🚀 miniQMT — 极简量化交易终端

miniQMT 是迅投科技开发的轻量级量化交易终端，专为外接Python设计。它作为本地Windows服务运行，通过 XtQuant Python SDK（xtdata + xttrade）提供行情数据和交易功能。

⚠️ 需要券商开通miniQMT权限。联系您的证券公司开通。多家国内券商支持（国金、华鑫、中泰、东方财富、国信、方正等）。

miniQMT 概述

• 轻量级QMT客户端，在Windows上作为后台服务运行
• 为外部Python程序提供行情数据服务 + 交易服务
• Python脚本通过 xtquant SDK经本地TCP连接（xtdata获取行情，xttrade执行交易）
• 支持品种：A股、ETF、可转债、期货、期权、融资融券
• 部分券商提供免费的 Level 2数据

架构

Python脚本（任意IDE: VS Code, PyCharm, Jupyter等）
↓
xtquant SDK（pip install xtquant）
├── xtdata ──TCP──→ miniQMT（行情数据服务）
└── xttrade ──TCP──→ miniQMT（交易服务）
↓
券商交易系统

如何获取 miniQMT

• 在支持QMT的券商开立证券账户
• 申请miniQMT权限（部分券商要求最低资产，如5万-10万元）
• 从券商处下载安装QMT客户端
• 以miniQMT模式（极简模式）启动并登录

使用流程

1. 启动 miniQMT

以极简模式启动QMT客户端并登录。miniQMT界面非常简洁——只有一个登录窗口。

2. 安装 xtquant

pip install xtquant

3. 使用Python连接行情数据

from xtquant import xtdata
# 连接本地miniQMT行情数据服务
xtdata.connect()
# 下载历史数据（首次访问前必须下载）
xtdata.download_history_data('000001.SZ', '1d', start_time='20240101', end_time='20240630')
# 获取K线数据（返回以股票代码为键的DataFrame字典）
data = xtdata.get_market_data_ex(
    [],
    ['000001.SZ'],
    period='1d',
    start_time='20240101',
    end_time='20240630',
    dividend_type='front'  # 前复权
)
print(data['000001.SZ'].tail())

4. 使用Python连接交易服务

from xtquant import xtconstant
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
# path必须指向QMT安装目录下的userdata_mini文件夹
path = r'D:\券商QMT\userdata_mini'
# session_id对每个策略/脚本必须唯一
session_id = 123456
xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
# 注册回调接收实时推送通知
class MyCallback(XtQuantTraderCallback):
    def on_disconnected(self):
        print('已断开连接 — 需要重新连接')
    def on_stock_order(self, order):
        print(f'Order update: {order.stock_code} status={order.order_status} msg={order.status_msg}')
    def on_stock_trade(self, trade):
        print(f'Trade filled: {trade.stock_code} {trade.traded_volume}@{trade.traded_price}')
    def on_order_error(self, order_error):
        print(f'Order error: {order_error.error_msg}')
xt_trader.register_callback(MyCallback())
xt_trader.start()
connect_result = xt_trader.connect()  # 收益率 0 on success, non-zero on failure
account = StockAccount('your_account')
xt_trader.subscribe(account)  # 订阅账户推送通知
# 下买入单
order_id = xt_trader.order_stock(
    account,
    '000001.SZ',
    xtconstant.STOCK_BUY,
    100,
    xtconstant.FIX_PRICE,
    11.50,
    'my_strategy',
    'test_order'
)
# order_id > 0 表示成功，-1 表示失败

miniQMT 与完整版 QMT 对比

数据能力（通过xtdata）

数据访问模式

download_history_data() → get_market_data_ex()  # Historical data: download to local cache first, then read from cache
subscribe_quote() → callback                    # Real-time data: subscribe and receive via callback
get_full_tick()                                 # Snapshot data: get latest tick for the entire market

交易能力（通过xttrade）

账户类型

StockAccount('id')              # 普通股票账户
StockAccount('id', 'CREDIT')    # 信用账户（融资融券）
StockAccount('id', 'FUTURE')    # 期货账户

