国金证券量化交易ptrade/qmt软件对比介绍

目前国内券商主流的两大量化交易系统：QMT和 Ptrade
这两个系统都是为A股市场提供的专业级量化工具，但它们在定位、功能、使用门槛和编程语言上有着显著的不同。简单来说，可以将它们理解为：
QMT： 更像一个“专业级的量化研究+交易平台”，功能强大且灵活，适合有深厚编程功底、需要实现复杂策略的极客和专业投资者。
Ptrade： 更像一个“面向广大投资者的量化策略执行工具”，注重策略的快速实现、回测和高效执行，上手更容易，更适合广大个人投资者和量化爱好者。

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下面我们从多个维度进行详细对比。

一、核心概述



二、 详细功能对比
1. 策略编写与回测
QMT:
功能深度强：提供非常精细的回测和仿真功能。可以自定义手续费、滑点模型，对成交机制有更细致的模拟。
支持多周期、多数据：在策略中能够非常方便地调用不同周期的数据（如tick、1分钟、日线等），进行混合运算。
策略加密与编译：策略可以编译成.dll或.so文件，保护策略源码，同时执行效率更高。
本地化运算：核心计算在本地完成，对复杂策略的回测和数据处理能力更强。

Ptrade:
上手快速：界面友好，策略回测、编写的学习曲线相对平缓。提供了大量的示例策略和文档。
回测效率高：回测主要在服务器端运行，速度很快，
策略模板丰富：内置了很多常见的策略模板（如网格交易、均线策略等），可以快速修改使用。
注重策略的逻辑实现，对底层细节的掌控力稍弱于QMT。

1. 交易与执行
   QMT:
   极速交易：支持内存级报单，延迟低，是追求速度的短线、高频策略的首选。
   多种订单类型：支持更丰富的订单控制。
   篮子交易功能强大：对于一篮子股票的组合交易、调仓等操作支持得很好。

Ptrade:
交易执行高效：交易链路也经过高度优化，延迟低，完全能满足绝大多数高频策略的需求。
条件单/篮子单易用：通过简单的Python脚本即可快速实现复杂的条件单和篮子交易任务。
交易接口稳定：由恒生开发，与券商柜台对接非常稳定可靠。

1. 数据服务
   QMT:
   数据可导出：历史数据（包括tick数据）可以导出到本地，方便用户用自己的研究平台进行深度分析。
   本地数据管理：数据存储在本地，可以自定义补充和管理数据。
   Ptrade:
   数据在线调用：数据通过在线获取，通常不支持大规模导出到本地。优点是数据由券商维护，省心。
   数据齐全：提供Level-2行情、财务数据、宏观数据等，直接在策略中调用。
2. 账户与风控
   QMT:
   风控灵活：可以编写自定义的风控脚本，对仓位、撤单次数、亏损额度等进行精细控制。
   多账户管理：支持多账户的统一管理和策略分配，适合管理多个产品或多个人的账户。
   Ptrade:
   风控模块化：提供标准化的风控模块，如持仓限制、单笔委托上限等，设置简单。
   账户监控清晰：在客户端可以清晰地看到策略运行状态、委托成交情况。

三、 优缺点总结
QMT
优点：
功能强大灵活，堪称“量化实验室”，可实现非常复杂的策略。
执行速度极快，适合对延迟敏感的策略。
策略可编译加密，保护核心知识产权。
数据可本地化，便于深度研究。
目前在活动中，开通要求的资金门槛比较低。
缺点：
学习曲线陡峭，对用户的编程能力要求高。
客户端相对复杂，上手有一定难度。

Ptrade
优点：
易于上手，界面友好，适合量化交易入门和中级用户。
回测和交易效率高，能满足大部分投资者的需求。
稳定性好，与券商系统结合紧密。
社区和支持相对更好，因为用户基数更大。
缺点：
功能深度和灵活性不如QMT。
策略运行在服务器端，自定义和掌控度稍弱。
数据通常无法导出，限制了本地深度研究。

风险提示：
股市有风险，入市需谨慎，本材料不代表投资建议或主动推介，请您根据自身风险承受能力和投资目标审慎决策。