QMT极速策略交易系统——Python策略函数开发完全指南

📚 目录与大纲

第一章：初识QMT策略函数交易 —— 环境准备与核心概念

1.1 什么是策略函数交易

• 策略函数交易 vs 手动交易的区别
• QMT策略交易的三种模式：回测、模拟盘、实盘

1.2 环境准备与软件配置

• 系统最低配置要求（操作系统、CPU、内存）
• QMT客户端下载与安装
• 登录模式选择：「行情+交易」与「独立行情」

1.3 首次使用必须完成的准备工作

• 在「模型研究」中下载Python运行库（最关键的第一步）
• 添加资金账号到管理端白名单
• 设置Python库路径

1.4 策略开发工具介绍

• 模型编辑器的界面布局与功能区
• VBA模型 vs Python模型的选择建议
• 代码高亮、自动补全、函数帮助的使用

第二章：实战入门 —— 手把手实现“定时国债逆回购”策略

2.1 为什么选择逆回购作为入门案例

• 逻辑简单、风险极低、实用性强
• 掌握定时任务、资金查询、下单三大核心能力

2.2 完整策略代码逐行解析

• init() 初始化函数：账号设置、品种选择、定时任务注册
• run_time() 定时任务的使用方法
• get_account_info() 查询可用资金
• 逆回购下单的特殊性：操作为“卖出”（opType=24），数量单位为“张”
• passorder() 综合下单函数的首次实战

2.3 从编辑到运行的全流程操作

• 新建Python模型 → 编写代码 → 编译检查
• 添加到「模型交易」→ 选择模拟/实盘模式 → 启动策略
• 查看日志输出与交易信号

2.4 策略的优化与扩展思路

• 增加收益率阈值判断
• 自动选择沪市/深市最高收益品种
• 节假日自动跳过

第三章：Python策略开发核心框架

3.1 策略的三种运行机制

• 逐K驱动（handlebar）：每根K线触发一次
• 定时任务驱动（run_time）：固定时间触发
• 事件驱动（订阅推送）：行情变化实时触发

3.2 标准策略代码结构

• init(ContextInfo) —— 初始化函数（只执行一次）
• handlebar(ContextInfo) —— 核心逻辑函数（每笔行情触发）
• 自定义定时函数 —— 定时任务执行入口

3.3 ContextInfo上下文对象详解

• 作用：贯穿策略全局的状态容器
• 常用属性：account（账号）、stock_list（股票池）
• 自定义属性的存储与读取

3.4 常用内置函数速览

• ContextInfo.run_time() —— 注册定时任务
• ContextInfo.is_last_bar() —— 判断是否为最新K线（避免重复触发）

第四章：核心交易函数 —— passorder 深度解析

4.1 passorder 函数完整语法

• 11个参数的完整签名与各自作用

4.2 参数一：opType（操作类型）全解

• 股票：23（买入）、24（卖出）
• 融资融券：27～32
• 股票期权：48～51
• 基金申赎：86～87
• 新股申购：92

4.3 参数二：orderType（下单方式）

• 1101 的含义与使用场景
• 其他下单方式的适用情况

4.4 参数三～四：账号与证券代码

• 资金账号的填写格式
• 证券代码的规范写法（600000.SH / 000001.SZ）

4.5 参数五～七：报价类型、价格与数量

• prType：指定价（3/11）、最新价（5）、市价单（42～48）
• price：-1表示自动取价，指定价时填写具体数值
• volume：不同品种的单位差异（股、张、手）

4.6 参数八～十一：辅助参数

• strategyName：策略备注（便于追踪来源）
• quickTrade：0（走完K线）、1（立即下单）、2（立即下单+实时反馈）—— 重点：实盘必用2
• userOrderId：外部系统追踪ID
• ContextInfo：必填的上下文对象

4.7 passorder 返回值解读

• 0 = 成功
• 其他错误码的含义与排查方法

第五章：行情数据获取全攻略

5.1 get_market_data —— 获取历史K线数据

• 参数详解：fields、period、count、start_time、end_time
• 返回值格式（DataFrame）与字段说明
• 实战示例：获取MA均线、计算技术指标