关键交易回调

订单状态码

常见券商路径

# 国金证券
path = r'D:\国金证券QMT交易端\userdata_mini'
# 华鑫证券
path = r'D:\华鑫证券\userdata_mini'
# 中泰证券
path = r'D:\中泰证券\userdata_mini'
# 东方财富
path = r'D:\东方财富证券QMT交易端\userdata_mini'

股票代码格式

完整示例：行情数据 + 交易策略

from xtquant import xtdata, xtconstant
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount

# === 回调类定义 ===
class MyCallback(XtQuantTraderCallback):
    def on_disconnected(self):
        print('已断开连接')
    def on_stock_trade(self, trade):
        print(f'Trade filled: {trade.stock_code} {trade.traded_volume}@{trade.traded_price}')
    def on_order_error(self, order_error):
        print(f'Error: {order_error.error_msg}')

# === 1. 连接行情数据服务 ===
xtdata.connect()

# === 2. 下载并获取历史数据 ===
stock = '000001.SZ'
xtdata.download_history_data(stock, '1d', start_time='20240101', end_time='20240630')
data = xtdata.get_market_data_ex(
    [],
    [stock],
    period='1d',
    start_time='20240101',
    end_time='20240630',
    dividend_type='front'  # 前复权
)
df = data[stock]

# === 3. 计算简单均线交叉信号 ===
df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()   # 5日均线
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()  # 20日均线
latest = df.iloc[-1]   # 最新K线
prev = df.iloc[-2]     # 前一根K线

# === 4. 连接交易服务 ===
path = r'D:\券商QMT\userdata_mini'
xt_trader = XtQuantTrader(path, 123456)
xt_trader.register_callback(MyCallback())
xt_trader.start()
if xt_trader.connect() != 0:
    print('连接失败！')
    exit()
account = StockAccount('your_account')
xt_trader.subscribe(account)  # 订阅账户推送通知

# === 5. 执行交易信号 ===
if prev['ma5'] <= prev['ma20'] and latest['ma5'] > latest['ma20']:
    # 金叉信号：5日均线上穿20日均线，买入
    order_id = xt_trader.order_stock(
        account,
        stock,
        xtconstant.STOCK_BUY,
        100,
        xtconstant.LATEST_PRICE,
        0,
        'ma_cross',
        'golden_cross'
    )
    print(f'Golden cross buy — {stock}, order_id={order_id}')
elif prev['ma5'] >= prev['ma20'] and latest['ma5'] < latest['ma20']:
    # 死叉信号：5日均线下穿20日均线，卖出
    order_id = xt_trader.order_stock(
        account,
        stock,
        xtconstant.STOCK_SELL,
        100,
        xtconstant.LATEST_PRICE,
        0,
        'ma_cross',
        'death_cross'
    )
    print(f'Death cross sell — {stock}, order_id={order_id}')

# === 6. 查询结果 ===
asset = xt_trader.query_stock_asset(account)
print(f'Available cash: {asset.cash}, Total assets: {asset.total_asset}')
positions = xt_trader.query_stock_positions(account)
for pos in positions:
    print(f'{pos.stock_code}: {pos.volume} shares, available={pos.can_use_volume}, cost={pos.open_price}')

完整示例：实时行情监控

from xtquant import xtdata
import threading

def on_tick(datas):
    """Tick数据回调函数"""
    for code, tick in datas.items():
        print(f'{code}: latest={tick["lastPrice"]}, volume={tick["volume"]}')

# 连接行情数据服务
xtdata.connect()

# 在单独线程中运行订阅（xtdata.run()会阻塞当前线程）
def run_data():
    xtdata.subscribe_quote('000001.SZ', period='tick', callback=on_tick)
    xtdata.subscribe_quote('600000.SH', period='tick', callback=on_tick)
    xtdata.run()  # 阻塞线程，持续接收数据

t = threading.Thread(target=run_data, daemon=True)
t.start()
# 主线程可以执行交易或其他操作
# ...

