聚宽代码和QMT代码结构有何异同

📅 2026-09-14 14:53👁️ 9213 阅读💬 0 评论

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聚宽与QMT的平台定位差异

聚宽是一个云端量化交易平台，代码运行在聚宽服务器上，用户通过网页界面编写策略，平台提供统一的API接口获取股票、期货等行情数据，并支持回测和模拟交易。QMT（迅投极速交易系统）是本地化的量化交易终端，代码运行在用户本地计算机上，需要连接券商交易接口，直接管理账户和订单。两者在代码结构上的根本区别源于运行环境的不同。

策略初始化与生命周期函数

聚宽策略使用initialize函数进行全局初始化，handle_data函数处理每日或每分钟行情，before_trading_start在开盘前执行，after_trading_end在收盘后执行。聚宽框架自动处理时间调度，用户只需填充逻辑。

QMT策略使用init函数初始化，handlebar函数处理行情事件，after_init在初始化后执行。QMT的事件驱动模型更底层，用户需要手动管理订阅的股票池和周期。QMT没有自动的盘前盘后函数，需要自行通过定时器或条件判断实现。

聚宽代码和QMT代码结构有何异同

股票交易中，聚宽的handle_data默认按分钟或日线频率触发，QMT的handlebar由订阅的K线周期决定。期货交易中，两者都支持主力合约和指数合约，但聚宽的期货代码更简洁，QMT需要显式指定合约乘数、保证金等参数。

数据获取与API调用

聚宽提供get_price、get_fundamentals、get_bars等函数，直接返回DataFrame或列表，数据字段标准化。期货数据通过get_future_contracts获取合约列表，get_dominant_contract获取主力合约。

QMT使用ContextInfo.get_market_data获取行情，参数包括股票代码、周期、字段等。期货数据需要指定dividend_type和subscribe。QMT的数据接口更接近底层，返回的是字典或numpy数组，用户需要自行转换为DataFrame。

代码示例（聚宽获取股票行情）：


def initialize(context):

    g.security = '000001.XSHE'

def handle_data(context, data):

    price = data[g.security].close

    order(g.security, 100)

代码示例（QMT获取股票行情）：


def init(ContextInfo):

    ContextInfo.set_universe(['000001.SZ'])

def handlebar(ContextInfo):

    close = ContextInfo.get_market_data(['close'], ['000001.SZ'], period='1d')

    passorder(23, 1101, 'account', '000001.SZ', 5, -1, 100, ContextInfo)