经典问题：请问之前用聚宽写策略，现在想用QMT实盘，发现很多聚宽上的API在QMT里没有，有什么解决方法么？
不同量化平台之间策略的移植，主要就是API的替换。
因为策略逻辑都是一样的！
1.对照API进行1v1修改
这个工作就比较麻烦了，而且还要解决同样的功能的函数，但是参数和不同的问题。
比如定时运行函数run_daily():
聚宽是分别：run_daily()、run_weekly、[run_monthly
但QMT是直接一个函数：
但假设原本聚宽是按weekly的周期，那么QMT还得把period对应好策略的运行周期。
是不是有一点点头大？
即使QMT是支持导入三方库的，但聚宽也不可能把自己的Python库拿出来啊
这还是一个API问题，如果你的策略比较复杂？那就有得累了，还不如重新编写一个来得快哦
所以说，最快的解决办法就是：直接开个新的证券账户，开通PTrade 或QMT的量化交易权限就搞定了
2.聚宽（JoinQuant）适合移植到PTrade
聚宽和PTrade都是云端服务器，如果移植到QMT，还得下载数据，对于没有适应QMT的trader来说，还得琢磨一下QMT的编译规则。
而且1V1解决API问题，也很方便
例如，以下两个常见问题
1， 我如何在某个交易时刻得知当前的某个标d是否已经涨跌停了？接口好像只给了昨天的涨跌停的价格
- 如果我再今天的某个交易时刻，想获取一段日线，其中今天已经交易的时刻也在日线里，我该怎么获取呢？
这个问题，在PTrade上，用一个函数就解决了：get_history()
总而言之，遇到此路不通，咱们随时可以换个路走，稳钱的道路上真的不必纠结，就像现在不只是聚宽，其中PTrade 和QMT 也是非常成熟的，笔者多年前就开始用了！
QMT
既能满足新手，在本地随便折腾；
又能满足IT精英，研究各种玩法；
还能满足金融大佬，使用高配置做各种套利；
该量化交易软件，已经被各大券商普及使用，也是投资者（个人+机构）的量化神器。
支持多语言编写、安全易用
有各界编程人士特别喜爱的miniQMT，可以通过XTquant，对接自己的Python环境。
PTrade
既要功能强大，又要方便执行，那么选云端的PTrade量化交易软件，最为合适！
无需数据下载，
策略启动后每天自动运行，
随时随地登录PTrade，查看或者编辑策略；
3.交易佣金和软件选择
个人如果开通低佣门槛的量化交易软件，步骤也非常很简单（据说某些个别券商设置高资金门槛，佣金还特别高，不实惠，这种就一定要避开了，低佣加低门槛才是王道！）
1、文末获取，其中包含了开户的各种低门槛条件以及申请量化的条件，建议结合个人条件之后，再进行开户
2、满足条件后提交申请[量化软件]的资料进行申请，后面开完户也有对应券商工作人员协助处理
3、申请成功后下载软件使用
需要低门槛开通量化交易权限的伙伴们，欢迎扫码资询，备注：量化交易开户
