最近市面新增一家低门槛开通QMT,miniQMT,Ptrade的股票免5券商，并且入金门槛只要几万即可。

如果对QMT量化权限券商有了解的投资者应该知道，这样的优惠开通条件，是比较少见的。

QMT

QMT是一个支持python,vba编程语言的量化交易平台。

里面有内置了一些策略，比如双均线实盘实例的python代码：

#encoding:gbk
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

"""
示例说明：双均线实盘策略，通过计算快慢双均线，在金叉时买入，死叉时做卖出
"""

class a():
    pass
A = a() #创建空的类的实例 用来保存委托状态 
#ContextInfo对象在盘中每次handlebar调用前都会被深拷贝, 如果调用handlebar的分笔不是k线最后分笔 ContextInfo会被回退到深拷贝的内容 所以ContextInfo不能用来记录快速交易的信号

def init(C):
    A.stock= C.stockcode + '.' + C.market #品种为模型交易界面选择品种
    A.acct= account #账号为模型交易界面选择账号
    A.acct_type= accountType #账号类型为模型交易界面选择账号
    A.amount = 10000 #单笔买入金额 触发买入信号后买入指定金额
    A.line1=17   #快线周期
    A.line2=27   #慢线周期
    A.waiting_list = [] #未查到委托列表 存在未查到委托情况暂停后续报单 防止超单
    A.buy_code = 23 if A.acct_type == 'STOCK' else 33 #买卖代码 区分股票 与 两融账号
    A.sell_code = 24 if A.acct_type == 'STOCK' else 34
    #设置股票池 订阅品种行情
    C.set_universe([A.stock])
    print(f'双均线实盘示例{A.stock} {A.acct} {A.acct_type} 单笔买入金额{A.amount}')

def handlebar(C):
    #跳过历史k线
    if not C.is_last_bar():
        return
    now = datetime.datetime.now()
    now_time = now.strftime('%H%M%S')
    #跳过非交易时间
    if now_time < '093000' or now_time > "150000":
        return
    account = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'account')
    if len(account)==0:
        print(f'账号{A.acct} 未登录 请检查')
        return
    account = account[0]
    available_cash = int(account.m_dAvailable)
    #如果有未查到委托 查询委托
    if A.waiting_list:
        found_list = []
        orders = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'order')
        for order in orders:
            if order.m_strRemark in A.waiting_list:
                found_list.append(order.m_strRemark)
        A.waiting_list = [i for i in A.waiting_list if i not in found_list]
    if A.waiting_list:
        print(f"当前有未查到委托 {A.waiting_list} 暂停后续报单")
        return
    holdings = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'position')
    holdings = {i.m_strInstrumentID + '.' + i.m_strExchangeID : i.m_nCanUseVolume for i in holdings}
    #获取行情数据
    data = C.get_history_data(max(A.line1, A.line2)+1, '1d', 'close',dividend_type='front_ratio')
    close_list = data[A.stock]
    if len(close_list) < max(A.line1, A.line2)+1:
        print('行情长度不足(新上市或最近有停牌) 跳过运行')
        return
    pre_line1 = np.mean(close_list[-A.line1-1: -1])
    pre_line2 = np.mean(close_list[-A.line2-1: -1])
    current_line1 = np.mean(close_list[-A.line1:])
    current_line2 = np.mean(close_list[-A.line2:])
    #如果快线穿过慢线,则买入委托 当前无持仓 买入
    vol = int(A.amount / close_list[-1] / 100) * 100 #买入数量 向下取整到100的整数倍
    if A.amount < available_cash and vol >= 100 and A.stock not in holdings and pre_line1 < pre_line2 and current_line1 > current_line2:
        #下单开仓 ，参数说明可搜索PY交易函数 passorder
        msg = f"双均线实盘 {A.stock} 上穿均线 买入 {vol}股"
        passorder(A.buy_code, 1101, A.acct, A.stock, 14, -1, vol, '双均线实盘', 1 , msg, C)
        print(msg)
        A.waiting_list.append(msg)
    #如果快线下穿慢线,则卖出委托
    if A.stock in holdings and holdings[A.stock] > 0 and pre_line1 > pre_line2 and current_line1 < current_line2:
        msg = f"双均线实盘 {A.stock} 下穿均线 卖出 {holdings[A.stock]}股"
        passorder(A.sell_code, 1101, A.acct, A.stock, 14, -1, holdings[A.stock], '双均线实盘', 1 , msg, C)
        print(msg)
        A.waiting_list.append(msg)

VBA的单股模型示范：

VARIABLE:cj1=0,hszhishu:=0,BBD=0,zhishu=0,tmp=0,tmpshort=0,buypoint=0,sellpoint=0,profit=0,TestHolding=0,maxzhishu=0,huiche=0,maxhuiche=0,DCS=0,maxprofit=0,maxDhuiche=0,Dhuiche=0,maxshortprofit=0, hs300bp=0,hstmp=0,TMPzhishu=0,hs300bp=0;

