迅投QMT量化交易软件是啥，怎么开通？

📅 2026-09-22 10:54👁️ 4671 阅读💬 0 评论

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迅投QMT到底是个什么东西

很多做股票和期货的朋友最近总听到一个词：迅投QMT。有人把它当成神秘的黑科技，有人以为要写一堆代码才能碰。说穿了，它就是一个让你能用程序自动买卖股票和期货的软件。你可以把它理解成一个超级交易终端，把行情、策略编写、历史回测、实盘下单全都塞进了一个窗口里。

普通的交易软件，比如同花顺、东方财富，你得自己盯着盘面，手动点买入卖出。迅投QMT不一样，你可以提前写好一套规则，比如“当某只股票5日均线上穿20日均线，并且成交量比昨天放大30%时，自动买入1000股”。写完之后，软件会盯着行情，一旦条件满足，它自己就下单了。期货也同理，你可以设定“螺纹钢期货价格突破3800点开多，跌破3750点止损”。

这背后依赖的是券商提供的交易接口。迅投QMT是迅投公司开发的，很多券商买了它的系统再提供给客户。所以你开通QMT，本质上不是去迅投官网注册，而是找你自己的券商申请。

迅投QMT量化交易软件是啥，怎么开通？

为什么股票和期货交易者需要它

手动交易有两个躲不开的坑。第一个是情绪干扰，看着浮亏舍不得砍，看着浮盈想再拿一会儿，结果往往把盈利单拿成亏损单。第二个是精力有限，一个人同时盯三五只股票还行，盯几十只或者同时看股票和期货，根本顾不过来。

迅投QMT能帮你把纪律变成代码。代码没有情绪，该止损就止损，该止盈就止盈。期货市场波动快，夜盘日盘连轴转，人需要睡觉，程序不需要。很多做日内高频或者趋势跟踪的人，用QMT来捕捉瞬间的突破机会，手动下单根本来不及。

还有一点，QMT支持回测。你有一个想法，比如“每周一买入涨幅最大的行业ETF，周五卖出”，到底赚不赚钱？不用真金白银去试，用历史数据跑一遍就知道。回测结果虽然不能保证未来，但能筛掉很多明显不靠谱的策略。

开通迅投QMT的具体步骤

第一步，确认你的券商支持QMT。不是所有券商都有，通常排名靠前的大券商比如国金、华鑫、中金财富、银河等都有。你可以直接问你的客户经理：“咱们家支持迅投QMT吗？”如果对方反问“什么是QMT”，那就换一家券商或者换一个客户经理。

第二步，满足资金门槛。大部分券商要求账户资产达到一定规模，常见的是50万，部分券商可以降到30万甚至10万。期货方面，如果你只做商品期货，门槛可能更低，但金融期货（股指、国债）有另外的投资者适当性要求。资金门槛不是迅投定的，是券商为了控制风险自己设的。

第三步，签署协议和风险揭示书。券商会让你签一份量化交易服务协议，里面会说明程序化交易可能面临的特殊风险，比如系统故障、网络延迟、策略失效导致亏损。签完字，券商会给你开通权限。

第四步，下载安装软件。券商会给你一个下载链接或者安装包。安装过程和普通软件没区别，登录账号就是你的证券账户。首次登录后，需要做一些初始化设置，比如选择行情服务器、设置交易密码。

第五步，开始写策略或者用现成的。如果你不会编程，QMT里有一些内置的简单策略模板，可以改改参数直接用。如果你会一点Python，那就更灵活了。下面是一个最基础的Python策略示例，用来演示如何在股票上做双均线交易：


# 假设使用迅投QMT的Python API

# 导入必要的库

import numpy as np

# 初始化函数，只执行一次

def init(context):

    # 设置要交易的股票池

    context.stocks = ['600519.SH', '000001.SZ']

    # 设定短期和长期均线周期

    context.short_window = 5

    context.long_window = 20

    # 每天收盘前5分钟运行

    context.run_time = '14:55'

# 盘中每次行情更新时触发

def handle_bar(context, bar_dict):

    for stock in context.stocks:

        # 获取过去N天的收盘价

        prices = history_bars(stock, context.long_window, '1d', 'close')

        if len(prices) < context.long_window:

            continue

        # 计算均线

        short_ma = np.mean(prices[-context.short_window:])

        long_ma = np.mean(prices[-context.long_window:])

        # 获取当前持仓

        position = context.portfolio.positions.get(stock, 0)

        # 金叉且无持仓，买入

        if short_ma > long_ma and position == 0:

            order_target_percent(stock, 0.1)  # 买入10%仓位

        # 死叉且有持仓，卖出

        elif short_ma < long_ma and position > 0:

            order_target_percent(stock, 0)

期货策略类似，只是标的换成期货合约，并且要注意保证金和杠杆。