用户要求我翻译 SKILL.md 文档的第 2/2 段。让我仔细看一下内容：

这似乎是一个完整的文档，包含：

• 使用技巧部分（关于 miniQMT）
• 进阶示例（网格交易策略、可转债T+0日内交易、定时打新申购）
• AI Agent 高阶使用指南
• 社区与支持

用户说这是第 2/2 段，但从内容来看，这应该是一个完整的技术文档。我需要完整翻译所有内容，但保持：

• YAML frontmatter 不翻译
• 代码块不翻译
• 命令行指令不翻译
• 技术术语保留英文
• Markdown 格式保留

让我开始翻译：

使用技巧 - miniQMT

仅支持Windows — 如果TCP可达，Python脚本可以在同一台或不同机器上运行。

• Python脚本运行期间，miniQMT必须保持登录状态。
• connect() 是一次性连接 — 断开后不会自动重连，需要自行实现重连逻辑。
• session_id 对每个策略必须唯一 — 不同Python脚本必须使用不同的session_id。
• 实时订阅时，xtdata.run() 会阻塞线程 — 请在单独线程中运行，主线程用于交易。
• 下载的数据会本地缓存 — 后续读取速度极快。

在推送回调（on_stock_order等）中，使用异步查询方法（如 query_stock_orders_async）避免死锁。或启用 set_relaxed_response_order_enabled(True)。部分券商提供miniQMT免费Level 2数据 — 请咨询您的券商。文档：http://dict.thinktrader.net/nativeApi/start_now.html

进阶示例

网格交易策略

from xtquant import xtdata, xtconstant
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
import threading
class GridCallback(XtQuantTraderCallback):
    def on_stock_trade(self, trade):
        print(f'Trade filled: {trade.stock_code} {trade.traded_volume}@{trade.traded_price}')
    def on_order_error(self, error):
        print(f'Error: {error.error_msg}')
# 初始化交易
path = r'D:\券商QMT\userdata_mini'
xt_trader = XtQuantTrader(path, 100001)
xt_trader.register_callback(GridCallback())
xt_trader.start()
xt_trader.connect()
account = StockAccount('your_account')
xt_trader.subscribe(account)
# 网格参数
stock = '000001.SZ'
grid_base = 11.0  # 基准价格
grid_step = 0.2  # 网格间距
grid_shares = 100  # 每格交易股数
grid_levels = 5  # 上下各5档
last_grid = 0  # 当前网格层级
xtdata.connect()
def on_tick(datas):
    global last_grid
    for code, tick in datas.items():
        price = tick['lastPrice']
        
        # 计算价格对应的当前网格层级
        current_grid = int((price - grid_base) / grid_step)
        
        if current_grid < last_grid:
            # 价格下穿网格线，买入
            for _ in range(last_grid - current_grid):
                xt_trader.order_stock(
                    account, code, xtconstant.STOCK_BUY, grid_shares,
                    xtconstant.LATEST_PRICE, 0, 'grid', f'网格买入_level{current_grid}'
                )
            last_grid = current_grid
        elif current_grid > last_grid:
            # 价格上穿网格线，卖出
            for _ in range(current_grid - last_grid):
                xt_trader.order_stock(
                    account, code, xtconstant.STOCK_SELL, grid_shares,
                    xtconstant.LATEST_PRICE, 0, 'grid', f'网格卖出_level{current_grid}'
                )
            last_grid = current_grid
# 启动行情数据订阅
def run_data():
    xtdata.subscribe_quote(stock, period='tick', callback=on_tick)
    xtdata.run()
t = threading.Thread(target=run_data, daemon=True)
t.start()
xt_trader.run_forever()