//……………………下单参数定义……………………………………

//ORDERTYPE:=1101;//…………下单类型
//ACCOUNTID:='580000';//…………填写对应下单账号
//ORDERCODE:=STKLABEL();//…………下单代码
//PRICETYPE:=5;//…………下单价格类型
//VOLUME:=100;//…………下单数量（金额）

//…………………………………………………………………………

DIFF := EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26);
DEA  := EMA(DIFF,9);
MACD1 := 2*(DIFF-DEA), COLORSTICK;
hs300c:=callstock('sh000300',vtclose,-1,0);/////引用其他证券价格
/////////////////////均线
m1:=ma(c,5);
m2:=ma(c,10);
m3:=ma(c,20);
m4:=ma(c,30);
m5:=ma(c,60);
m6:=ma(c,120);
m7:=ma(c,240);

///////////////////////////////////////////////////

M:=BARSLAST(date<>REF(date,1))+1;//////当天开盘的k线数
/////////////////////////////////////////////

t:BARSLAST(TestHolding=0),nodraw;//////////持仓周期

zst:=(hs300c-ref(hs300c,t))/ref(hs300c,t);//////持仓期间指数涨跌幅

ggt:=(c-ref(c,t))/ref(c,t);///////////

CJt:= 1*(GGt) ,NOAXIS;////////计算纯多头实时收益

dcCJt:= 1*(GGt-zst) ,NOAXIS;////////计算对冲实时收益
//

cjt1:=if(TestHolding>0,(cjt-ref(cjt,1))*100，0）,LINETHICK0;////每个周期的多头收益
dccjt1:=if(TestHolding>0,(dccjt-ref(dccjt,1))*100，0）,LINETHICK0；//每个周期的对冲收益

qzzhishu:=1*sum(cjt1,0),NOAXIS;//计算实时收益的净值

qzdczhishu:=1*sum(dccjt1,0),NOAXIS;//计算实时对冲收益的净值

bk:= c>= hhv(c,20) and c>m5;//////////开仓条件

bp:=(t>=3 and  m1<m3 and c<o and c<m1)////平仓条件

；
//

nn:=0;//////往后推迟几个周期交易//

IF (ref(Bk,nn) and not(bp) and  TestHolding=0  ） THEN BEGIN
    TestHolding:=1; 
    BBD:=BARPOS;
   DRAWTEXT(1 ,H+4,'买入');
   VERTLINE(1 ,h+10,l-10,coloryellow,1,VTDOT);
    //P:=PASSORDER(23,ORDERTYPE,ACCOUNTID,ORDERCODE,PRICETYPE,-1,VOLUME{下单量});
   hs300bp:=callstock('sh000300',vtclose,-1,0); 
    buypoint:=close;    
    tmp:=zhishu;
    hstmp:=hszhishu;
END 
//卖出
IF (ref(bp,nn) AND TestHolding>0   ) THEN BEGIN
    TestHolding:=0;
    BBD:=0;
    DRAWTEXT(1,H+1,'卖出');
    VERTLINE(1,h+10,l-10,colorwhite,1,VTDOT);
    //P:=PASSORDER(23,ORDERTYPE,ACCOUNTID,ORDERCODE,PRICETYPE,-1,VOLUME{下单量});
    hs300sp:=callstock('sh000300',vtclose,-1,0);    
    thisprofit:=(close-buypoint)/buypoint;
    HSthisprofit:=(hs300sp-hs300bp)/hs300bp;
    HSzhishu:=(hstmp+hsthisprofit);
    zhishu:=(tmp+thisprofit-0.003);
    buypoint:=0;
    hs300bp:=0;
    profit:=profit+thisprofit;
    DCS:=DCS+1;
END

//…………………回撤统计开始…………………………………    
if profit>maxprofit THEN BEGIN   
    maxprofit:=profit;  
    Dhuiche:=0;     
END 

IF profit<maxprofit THEN BEGIN    
    Dhuiche:=maxprofit-profit;    
END 

IF Dhuiche>maxDhuiche THEN BEGIN     
    maxDhuiche:=Dhuiche;     
END 

if profit>maxprofit THEN BEGIN   
    maxprofit:=profit;  
    Dhuiche:=0;     
END 

IF profit<maxprofit THEN BEGIN    
    Dhuiche:=maxprofit-profit;    
END 

IF Dhuiche>maxDhuiche THEN BEGIN     
    maxDhuiche:=Dhuiche;     
END 
//……………………回撤统计结束………………………………

