炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以
python炒股自动化（0），申请券商API接口
python炒股自动化（1），量化交易接口区别
Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据
Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据
Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单
Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产
在量化交易领域，尽管量化软件如QE（Quantitative Edge）提供了强大的功能和灵活性，但很少有人使用它来执行AIMD（Adaptive Market Maker and Dealer）策略，这主要是由以下几个原因造成的：
策略复杂度与实现难度：AIMD策略是一种高级的市场做市和交易策略，它要求软件能够实时分析市场动态，调整报价和交易策略。这种策略的复杂度远高于简单的趋势跟踪或均值回归策略，因此对软件的实时处理能力和算法优化提出了更高的要求。QE等量化软件虽然强大，但在处理AIMD这类高度动态和复杂的策略时，可能不如专门设计的软件高效。
数据处理能力：AIMD策略需要处理大量的市场数据，包括订单簿深度、交易量、价格变动等，以快速做出决策。QE等通用量化软件可能在数据处理速度和容量上不如专为高频交易设计的软件，如恒生PTrade或迅投QMT，这些软件在数据处理和算法执行方面进行了优化，更适合AIMD策略的实施。
交易速度：AIMD策略往往依赖于微秒级的交易速度，以在市场波动中捕捉短暂的套利机会。QE等软件可能无法提供与专业高频交易系统相媲美的低延迟交易能力。相比之下，专为高频交易设计的软件，如恒生PTrade和迅投QMT，通过云端部署和优化的交易算法，能够提供更快的交易速度，更适合AIMD策略的执行。
定制化需求：AIMD策略可能需要高度定制化的交易逻辑和算法，这超出了通用量化软件的功能范围。一些量化交易者可能会选择自己开发或使用专门的量化交易平台，如通过券商提供的API接口，来构建完全符合AIMD策略需求的交易系统。
对于想要执行AIMD策略的交易者，建议考虑使用专为高频交易和复杂策略设计的软件，如恒生PTrade和迅投QMT。这些软件提供了更强大的数据处理能力、更快的交易速度和更灵活的策略定制选项，能够更好地支持AIMD策略的实施。通过券商提供的API接口，交易者可以构建自己的量化交易系统，以满足AIMD策略的特定需求。