量化交易通过数学模型和算法自动执行投资决策
，其操作流程主要包括：
策略开发：基于历史数据构建模型，设计交易策略（如趋势跟踪、套利等）；
回测：用历史数据验证策略有效性，评估收益与风险指标；
实盘执行：通过自动化系统（如QMT、PTrade）连接券商API执行交易；
监控优化：实时跟踪策略表现并动态调整参数。
QMT与PTrade的区别：
运行环境：QMT策略本地运行，安全性高，适合复杂策略开发；PTrade策略云端运行，交易速度更快，适合高频交易。
功能定位：QMT支持Python/VBA，覆盖股票、期货、期权等多品种，适合专业投资者；PTrade仅支持Python，侧重股票和ETF，界面更友好，适合新手。
数据与扩展：QMT支持本地文件读取和第三方库；PTrade依赖券商服务器，部分功能受限。
两者均需券商开通，QMT对硬件要求较高，PTrade更注重便捷性。
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