5.2 get_full_tick —— 获取实时行情快照

• 返回数据结构：最新价、涨跌幅、成交量、买卖盘口等
• 获取单只或多只股票的实时行情
• 与get_market_data的配合使用场景

5.3 subscribe_quote —— 持续订阅实时行情推送

• 在init()中订阅，在handlebar()中接收
• get_subscribe_quote() 获取订阅数据

5.4 数据的补充与维护

• 通过「数据管理」补充历史数据
• 智能下载、批量下载的使用方法
• 迅投高级数据的特点

第六章：账户与持仓管理（查询函数）

6.1 资金查询 —— get_account_info()

• 返回字段：可用金额、总资产、市值、冻结金额、可取金额
• 在多账号场景下的使用

6.2 持仓查询 —— get_positions() / get_position(stock)

• 返回字段：证券代码、可用数量、持仓成本、市值、盈亏
• 判断是否持有某只股票
• 获取持仓数量用于卖出或调仓

6.3 委托查询 —— get_orders()

• 返回字段：合同编号、委托状态、委托量、成交数量
• 过滤未成交委托（已报/部成）
• 委托状态的枚举值含义

6.4 成交查询 —— get_deals()

• 返回字段：成交编号、成交价格、成交数量、成交时间
• 统计当日已成交金额/数量

第七章：委托管理与撤单操作

7.1 撤单函数 —— cancel_order()

• 按合同编号撤单
• 按市场+合同编号撤单

7.2 批量撤单的几种策略

• 全部撤单（一键清空所有未成交委托）
• 按品种撤单（只撤某只股票的委托）
• 按策略来源撤单（只撤当前策略的委托）

7.3 委托超时自动撤单重报

• 设置委托超时逻辑
• 撤单后以更优价格重新下单的算法实现

第八章：策略的部署、运行与监控（软件操作全流程）

8.1 从模型研究到模型交易

• 「模型研究」界面：编写、回测、调试
• 「模型交易」界面：添加实盘/模拟交易、启动/停止
• 两种添加方式：从回测结果转入 vs 直接新建

8.2 回测功能的使用

• 回测参数设置：时间区间、初始资金、滑点、手续费
• 绩效分析报告解读：年化收益、夏普比率、最大回撤、胜率等
• 回测结果中的买入/卖出信号列表

8.3 实盘运行的注意事项

• 模拟盘 vs 实盘的区别
• 投资备注（note）的使用
• 查看任务列表、委托、成交、持仓、日志输出

8.4 策略运行状态的监控

• 状态栏信息解读（执行中委托、消息提示）
• 行情源与服务器连接状态检查
• 策略停止与重启

第九章：附录 —— 函数与参数速查字典

9.1 opType（操作类型）完整速查表
（23买入、24卖出、27融资买入…… 所有类型对照表）

9.2 prType（报价类型）完整速查表
（3指定价、5最新价、42～48市价单…… 全对照）

9.3 quickTrade（交易模式）速查表
（0走完K线、1立即下单、2立即下单+实时反馈）

9.4 常见错误码与排查方法
（100009、账号错误、资金不足等常见错误及解决方案）

9.5 策略开发常用代码片段

• 获取当前时间与日期
• 计算移动平均线
• 判断交易日与节假日
• 资金按比例分配下单
• 多股票轮询交易模板

第十章：常见问题与最佳实践

10.1 新手常犯的10个错误

• 忘记下载Python库
• 忘记设置quickTrade=2
• 证券代码格式错误（市场后缀缺失）
• 数量单位搞错（股vs张vs手）

10.2 策略开发的最佳实践

• 模拟盘先行验证
• 日志输出的合理使用
• 异常捕获与容错处理
• 防止过度交易（频率控制）

10.3 进阶学习方向

• VBA模型与Python模型的混合使用
• 组合交易（篮子交易）
• 算法交易与随机量交易
• 风控设置与合规管理

📌 本大纲对应完整教程内容。 用户可根据需要选择章节按顺序学习，亦可直接跳转至感兴趣的部分。建议初学者从第二章“实战入门”开始，亲自动手编写并运行第一个逆回购策略，建立直观感受后再系统学习各章细节。