QMT 内置 Python 实战规范(下):品种判定、行情字段与自证方法 🔍
上一篇讲完了环境、生命周期和下单。这篇讲三个同样高频、但更容易被文档误导的部分:品种判定、行情取数、交易对象字段。 最后一节讲一个我认为最有用的方法:怎么让客户端自己回答「这个语法到底行不行」。 !配图(/uploads/index.php?f=2026/10/qmt_cover2a8623818.png) 一...
上一篇讲完了环境、生命周期和下单。这篇讲三个同样高频、但更容易被文档误导的部分:品种判定、行情取数、交易对象字段。 最后一节讲一个我认为最有用的方法:怎么让客户端自己回答「这个语法到底行不行」。 !配图(/uploads/index.php?f=2026/10/qmt_cover2a8623818.png) 一...
最近做了一件有点笨但很值的事:把手上五个能实盘跑通的 QMT 策略、两份券商手册、官网 innerApi 十几页文档,再加上在真实客户端里跑的六组探针脚本,全部交叉对照了一遍。 先说最反直觉的结论:官方文档是删减版,最该信的是你自己跑通的代码。 这篇讲「环境、运行机制和下单」,下一篇讲「品种判定、交易日判断、行情取...
一个 ETF 动量策略的 QMT 实盘版与离线回测版对账记录:先是发现程序没错但口径有三处偏差,再查出候选池数据缺员 40 只,最后挖出引擎的 T+1 只锁"一轮"不锁"一天"——A 股行业基的专属参数结论因此被整体推翻。
做量化跟投,第一步是把雪球组合的调仓记录稳定抓下来喂给 QMT。2026 年 9 月雪球上了阿里云 WAF,这套带 GUI 的抓取器就是围绕「怎么又稳、又不误下单」重新设计的。😀 !配图(/uploads/index.php?f=2026/09/blog_arch7675fca2.png) 架构核心:抓取与交易解耦...