可转债T+0日内交易

from xtquant import xtdata, xtconstant
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
import threading
class CBCallback(XtQuantTraderCallback):
    def on_stock_trade(self, trade):
        print(f'Trade filled: {trade.stock_code} {trade.traded_volume}@{trade.traded_price}')
path = r'D:\券商QMT\userdata_mini'
xt_trader = XtQuantTrader(path, 100002)
xt_trader.register_callback(CBCallback())
xt_trader.start()
xt_trader.connect()
account = StockAccount('your_account')
xt_trader.subscribe(account)
# 可转债代码（可转债支持T+0交易）
cb_code = '113050.SH'
buy_threshold = -0.5  # 跌幅超过0.5%买入
sell_threshold = 0.5  # 涨幅超过0.5%卖出
position = 0
xtdata.connect()
def on_tick(datas):
    global position
    for code, tick in datas.items():
        price = tick['lastPrice']
        pre_close = tick['lastClose']
        
        if pre_close == 0:
            continue
        
        pct_change = (price - pre_close) / pre_close  100
        
        # 跌幅达到阈值，买入10手
        if pct_change <= buy_threshold and position == 0:
            xt_trader.order_stock(
                account, code, xtconstant.STOCK_BUY, 10,
                xtconstant.LATEST_PRICE, 0, 'cb_t0', '可转债T0买入'
            )
            position = 10
        
        # 涨幅达到阈值，卖出
        elif pct_change >= sell_threshold and position > 0:
            xt_trader.order_stock(
                account, code, xtconstant.STOCK_SELL, position,
                xtconstant.LATEST_PRICE, 0, 'cb_t0', '可转债T0卖出'
            )
            position = 0
def run_data():
    xtdata.subscribe_quote(cb_code, period='tick', callback=on_tick)
    xtdata.run()
t = threading.Thread(target=run_data, daemon=True)
t.start()
xt_trader.run_forever()

定时打新申购

from xtquant import xtdata, xtconstant
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
import datetime
import time
class IPOCallback(XtQuantTraderCallback):
    def on_stock_order(self, order):
        print(f'IPO subscription: {order.stock_code} status={order.order_status} {order.status_msg}')
path = r'D:\券商QMT\userdata_mini'
xt_trader = XtQuantTrader(path, 100003)
xt_trader.register_callback(IPOCallback())
xt_trader.start()
xt_trader.connect()
account = StockAccount('your_account')
xt_trader.subscribe(account)
# 查询新股申购额度
limits = xt_trader.query_new_purchase_limit(account)
print(f"Subscription quota: {limits}")
# 查询今日新股数据
ipo_data = xt_trader.query_ipo_data()
if ipo_data:
    for code, info in ipo_data.items():
        print(f"New stock: {code} {info['name']} issue price={info['issuePrice']} max subscription={info['maxPurchaseNum']}")
        
        # 以最大允许量申购
        max_vol = info['maxPurchaseNum']
        if max_vol > 0:
            order_id = xt_trader.order_stock(
                account, code, xtconstant.STOCK_BUY, max_vol,
                xtconstant.FIX_PRICE, info['issuePrice'], 'ipo', '新股申购'
            )
            print(f" Subscription submitted: order_id={order_id}")
else:
    print("今日无新股可申购")

🤖 AI Agent 高阶使用指南

对于 AI Agent，在使用该量化/数据工具时应遵循以下高阶策略和最佳实践，以确保任务的高效完成：

1. 数据校验与错误处理

在获取数据或执行操作后，AI 应当主动检查返回的结果格式是否符合预期，以及是否存在缺失值（NaN）或空数据。

示例策略：在通过 API 获取数据框（DataFrame）后，使用 if df.empty: 进行校验；捕获 Exception 以防网络或接口错误导致进程崩溃。

2. 多步组合分析

AI 经常需要进行宏观经济分析或跨市场对比。应善于将当前接口与其他数据源或工具组合使用。

示例策略：先获取板块或指数的宏观数据，再筛选成分股，最后对具体标的进行深入的财务或技术面分析，形成完整的决策链条。

3. 构建动态监控与日志

对于交易和策略类任务，AI 可以定期拉取数据并建立监控机制。

示例策略：使用循环或定时任务检查特定标的的异动（如涨跌停、放量），并在发现满足条件的信号时输出结构化日志或触发预警。

社区与支持

由 大佬量化 维护 — 量化交易教学与策略研发团队。

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