫描 K 线，通过模拟资金账户来记录每日的交易信号及持仓盈亏情况，最终呈现策略在历史时间段内的净值变化趋势。

实盘模型：是在盘中接收最新的动态行情数据，实时向交易所发送买卖指令，并对委托状态进行判断，需要持续重复进行报单与撤单操作的交易模型

一、QMT回测模型

1、回测是遍历固定的历史数据：

首先需要下载历史行情，首次下载可以在界面左上角，点击操作，选择数据管理补充行情，选择回测的周期，如日线，所需的板块数据，如沪深A股板块，时间范围选择全部，下载完整历史行情。

其次设置每日定时更新，可以点击客户端右下角行情按钮，在批量下载界面选择需要每天更新的数据，勾选定时下载选项，之后每天在指定时间会自动下载行情数据到本地。

2、回测模型取本地数据遍历，不需要向服务器订阅实时行情，应使用 get_market_data_ex函数，指定subscribe参数为False，来读取本地行情数据。

3、回测模型的撮合规则为，指定交易价格在当前k线高低点间的，按指定价格撮合，超过高低点的，按当前 k 线收盘价撮合。委托数量大于可用数量时，按可用数量撮合。

二、QMT实盘模型

当你回测结束，你需要开始实盘模型，注意这里提到的实盘，指的是接收未来 K 线的数据，生成策略信号，进行交易下单。

注意：实盘模型也分模拟柜台模拟交易和真实柜台实盘两种

1、你要运行实盘模型，QMT 系统提供两种交易模式：

默认的交易模式为逐 k 线生效 (passorder函数快速交易quicktrade参数填 0 即默认值)，适用与需要在盘中模拟历史上逐 k 线的效果需求。

以一分钟周期为例，把下单判断与下单函数放在 handlebar 函数内，盘中主图每 3 秒一次的分笔更新，会触发 handlebar 函数调用，系统会暂存此次调用产生的下单信号。3 秒后下一分笔到达时，如果属于新一分钟 K 线的首个分笔，判定上一分笔是前一根 K 线的最后分笔，会将暂存信号发往交易所完成交易；如果不是新 K 线的分笔，判定当前 K 线未走完，丢弃暂存信号。对于1 分钟 K 线来说，每根 K 线含 20 个分笔，前 19 个分笔产生的信号会被舍弃，最后一个分笔的信号，会在下一根 K 线首个分笔到达时，延迟 3 秒发出。系统内置的 ContextInfo 也做了相同的等待、回退处理，逐 K 线模式的交易记录可存储在 ContextInfo 对象的属性中。

QMT 系统也支持立即下单模式，给 passorder 函数的 quicktrade 参数填 2 ，运行后会立刻发委托，不做信号等待与丢弃操作。此时需用普通全局变量（比如自定义一个Class a ()）保存委托状态，无法存到 ContextInfo 的属性里。

2、实盘的撮合规则以交易所为准。股票品种的话，价格不能超过 2% 的价格笼子否则废单。数量超过可用数量时会废单。

3、实盘模型需要在模型交易界面执行。模型交易界面，选择新建策略交易，添加需要的模型。运行模式可以选择模拟或实盘。

选择模拟信号模式，在策略信号界面显示买卖信号，不实际发出委托。仅会记录交易信号在下方的策略信号栏中

选择实盘交易模式，显示的策略信号会实际发出到交易，同时交易信号会记录在下方的策略信号栏中

三、如何开通QMT和miniQMT

1、开通门槛

目前券商限时入金10万就可以开通

2、佣金费率

• 股票无条件万1，根据资金量最低可以做到万0.854

• 融资无条4.5%，根据资金量，最低可以做到4%