QMT（QuantTradingTerminal）是券商提供的本地化量化交易平台，支持Python策略开发。使用前需通过券商开通权限并安装软件。平台内置Python解释器，核心只需编写init()初始化函数和handle_bar()K线处理函数即可实现策略。安装时需注意不要修改Python库默认路径，且需补充完整历史数据。策略开发支持三种创建方式，必须声明编码格式并只能使用白名单内的第三方库。策略

真要花现金，几十块就能包年，跑套 QMT 绰绰有余；配置低点鼠标会掉帧，但策略上线后根本不用人点来点去，卡顿也无伤大雅。策略早就 7×24 自己跑，可我还是得半夜惊醒——怕家里跳闸、怕宽带掉线、怕孩子把电源踢了、怕同事路过看见屏幕。首先先白嫖一个阿里云的免费服务器，富哥可以根据需求自选，注意一定要选择Windows版本。这样我们的云服务器就配置好了，需要什么就可以直接配置，再也不用担心策略不能正常

本文介绍了量化交易中Level2数据和其他金融数据的获取方法。Level2数据可通过PTrade免费获取（需自行编写代码），或通过聚宽等付费平台获取（但无法实盘）。普通行情数据可通过QMT和PTrade免费调用，涵盖股票、期货等多种金融产品。文章还演示了QMT和PTrade获取历史数据的代码示例，并介绍了QtFactor提供的特殊数据（如涨停数据、资金流向等）及其适用策略类型（打板策略、套利策略等

真要花现金，几十块就能包年，跑套 QMT 绰绰有余；配置低点鼠标会掉帧，但策略上线后根本不用人点来点去，卡顿也无伤大雅。策略早就 7×24 自己跑，可我还是得半夜惊醒——怕家里跳闸、怕宽带掉线、怕孩子把电源踢了、怕同事路过看见屏幕。首先先白嫖一个阿里云的免费服务器，富哥可以根据需求自选，注意一定要选择Windows版本。这样我们的云服务器就配置好了，需要什么就可以直接配置，再也不用担心策略不能正常

通过QMT读取聚宽的交易信号，实现自动交易，解决聚宽无法实盘、手动下单的问题，同时继承了聚宽的策略因子，省去了策略重写、因子重构的繁琐工作。

通过QMT读取聚宽的交易信号，实现自动交易，解决聚宽无法实盘、手动下单的问题，同时继承了聚宽的策略因子，省去了策略重写、因子重构的繁琐工作。

通过QMT读取聚宽的交易信号，实现自动交易，解决聚宽无法实盘、手动下单的问题，同时继承了聚宽的策略因子，省去了策略重写、因子重构的繁琐工作。