为什么很多会Python编程的投资者都喜欢使用miniQMT？

为什么许多掌握Python编程的投资者倾向于选择miniQMT进行量化投资呢？大家好，我是小九。

首先，这些投资者具备编写代码的能力，因此在策略开发方面没有限制，自然会寻求功能更**、性能更强的量化交易平台。提到量化软件，QMT想必大家都不陌生。不过，QMT其实分为标准版（大QMT）和轻量版（miniQMT），它们之间究竟有何差异呢？

关键在于运行环境的不同。miniQMT采用的是标准的Python环境，这意味着它支持完整的Python生态，包括各种第三方库。相比之下，大QMT则使用了经过裁剪的Python版本，这导致很多**库无法直接调用，不少用户在使用过程中已经体会到了这种局限性。

举个例子，像Scikit-learn这样的机器学习库，或是Stat**odels等统计建模工具，在miniQMT中都能无缝集成，极大地扩展了策略的可能性。对于那些追求高度定制化且熟悉编程的用户来说，miniQMT无疑是更好的选择，因为它不会因为平台本身的功能缺失而阻碍创意实现。

使用miniQMT也非常简单，只需在本地安装并导入xtquant库即可开始探索。例如，通过subscribe_quote接口可以轻松订阅个股行情数据，进一步的功能则需要根据个人需求自行研究。

那么问题来了：面对这两种选项，你会如何抉择——是继续使用传统的大QMT还是转向更加灵活开放的miniQMT呢？

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温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。

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