BYL:=IF(buypoint>0,close-buypoint,0);
vv:=hs300bp;
指数:zhishu,NOAXIS,coloryellow;
对应指数:=hszhishu,NOAXIS,colorwhite;
对冲:=指数-对应指数,NOAXIS,colorblue;
dczs:=TMPzhishu,NOAXIS,colorblue;
最近浮盈:=thisprofit,LINETHICK0;
最近指数涨跌:=HSthisprofit,LINETHICK0;
最近对冲收益:=thisprofit-HSthisprofit,LINETHICK0;

交易次数:DCS,LINETHICK0;

最近回撤:=hhv(指数,0)-指数,noaxis;
最大回撤率db：hhv(（hhv(指数,0)-指数）,0),LINETHICK0;
持仓时间：=count(TestHolding>0,0),LINETHICK0;
交易时间：=count(hs300c>0,0),LINETHICK0;
ttttt:TestHolding,LINETHICK0;
平均单边:指数/交易次数,LINETHICK0;
平均对冲:=对冲/交易次数,LINETHICK0;
最大回撤率dc：=hhv(（hhv(对冲,0)-对冲）,0),LINETHICK0;
xpdymd指数:zhishu,NOAXIS,coloryellow;
胜率：count(指数>ref(指数,1),0)/DCS,LINETHICK0;

QMT需要在软件里面写代码，运行，回测

miniQMT

而它的简单模式，miniQMT模式，则可以以命令行的形式运行。但前提，也是需要启动一个miniQMT客户端，用于和命令行的程序通讯。

登录的时候勾选这个极简模式，即可进入miniQMT模式。

miniQMT使用的是原生的python环境，所以它可以支持64 位 Python 3.6、3.7、3.8、3.9、3.10、3.11、3.12版本，不同版本的 Python 导入时会自动切换。

比如下面的获取行情的代码，可以保存为一个文件，比如为 main.py， 然后在命令行下运行：python main.py 就可以执行了。

# 从本地python导入xtquant库，如果出现报错则说明安装失败
from xtquant import xtdata
import time

# 设定一个标的列表
code_list = ["000001.SZ"]
# 设定获取数据的周期
period = "1d"

# 下载标的行情数据
if 1:
    ## 为了方便用户进行数据管理，xtquant的大部分历史数据都是以压缩形式存储在本地的
    ## 比如行情数据，需要通过download_history_data下载，财务数据需要通过
    ## 所以在取历史数据之前，我们需要调用数据下载接口，将数据下载到本地
    for i in code_list:
        xtdata.download_history_data(i,period=period,incrementally=True) # 增量下载行情数据（开高低收,等等）到本地

    xtdata.download_financial_data(code_list) # 下载财务数据到本地
    xtdata.download_sector_data() # 下载板块数据到本地
    # 更多数据的下载方式可以通过数据字典查询

# 读取本地历史行情数据
history_data = xtdata.get_market_data_ex([],code_list,period=period,count=-1)
print(history_data)
print("=" * 20)

# 如果需要盘中的实时行情，需要向服务器进行订阅后才能获取
# 订阅后，get_market_data函数于get_market_data_ex函数将会自动拼接本地历史行情与服务器实时行情

# 向服务器订阅数据
for i in code_list:
    xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1) # 设置count = -1来取到当天所有实时行情

# 等待订阅完成
time.sleep(1)

# 获取订阅后的行情
kline_data = xtdata.get_market_data_ex([],code_list,period=period)
print(kline_data)

# 获取订阅后的行情，并以固定间隔进行刷新,预期会循环打印10次
for i in range(10):
    # 这边做演示，就用for来循环了，实际使用中可以用while True
    kline_data = xtdata.get_market_data_ex([],code_list,period=period)
    print(kline_data)
    time.sleep(3) # 三秒后再次获取行情

# 如果不想用固定间隔触发，可以以用订阅后的回调来执行
# 这种模式下当订阅的callback回调函数将会异步的执行，每当订阅的标的tick发生变化更新，callback回调函数就会被调用一次
# 本地已有的数据不会触发callback

# 定义的回测函数
    ## 回调函数中，data是本次触发回调的数据，只有一条
def f(data):
    # print(data)

    code_list = list(data.keys())    # 获取到本次触发的标的代码

    kline_in_callabck = xtdata.get_market_data_ex([],code_list,period = period)    # 在回调中获取klines数据
    print(kline_in_callabck)

for i in code_list:
    xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1,callback=f) # 订阅时设定回调函数

# 使用回调时，必须要同时使用xtdata.run()来阻塞程序，否则程序运行到最后一行就直接结束退出了。
xtdata.run()

miniQMT灵活性高，方便你引入各种本地第三方包。（QMT也可以引入第三方包）

调试更加方便，可以在vs code, pycharm上设置断点调试，甚至接入deepseek代码提示，也是有不少人喜欢专门在miniQMT上开发量化策略。

开通的窗口时间有限，想要了解详情和开通的朋友可以扫码联系开通~

转载请注明：吾要开户 » 低门槛（几万）QMT，miniQMT，Ptrade免5券商