QMT&PTrade-详细对比

在选择免费的量化交易软件时，QMT 和 PTrade 是两个非常热门的选择。它们各有优势，适合不同类型的投资者。下面从多个维度对两者进行详细对比，帮助你更好地了解它们的差异和适用场景。

一、QMT：本地运行，功能**，适合专业用户

特点：

• 本地运行：策略在本地电脑上执行，需要保持客户端在线。
• 支持多种编程语言：Python 和 VBA 都可以使用。
• 数据调用灵活：可自由加载本地数据、第三方库（如 Tushare、Pandas、NumPy 等）。
• 支持云端服务器：可通过 miniQMT 连接外部 Python 环境，提升开发效率。
• 交易品种丰富：涵盖股票、两融、期权、期货、ETF、可转债、港股通、北交所等。

优点：

1. 策略安全性高：数据和代码都保存在本地，不易泄露。
2. 交易速度快：与本地硬件配置有关，性能稳定。
3. 灵活性强：支持自定义策略、多资产联动、复杂逻辑处理。
4. 适合深度研究：可结合 AI 模型、机器学习等**技术。

️ 缺点：

• 需要电脑一直开机，对硬件有**要求。
• 对于新手来说，学习成本较高。
• 本地存储的数据管理较为繁琐。

二、PTrade：云端运行，操作便捷，适合新手和中低频交易者

特点：

• 云端运行：策略部署在券商服务器上，无需本地设备持续运行。
• 操作简单：界面友好，适合没有编程经验的用户。
• 支持 L2 行情数据：提供更详细的**信息，适合做高频或短线交易。
• 策略管理方便：无论在哪里登录，都能查看、修改和运行策略。

优点：

1. 操作便捷：不需要保持电脑在线，随时随地都能监控策略。
2. 内置策略模板：提供网格交易、条件单、拐点交易等多种现成工具。
3. L2 数据支持：适合对行情细节敏感的交易者。
4. 适合新手入门：学习曲线较低，上手快。

️ 缺点：

• 策略运行在云端，存在**的数据安全风险。
• 不支持 VBA 编程，** Python。
• 对第三方库的安装和使用有限制。
• 无法像 QMT 那样自由调用本地数据。

三、对比总结

项目	QMT	PTrade
运行方式	本地运行	云端运行
编程语言	Python VBA	仅支持 Python
策略保密性	强（本地存储）	较弱（云端存储）
交易速度	快（取决于本地配置）	快（依赖服务器性能）
数据调用	灵活（可调用本地/第三方库）	受限（依赖平台数据）
L2 数据支持	无	有
策略管理	需手动维护	云端统一管理
适合人群	有编程基础、追求灵活性的专业用户	新手、中低频交易者
交易品种	**（股票、期权、期货等）	偏向股票、ETF、可转债等

四、如何选择？

• 选 QMT 的人：有编程基础，喜欢自己写策略；注重数据安全和策略控制；需要处理多资产、高频交易；有高性能电脑和稳定的网络环境。
• 选 PTrade 的人：没有编程经验，想快速上手；倾向于“设置后自动运行”的模式；关注中低频交易、网格、条件单等策略；希望随时查看和调整策略，不依赖本地设备。

小贴士：

• 新手建议先从 PTrade 入门，熟悉量化交易流程后再过渡到 QMT。
• 专业用户可直接选择 QMT，但需投入**时间学习和优化策略。
• 注意券商支持情况：不同券商对 QMT/PTrade 的接入和支持程度可能不同，建议提前咨询。

无论是 QMT 还是 PTrade，都是不错的量化工具，关键在于根据自身需求和能力来选择。工具只是辅助，真正决定收益的是你的策略设计和风控能力。

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温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。

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