QMT和PTrade虽然都是主流量化软件，但对硬件的要求差异很大。
这主要源于它们截然不同的运行模式：QMT依赖本地电脑运行，而PTrade基于云端服务器执行策略。
下表是两者核心硬件要求对比：
| 特性 | QMT | PTrade |
| 运行模式 | 策略在本地电脑运行和计算 | 策略上传至云端服务器执行 |
| 操作系统 | 仅支持64位 Windows (如Win 10) | Windows (Win 7及以上)，部分支持Linux |
| 内存 (RAM) | 最低8GB，建议16GB以上 | 最低4GB，建议8GB以上 |
| CPU | 推荐多核高性能处理器 (如 i7)，高频交易需要更强算力 | 基础要求较低，双核或i5级别通常足够 |
| 显卡 (GPU) | 如需使用内置的GPU加速计算功能（如矩阵运算），则需要高性能显卡 | 普通策略对显卡无特殊要求，深度学习中高频场景则需高性能GPU |
| 存储 | 建议预留20GB以上空闲磁盘空间（安装包 数据缓存） | 硬盘空间建议20GB以上或更高 |
| 核心硬件依赖 | 高。本地计算速度、策略并发数受限于电脑性能。 | 低。策略执行性能主要依赖云端服务器。 |
| 网络依赖 | 中。需稳定网络接收行情、发送指令，但计算在本地。 | 高。所有操作都需网络连接，策略上传、管理依赖网络。 |
关键硬件详解与选择
CPU：量化交易的计算核心，负责执行策略和快速处理数据。多核心可以并行处理多个任务或策略，而高主频则能提升单线程任务的计算速度。例如，AMD Ryzen 9系列因其多核心和高主频，在复杂计算中表现优异。
内存：内存大小决定了你能同时处理多少数据。复杂的回测或机器学习模型需要同时加载海量历史数据，16GB是最低门槛，专业使用建议32GB起步，高频交易推荐64GB。
存储：必须选择固态硬盘（SSD），特别是NVMe协议的产品。它的读写速度远超机械硬盘，能极大缩短策略回测时的数据加载和程序启动时间。
GPU：如果你的策略涉及深度学习、神经网络等复杂的AI模型，高性能显卡将至关重要。GPU强大的并行计算能力可以将模型训练速度提升5-10倍。对于百亿参数以上的大模型，显存容量（建议单卡40GB以上）和多卡互联技术（如NVLink）是决定成败的关键。
网络：对高频或延迟敏感的策略来说，网络延迟比计算速度更重要。目标是让交易指令以最快速度到达交易所。这通常意味着需要付费租用离交易所机房最近的服务器（托管）或直接拉设网络专线。同时，准备备用网络（如4G/5G）也是保障稳定性的必要措施。
软件与其它环境
操作系统：主流量化框架对Windows和Linux（如Ubuntu） 都有良好支持。Linux在稳定性、资源占用和服务器部署上通常更具优势。
软件环境：最常用的是Python语言，配合Anaconda管理环境。可选择的量化框架很多，包括vn.py、Backtrader等开源工具，或各大券商提供的QMT、PTrade等。
稳定性保障：实盘交易系统需要7x24小时稳定运行。为此，不间断电源（UPS） 防止意外断电，良好的散热系统（水冷/高性能风冷）防止硬件过热，以及定期自动的数据备份机制都必不可少。
如何根据你的场景选择配置？
你的选择应取决于你的策略复杂度和交易频率。
如果你的策略偏中低频、条件单为主：
对电脑配置要求不高，满足上述“建议”配置即可。
可优先考虑PTrade，因为它对本地硬件要求更低，无需自行维护。
如果你的策略偏中高频、涉及复杂计算：
若选择QMT：投资重点应在本地高性能CPU、大内存和高速SSD上，以满足本地快速计算的需求。复杂回测时，核心数量的重要性可能超过单核主频。
若选择PTrade：可减轻对本地硬件的巨额投入。但需确保网络极度稳定且低延迟。
无论选择哪款软件，都需要注意：
操作系统：务必安装64位系统，并将系统时区、语言设置为中文（北京时间）。
网络：使用稳定的有线网络连接，并尽量关闭不必要的后台程序以释放资源。
权限：两款软件通常都需向券商申请开通，有一定资金门槛。
总而言之，选择QMT意味着你需要投资一台高性能电脑来换取控制权和速度；选择PTrade则意味着用更低的本地硬件成本，换取云端便利，但需接受网络依赖。
如果你能告诉我你计划开发的策略大致类型（例如，是偏高频套利还是中长线选股）和交易频率，我可以为你提供更具体的配置侧重点建议。
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