QMT策略代码调试教程

本教程面向已完成QMT软件安装的用户，详细介绍如何在QMT中新建策略、编写代码、运行回测与调试策略，帮助您快速掌握策略开发与测试的完整流程。

一、新建Python策略

在完成软件安装与Python库下载后，即可开始创建您的第一个策略。

操作步骤

在左侧导航栏点击"模型研究"进入模型研究界面
点击"+新建策略"按钮，选择"新建策略文件"
在弹出的策略编辑器中填写基本信息：名称、说明、默认周期、默认品种
在编辑器中编写策略代码
点击"编译"按钮保存策略

策略代码结构

编辑器提供代码模板，核心由两个函数组成：

# encoding:gbk
import pandas as pd
import numpy as np
import talib

def init(ContextInfo):
    # 初始化函数，策略启动时执行一次
    ContextInfo.accID = '您的资金账号'
    pass

def handlebar(ContextInfo):
    # 核心函数，每个K线周期调用一次，交易逻辑写在此处
    pass

#encoding:gbk：编码声明，指明源文件使用GBK字符集存储
init(ContextInfo)：初始化函数，仅在启动时执行一次，用于设置全局参数
handlebar(ContextInfo)：核心函数，每个K线周期调用一次，交易逻辑写在此处

在QMT的Python策略中，"编译"主要起保存作用，不会进行语法错误检查。如需进行语法检查，建议使用本地IDE（如VS Code、PyCharm）编写代码后再粘贴到QMT编辑器中。

二、运行策略与回测

策略编写完成后，即可运行与测试。

策略运行

点击左侧导航栏的"模型交易"
在左侧策略列表中选中您的策略文件
设置运行参数：主图标的、策略周期、资金账号、运行模式
点击三角形"运行"按钮启动策略

运行模式说明：

模拟模式：策略基于实时行情产生买卖信号，但不会真实下单，适合新手验证策略
实盘模式：策略信号发送至券商服务器，触发真实交易，请在充分测试后使用

运行后可在持仓、委托、成交、策略信号、策略日志等面板查看详情，其中策略日志是调试的重要依据。

策略回测

实盘运行前建议先进行历史回测以验证策略效果：

补充历史数据：点击顶部菜单"操作"→"数据管理"→"补充数据"，下载所需品种和周期的历史数据
设置回测参数：在策略编辑器中点击"回测参数"标签，设置回测起止时间、基准指数、手续费率等
点击"回测"按钮，系统将基于历史数据模拟策略表现

回测完成后可查看收益率曲线、最大回撤、夏普比率等指标，评估策略的风险收益特征。

三、常见问题

找不到策略编辑功能？

通常是登录时误选了"独立交易"模式，请重新登录并选择"行情+交易"模式。

策略有信号但未下单？

请检查运行模式是否误选为"模拟"，实盘交易需切换到"实盘"模式。同时确认资金账号是否正确、可用资金是否充足。

回测结果异常？

请检查是否已通过"数据管理"补充完整的历史数据。数据缺失会导致回测结果失真。

策略运行报错怎么办？

请查看策略日志中的错误信息，常见错误包括：语法错误、未导入必要的库、资金账号格式不正确等。可对照代码模板逐一排查。

如何查看策略运行日志？

在"模型交易"界面下方的日志面板中可实时查看策略运行日志，日志中包含信号触发、委托下单、成交回报等信息，是调试策略的主要依据。

策略回测和实盘结果差异较大？

回测基于历史数据模拟，未考虑滑点、流动性、涨跌停等实际交易因素，因此实盘结果与回测可能存在差异。建议在模拟盘中充分验证后再投入实盘。

四、学习建议

先模拟后实盘：使用模拟账号运行系统自带示例策略（如双均线策略），观察信号与回测结果
从修改开始：在预置示例代码基础上调整参数，逐步理解策略逻辑
掌握核心框架：理解 init() 与 handlebar() 的运作机制
小资金试水：模拟盘验证通过后，先用小资金进行实盘测试
持续优化：根据实盘表现不断调整策略参数与逻辑

五、风险提示

软件示例仅供测试，禁止用于实盘交易。量化交易存在风险，回测表现不代表未来收益，因使用本站信息造成的损失，本站不承担任何责任。

六、上一步：软件安装

如您尚未完成QMT软件的安装与Python库下载，请先阅读《QMT软件安装教程》，完成软件部署后再进行策略开发。