虽然 Python 是一种强大的编程语言，但它本身并不能直接进行实盘交易。投资者若想开展股票实盘量化交易，必须拥有一个股票交易账户，并依托于专业的量化交易平台（如 QMT 和 Ptrade）。

目前，国内主流的股票实盘量化交易软件主要有 QMT 和 Ptrade，它们均支持使用 Python 编写量化策略，这也是当前大多数投资者接触量化交易时首选的方式。

一、为什么多数量化平台优先支持 Python？

1. 语法简洁，开发效率高Python 代码接近自然语言，易于理解和编写。例如，计算均线只需一行代码：df['close'].rolling(20).mean()，而 C 则需手动处理循环和边界条件。
2. 生态丰富，功能强大数据处理：Pandas、NumPy 等库提供高效的数据分析能力；机器学习：Scikit-learn、TensorFlow 等库便于构建智能策略；回测工具：Backtrader、Zipline 等框架可快速搭建回测系统；可视化：Matplotlib、Plotly 等支持图表展示，提升策略理解。
3. 兼容性强，扩展灵活Python 可调用 C/C 等其他语言的代码，便于性能优化；也可部署在云服务器，实现自动化交易。
4. 主流平台全面支持目前，QMT、Ptrade 等主流量化平台均提供 Python SDK，数据供应商也普遍支持 Python API，使策略开发更加便捷。

尽管 Python 在执行速度上不如 C 等语言，但对于普通投资者来说，其易用性与丰富的生态已足够满足需求。

二、QMT：专业级量化交易终端

QMT 是为机构、活跃投资者及高净值客户量身打造的智能交易系统，具备以下优势：

• 全内存极速交易：单笔延时小于 1ms，适合高频交易；
• 高速行情服务：实时推送五档行情，支持历史 T 1 数据；
• 多语言支持：支持 Python 和 VBA 编程；
• 本地化策略执行：无需上传服务器，确保策略安全；
• 多维风控机制：有效控制交易风险。

操作流程包括：新建策略、导入策略、回测验证、实盘运行等。

三、Ptrade：适合新手的量化平台

Ptrade 是一款面向高净值客户和量化交易者的专业交易系统，具有以下特点：

• 可视化策略配置：无需编程即可设置参数，适合量化新手；
• 海量历史数据：支持 L2 行情，便于策略研究；
• 秒级回测：提供直观的绩效展示；
• 仿真与实盘结合：提高策略可靠性；
• 日内回转交易：支持 T 0 操作，适合短线交易者。

四、如何申请量化交易？

以国金证券为例，投资者需先开通股票账户，并满足券商相关要求后，通过 App 在线申请 QMT 或 Ptrade 量化权限。注意：需有客户经理归属关系才能提交申请。

五、总结

Python 是量化交易的核心工具之一，但真正的实盘交易还需要依托于股票账户和专业平台。QMT 和 Ptrade 是当前国内较为成熟的量化交易系统，各有特色，适合不同类型的投资者。

如果你希望开始自己的量化交易之路，建议从 Python 入手，结合 QMT 或 Ptrade 进行策略开发与实盘测试。如需帮助，欢迎联系国金证券客户经理，获取一对一指导与支持。

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