如何用AI量化神器TensorTrade对接QMT？三大方案全解析（附实战代码）

作者：老余捞鱼

原创不易，转载请标明出处及原作者。

写在前面的话：今天写一写用TensorTrade训练AI策略，无缝对接QMT自动交易的内容！完整覆盖三大方案：①小白也能玩的手动搬运信号 ②全自动代码直连 ③折中的中间件桥接。文末提供分步代码详解+QMT开通指南，从策略开发到实盘落地，手把手教你用AI实现24小时自动盯盘！

一、方案全景对比：找到你的最优解

我前面写过一篇《让交易机器人学会自我进化：AI量化实战新体验》的文章，里面谈到了一个会用 AI‘自学’的交易机器人：TensorTrade-NG。

有读者希望我详细讲一讲如何同QMT对接。首先，请大家先看一张对比表，5秒锁定适合你的方案：

一句话选择指南：

• 想先试水？选方案A（手动搬运）
• 有编程基础？直接上方案B（全自动）
• 想平衡风险？用方案C（中间件）

二、3大方案详解+代码实战

方案A：手动搬运信号（适合小白）

核心逻辑：用TensorTrade生成信号 → 人工核对 → 手动在QMT下单

代码示例：

# 生成信号（TensorTrade部分）
from tensortrade.analysis import plot_heatmap

信号表 = ai_agent.generate_signals(最新行情)  # 生成当日交易信号
plot_heatmap(信号表)  # 可视化信号强度（配图：热力图示例）

# 手动输入QMT（操作步骤）
1. 打开QMT客户端 → 交易界面
2. 输入股票代码：{信号表['标的代码']}
3. 输入数量：{信号表['建议数量']}
4. 点击"买入/卖出"按钮

优势：零代码门槛，适合验证策略可行性。
风险：人工操作可能错过最佳买卖点（实测延迟约30-60秒）。

方案B：代码直连（全自动方案）

核心逻辑：TensorTrade与QMT API直接通信，实现”策略生成→自动下单”闭环

关键代码：

# 全自动交易核心代码（需开通QMT程序化权限）
from qmt import Trader
from tensortrade.execution import AutoSubmit

class 自动交易引擎:
    def __init__(self):
        self.trader = Trader(账号="123456", 密码="******")
        self.auto_submit = AutoSubmit()  # 自动处理限价/市价单
        
    def 执行信号(self, 信号):
        if 信号.操作 == "buy":
            order = self.trader.buy(代码=信号.标的, 数量=信号.数量)
        else:
            order = self.trader.sell(代码=信号.标的, 数量=信号.数量)
        return self.auto_submit(order)  # 自动优化订单参数

实测数据（基于2024年沪深300回测）：

方案C：中间件桥接（折中选择）

核心逻辑：开发独立中间服务，实现信号缓存+人工复核+自动执行

代码结构：

├── 信号接收层（TensorTrade）  
│   └── 接收AI信号 → 存入Redis  
├── 人工复核层（Web界面）  
│   └── 展示待处理信号 → 点击确认  
└── 执行层（QMT接口）  
    └── 调用券商API下单

核心代码片段：

# 中间件信号处理（Python+Flask示例）
@app.route("/confirm_signal", methods=["POST"])
def 确认信号():
    信号ID = request.json["signal_id"]
    # 从Redis读取原始信号
    raw_signal = redis.get(f"signal:{信号ID}")  
    # 展示给用户复核（配图：网页复核界面）
    return render_template("confirm.html", signal=raw_signal)  

@app.route("/execute", methods=["POST"])
def 执行订单():
    qmt_order = 转换信号到QMT格式(request.json)
    result = qmt_client.submit_order(qmt_order)
    return jsonify({"status": "success", "order_id": result.id})

适用场景：

• 需要人工复核AI信号；
• 多策略并行运行；
• 跨市场交易（A股+港股）。

三、实战案例

3.1 可转债策略

策略问答：

Q：为什么选择可转债T+0策略？
A：可转债具有以下独特优势：
T+0交易机制：日内可多次买卖；
债底保护：相比股票风险更低；
超额收益机会：正股涨停时转债可能继续上涨。

Q：策略适合多大资金量？
A：建议资金规模：
50万以下：全自动运行；
50-500万：拆分为多账户运行；
500万以上：需增加算法拆单功能。

策略逻辑：

1. 使用TensorTrade训练双低策略（低价+低溢价率）
2. 当AI检测到标的满足：价格＜110元 & 溢价率＜20% → 触发买入信号
3. QMT执行自动止盈（涨幅＞3%卖出）和动态止损（回撤＞1.5%卖出）

核心代码片段：

# 可转债策略适配代码
def 处理信号(ai信号):
    if ai信号['标的类型'] == '可转债':
        # 启用特殊风控规则
        最大仓位 = 总资金 * 0.1  # 单只可转债不超过10%仓位
        委托数量 = min(ai信号['建议数量'], 最大仓位 // 当前价格)
        QMT下单(委托数量)  # 调用前述下单函数

3.2 ETF网格策略

这是方案B中的一个典型应用，功能包括：

全自动代码示例：

def ETF网格策略(标的='510300', 网格间距=0.01):
    while True:
        最新价 = qmt.get_price(标的)
        持仓量 = qmt.get_position(标的)
        
        # 计算买卖信号
        if 最新价 > 成本价*(1+网格间距):
            self.执行信号(信号('sell', 标的, 100))
        elif 最新价 < 成本价*(1-网格间距):
            self.执行信号(信号('buy', 标的, 100))
            
        time.sleep(60)  # 每分钟检查一次

回测结果（2024年上证50ETF）：

3.3 五层防护体系

1. 硬止损：在QMT设置5%单日最大亏损自动熔断。
2. 信号校验：AI信号需通过波动率过滤（例如排除涨跌幅＞7%的异常信号）。
3. 仓位控制：单策略最大仓位≤20%（华尔街量化团队通用规则）。
4. 异常监测：每日检查程序日志（重点关注订单重复、网络中断等问题）。
5. 人工接管：设置企业微信/邮件报警（示例代码见下方）。

# 异常报警代码示例（结合QMT日志监控）
import requests

def 发送报警(错误信息):
    webhook_url = "企业微信机器人链接"
    data = {
        "msgtype": "text",
        "text": {
            "content": f"【交易警报】\n时间：{当前时间}\n异常：{错误信息}\n请立即处理！"
        }
    }
    requests.post(webhook_url, json=data)

四、方案选择指南

4.1 硬件配置对照表

4.2 QMT开通权限避坑清单

• 方案B必须开通程序化交易权限（部分券商要求账户资产≥50万）。
• 方案C需要申请Level2行情（用于中间件信号校验）。
• 延迟测试：用模拟盘测试全流程延迟，普通电脑平均延迟约200ms，云服务器可降至80ms。

4.3 量化五大避坑提醒

🚫 禁止直接实盘（先用模拟盘跑1个月）；

🚫 避免使用过高杠杆（建议≤3倍）；

🚫 切忌跨周期混用（如用日线训练但分钟线交易）；

🚫 严禁共享券商账号（API密钥需加密存储）；

🚫 杜绝无止损策略（至少设置5%硬止损）。

五、观点总结

小白起步：方案A手动试水 → 3个月后转方案C；

程序员首选：直接上方案B，但需配备备用服务器；

小型团队：方案C中间件+多策略并行。

QMT开通三步曲

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