量化研究--编写第一个回测算法策略研究

风险提示：本内容为量化技术及平台操作的纯知识分享，不构成任何投资建议，不推荐任何具体证券或交易时机。部分内容可能理解包含错误，请自行核实。市场有风险，投资需谨慎

今天继续更新教程，怎么样在量化平台qmt，怎么样实现第一个策略的回测，qmt写代码不难，主要需要理解qmt的启动框架，里面的默认参数等

回测是利用历史的数据来检验策略，实盘是利用最新的数据来启动交易框架，一个是历史的时间序列分析，一个是点的时刻分析

QMT 极速策略交易系统，以下简称 QMT 系统，内置了 3.6 版本的 python 运行环境，提供行情数据与交易下单两大核心功能。通过编写 python 脚本，可以完成指标计算，策略编写，策略回测，实盘下单等需求。

回测模型： 指在历史 k 线上，自左向右逐根遍历 k 线，以模拟的资金账号记录每日的买卖信号，持仓盈亏，最终展示策略在历史上的净值走势结果。

实盘模型： 指在盘中收取最新的动态行情，即时发送买卖信号到交易所，判断委托状态，需要实时重复报撤的模型。

回测前的准备工作，准备好数据，可以手动补充，也可以代码下载，回测是遍历固定的历史数据

首先需要下载历史行情，首次下载可以在界面左上角，点击操作，选择数据管理补充行情，选择回测的周期，如日线，所需的板块数据，如沪深A股板块，时间范围选择全部，下载完整历史行情

其次设置每日定时更新，可以点击客户端右下角行情按钮，在批量下载界面选择需要每天更新的数据，勾选定时下载选项，之后每天在指定时间会自动下载行情数据到本地

回测模型取本地数据遍历，不需要向服务器订阅实时行情，应使用 get_market_data_ex函数，指定subscribe参数为False，来读取本地行情数据。

回测模型的撮合规则为，指定交易价格在当前k线高低点间的，按指定价格撮合，超过高低点的，按当前 k 线收盘价撮合。委托数量大于可用数量时，按可用数量撮合。

回测模型右侧的基本信息，如默认周期，默认主图，在我的界面点击回测时会生效。在行情界面k线下点击回测，以当前 k 线的周期，品种为准。回测必须以副图模式执行，不要选择主图 /主图叠加.

下面是我随便写的一个简单的教学例子，不做任何的交易参考，只做学习，交易函数全部使用模拟函数，不触发实盘交易

设置回测需要的参数，模拟盘不需要输入账户，随便输入都可以

右边设置的参数需要生效参考官方的问题，看里面的默认参数代码，安代码里面的默认参数为主，代码里面没有的，需要调用qmt里面默认的字段才会触发右边的参数设置

编写交易触发的函数，思路

基础的函数准备，比如读取持股，检查资金是不是可以使用，避免触发废单

点击上面的回测按钮就可以回测

点击返回就可以看见回测的结果，数据展示只是教学例子，不做交易参考

可以在回测中标记买卖点什么的比较自由

上面就是第一个回测的简单的例子使用教程，不懂的问我就可以