以下是利用 DeepSeek 辅助使用 QMT 的详细教程：

环境配置与 SDK 集成

• 开发环境搭建：首先需券商开通 QMT 权限，确保本地有 Python 3.9 及以上版本环境。然后使用pip install deepseek-sdk qmt - client命令安装 DeepSeek 和 QMT 官方 SDK。
• 双平台认证配置：根据券商提供的文档，完成 DeepSeek 与 QMT 平台的认证关联，确保两者能正常通信。

QMT 基础操作

• 平台开通与软件安装：向券商申请开通 QMT，不同券商有不同资金门槛和开通要求。开通后从券商指定渠道下载安装包，双击安装，记住 bin.x64 主文件夹、datadir 数据文件夹、log 日志文件夹路径，方便后续排查问题。
• 登录设置与数据下载：选择 “行情 交易” 模式，用券商提供的账号密码登录。首次登录后下载 Python 库，下载完成后重启软件。在行情界面手动或设置自动下载历史数据，为策略运行和回测做准备。

利用 DeepSeek 开发策略

• 建立知识库：访问迅投 QMT 官方网站，将网页内容保存为 PDF 文件，通过腾讯 IMA.Copilot 导入该 PDF 文件，建立与 DeepSeek 关联的知识库，以便 DeepSeek 根据知识库内容生成相关代码。
• 生成策略代码：在 IMA.Copilot 的输入窗口，用自然语言描述策略需求，如 “编写一个基于 MACD 金叉和成交量放大的日内交易策略代码”，DeepSeek 会结合知识库生成相应 Python 代码。
• 策略框架整合：将 DeepSeek 生成的代码整合到 QMT 策略框架中。QMT 策略框架通常包含初始化函数、行情处理函数等，例如定义一个继承自qmt.BaseStrategy的类，在on_bar函数中获取 DeepSeek 处理后的数据和信号，根据信号和风控规则执行交易。

策略回测与优化

• 回测设置：在 QMT 策略管理界面，选中目标策略点击 “回测”，设置回测时间、初始资金、交易标的、K 线周期、滑点、手续费等参数，使回测结果更贴近真实交易情况。
• 结果分析与优化：查看回测报告，分析总收益率、年化收益率、最大回撤等核心指标，根据结果优化策略参数、逻辑或交易标的，提高策略有效性。

实盘部署

• 性能优化与监控：使用 DeepSeek 的可视化套件创建监控面板，监控盈亏比、胜率等指标，设置如连续亏损 3 次暂停交易等预警条件。同时，可利用 DeepSpeed - Inference 等技术优化模型推理延迟，提升策略执行效率。
• 实盘运行：在 QMT 的 “模型交易” 模块，新建策略交易，选择已优化好的策略，设置为实盘交易模式，确保风控规则已合理设置，然后开始实盘交易，并定期对交易情况进行复盘和调整。

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