目前国内主流量化平台简介—想用QMT/PTrade写量化交易策略该怎么获取？一文了解！

随着量化交易在国内的发展，AI技术的发展，越来越多的个人投资者开始接触并参与到量化交易中来！目前个人能使用的主要有哪些量化平台呢？迅投QMT，恒生PTrade这些软件如何才能获取？

主流量化交易平台及核心工具解析

一、主流量化交易平台概览

1.迅投QMT

• 定位：客户端量化交易软件，支持高频交易与复杂策略。
• 适用人群：中高级投资者、机构用户。

2.恒生PTrade

• 定位：云端量化交易平台，侧重策略便捷管理与多账户协同。
• 适用人群：机构投资者、高净值个人（通常需百万级资产门槛）。

3.聚宽（JoinQuant）

• 特点：适合新手的在线平台，提供Python开发环境与丰富社区资源。

4.掘金量化（MyQuant）

• 特点：支持多语言开发，覆盖股票、期货等多市场，集成回测与实盘功能。

5.VeighNa（原vn.py）

• 特点：开源社区驱动，支持期货、期权等接口，灵活性高，适合开发者。

5.文华财经/随身行

• 特点：主流期货投资工具，支持多交易通道与移动端操作。

二、迅投QMT与恒生PTrade深度对比

迅投QMT核心特性

• 策略保密性：本地化运行策略，加密技术保障安全性，避免云端泄露风险。
• 高频交易支持：极低延迟交易引擎，支持Python/VBA接口，适合算法交易与Tick级策略。
• 多品种覆盖：股票、两融、期权、期货、港股通等全市场接入，支持组合交易。
• miniQMT模式：允许自定义Python环境开发策略，灵活调用本地数据与第三方库。
• 硬件要求：依赖本地计算机性能，建议高配置设备以发挥速度优势。

恒生PTrade核心特性

• 云端策略管理：策略部署在云端服务器，支持跨设备实时监控与修改，无需本地运维。
• L2数据集成：提供深度行情数据（如十档盘口、逐笔委托），支持本地存储与快速分析。
• 机构级服务：与券商系统直连、风控监控及算法交易（TWAP/VWAP）。
• 低门槛开发：基于Python的图形化策略编辑器，简化代码编写流程，适合非专业开发者。
• 合规性保障：恒生电子背书，符合金融监管要求，适合大资金机构用户。

对比总结

维度迅投QMT恒生PTrade部署方式本地客户端云端服务器适用场景高频交易、复杂策略多账户管理、中低频策略数据支持依赖本地数据源内置L2数据与专业分析工具费用按功能模块收费年费+交易佣金分成门槛需编程基础与硬件投入资产门槛高，但操作更便捷

三、量化交易准备指南

1.硬件与网络

• 设备配置：高频交易需高性能计算机（多核CPU、SSD硬盘）；普通策略可使用云服务器。
• 网络环境：低延迟专线（如券商VIP通道），确保订单执行速度。

2.数据源搭建

• 历史数据：购买交易所授权数据或使用聚宽、掘金等平台的免费数据集。
• 实时数据：接入Level2行情（PTrade内置）或第三方数据供应商（如Wind、通联）。

3.策略开发与测试

• 编程基础：掌握Python（主流平台支持）或C++（高频场景）。
• 回测工具：利用QMT的本地回测引擎或PTrade的云端回测模块，验证策略有效性。
• 风险模型：加入滑点、手续费、冲击成本等参数，模拟真实交易环境。

4.合规与资金准备

• 账户权限：开通两融、期权等特定品种交易权限（需满足资产与风险测评要求）。
• 资金管理：分散资金至多策略或多品种，避免单一策略失效导致大幅回撤。

5.实盘部署与监控

• 小规模试运行：初期以10%资金测试策略稳定性，逐步加仓。
• 自动化监控：使用QMT的报警功能或PTrade的风控模块，实时跟踪策略表现与异常交易。