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为何选择QMT和VSCode进行量化策略开发？

在量化交易的世界里，选择正确的工具与拥有优秀的策略同等重要。调用用Visual Studio Code（简称VSCode）或pycharm，方式都差不多。结合QMT的数据处理能力和VSCode的便捷调试功能，可以极大地提高量化策略的开发效率和质量。

准备工作：设置QMT和VSCode环境

QMT账号注册与配置

你需要在QMT官网注册一个账号，并下载其提供的Python库。这个库包含了所有必要的函数和数据，是编写交易策略的基础。参考QMT注册量化开户

VSCode的安装与插件推荐

安装好VSCode后，建议安装以下几个插件来增强Python代码的编写体验：

• Python：提供智能感知、代码自动完成等功能。
• Debugger for Python：支持断点、步进、变量查看等调试功能。
• Jupyter：如果你习惯于使用Jupyter Notebook，这个插件可以让你在VSCode中直接编辑notebook文件。

开始编程：用Python写你的第一个量化策略

理解QMT的策略结构

QMT的策略通常包含以下几个部分：

• init：策略初始化，定义股票池和初始条件。
• handlebar：处理每个时间间隔的市场数据，执行买卖操作。
• signal：计算买入卖出备选，设定订单信号。

新建策略代码

在QMT中新建一个策略，按照上述结构编写你的策略。

编辑策略：

编译代码，日志中出现：
【2024-05-26 11:04:43.884】 【双均线策略】 编译成功
直接运行，可能会报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’
说明缺少第三方依赖包，参考量化交易入门：如何在QMT中配置Python环境，安装第三方依赖包

在VScode中运行

我们主要在QMT中新建策略，后面编写，调试，还是在VScode中，QMT中编译时勾选右上角的

如果编译成功，在安装目录E:\programData\qmt下的\python文件夹下，会生成py文件，采用编辑器可以直接打开，并编写。

但是在VScode中还不能直接回测，后面慢慢介绍。
通过这篇文章，介绍了如何在QMT中运行Python策略，并在VSCode中进行高效的代码调试。希望这些技巧能够帮助你在量化交易的道路上更进一步。如果你对量化交易有兴趣，不妨关注我的博客，我会定期分享更多实用的策略和教程。让一起探索量化交易的奥秘，开启财富增长的新篇章！

我是木头左，感谢各位童鞋的点赞、收藏，我们下期更精彩！