
简介
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QMT.PTrade.miniQMT.+量化教程技术支持
尽管 Onboard 模式已适配多数主流模型,但对于 DeepSeek 等暂未原生支持的模型,或是通过第三方平台转发调用 GPT/Claude 等需要修改 base_url 的场景,就需要通过 Dashboard 完成自定义模型接入,以下是完整操作步骤。在 Models 界面的Providers板块,点击+Add Entry配置项填写说明示例值名称自定义服务商标识(可任意填写,建议与平台名一致)v

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本文介绍了利用KMeans聚类算法自动识别股票支撑位和压力位的Python实现方法。通过QMT的xtquant库获取股票历史数据,使用scikit-learn的KMeans算法对收盘价进行5类聚类,将聚类中心作为潜在的支撑/压力位。代码包含数据获取、聚类分析和可视化三个核心步骤,并对结果进行解读:聚类中心代表股价密集成交区,低位中心为支撑位,高位中心为压力位。该方法可为交易决策提供量化参考,如确定

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摘要:本文介绍如何通过pywencai库将同花顺问财与QMT量化软件无缝对接,实现自然语言选股+自动交易功能。核心原理是利用pywencai库调用同花顺接口,将选股结果自动转换为QMT可识别的股票代码格式。以"三金叉"策略为例,详细演示了从安装库、获取Cookie到编写自然语言选股指令的全流程。该方法具有零代码门槛、选股交易一体化和策略灵活调整三大优势,特别适合散户实现量化交易








