专业稳定的 API 服务
覆盖 MT4 / MT5 全类型接口，稳定可靠，提供 99.99% 可用性保障。
专业量化策略定制
不受传统脚本限制，使用更专业的量化代码构建交易策略
基于 Python / C++ / Java 等专业语言，打造模块化、可扩展的量化交易策略框架，支持多账户集中执行，对接 MT4 / MT5 API，实现低延迟、高稳定的交易执行。从策略研发到风控执行，再到业务系统集成，为量化团队、信号提供商、IB 团队与资管机构交付可长期迭代的策略解决方案。
strategy_engine.pyrisk_manager.cppexecution.java
def on_tick(self, data):
signal = self.strategy.generate(data)
for sig in signal:
if self.risk.check(sig):
order = self.execution.send(sig)
self.logger.info("order sent", order)
策略回测表现
策略净值基准曲线
策略引擎Strategy Engine
→
风控引擎Risk Engine
→
执行网关Execution Gateway
→
MT4APIMT5API
为什么选择专业量化策略定制?
专业量化策略定制 vs 传统 EA
| 对比项 | QC-Copy 量化策略定制 | 传统 EA | 说明 |
|---|---|---|---|
| 开发方式 | Python / C++ / Java 等专业语言 | 传统交易脚本 | 专业语言生态更完整，功能更强大 |
| 可扩展性 | 强，可接入外部系统 / 数据 / API | 较弱，受限于 EA 环境 | 更易与企业系统集成 |
| 多账户执行 | 支持集中式、多账户执行 | 通常依赖单终端单账户 | 集中管理，效率更高 |
| 数据能力 | 可接入数据库 / 因子 / 第三方数据 | 数据源受限，接入复杂 | 数据更全面，策略更精准 |
| 风控体系 | 模块化，集中风控，统一管理 | 多为单策略内置风控 | 风控更严格，风险可控 |
| 部署方式 | 服务化 / 服务器部署 / 云端运行 | 依赖终端与 EA 环境运行 | 稳定性更高，7x24 小时运行 |
| 维护协作 | 适合团队协作与版本管理 | 维护组织分散，协作成本高 | 团队协作，迭代更高效 |
| 后续拓展 | 可延展到社区 / CRM / API / 报表系统 | 拓展能力有限 | 构建完整交易业务生态 |
策略开发平台与技术栈
PythonC++JavaGolangRust.NETNode.js
strategy.py
import pandas as pd
from qccopy.engine import StrategyBase, DataFeed, Order
class TrendStrategy(StrategyBase):
def __init__(self, config):
super().__init__(config)
self.fast_ma = config.get("fast_ma", 20)
self.slow_ma = config.get("slow_ma", 60)
def on_bar(self, data: DataFeed):
df = data.get_klines(symbol=self.symbol, n=200)
df["ma_fast"] = df["close"].rolling(self.fast_ma).mean()
df["ma_slow"] = df["close"].rolling(self.slow_ma).mean()
if self.cross_up(df):
self.buy(Order(symbol=self.symbol, risk=0.02))
if self.cross_down(df):
self.close()
数据引擎多源数据接入与管理
回测引擎策略回测与参数优化
风控引擎组合风控与风险控制
任务调度定时任务与策略调度
API 执行对接 MT4 / MT5 API
日志监控日志记录与实时监控
回测绩效示例
2021-2024稳健上行
年化收益率28.57%
最大回撤-12.34%
夏普比率1.68
胜率56.21%
策略定制流程
01 需求沟通深入了解业务需求与策略目标
02 策略设计制定策略逻辑与技术方案
03 数据准备准备历史数据与因子数据
04 回测验证历史回测与参数优化验证
05 模拟运行模拟盘测试与风控验证
06 部署上线实盘部署与多账户执行配置
07 持续优化监控策略表现并持续迭代优化
可定制的策略类型
相关拓展能力
API Strategy Customization
交易策略定制
不依托 EA 的跨平台执行方案
基于 MT4/MT5 Client API、账户数据、订单数据、行情数据和风控规则，为客户定制跨平台交易策略、跟单策略、风控策略和自动化执行逻辑，不依赖 MT4/MT5 EA 插件。
Custom Rules
可定制的策略与执行规则
不是写 EA，而是把交易规则做成 API 驱动的软件模块或服务，可接跟单软件、网站后台、风控系统和数据接口。
Rule Library
把人工交易规则沉淀成 API 服务
定制重点是把业务规则拆成可验证、可回溯、可运行的执行模块，而不是依赖某个终端里的 EA 文件。
- 信号过滤：按账户、品种、时间、订单类型、浮盈浮亏和风险条件过滤。
- 手数计算：固定手、余额比例、净值比例、分档手数、浮亏跟单和倍率。
- 风控强平：净值保护、保证金保护、亏损阈值、强平和不跟单规则。
- 批量执行：批量平仓、批量补单、批量改密、手机通知和后台联动。
- 品种映射：不同平台、经纪商、后缀品种之间的映射和转换。
- 马丁网格：高频补仓、平仓、风控边界和批量订单处理规则。
- 报表统计：按年表、日表、品种、账户和客户业务指标定制。
- 系统联动：对接 CRM、会员系统、网站后台、数据看板和风控系统。
Strategy Architecture
不依托 EA 的策略执行架构
策略运行在服务端或客户 VPS 中，通过 API 获取账户、订单、行情和风控数据，再统一执行交易动作。
数据输入账户、持仓、历史、行情、风控阈值和客户业务规则。
AccountQuote
规则计算策略过滤、手数计算、品种映射、时间窗口和风险边界。
RuleRisk
执行引擎开仓、平仓、补单、改止损止盈和批量操作。
TradeBatch
监控回写日志、报表、通知、异常告警和后台状态同步。
LogNotify
Scenarios
案例场景
- 多账户风控执行根据净值、保证金、浮亏阈值触发不跟单、强平、暂停或通知。
- 跨平台交易规则把 MT4 与 MT5 账户统一纳入规则引擎，处理品种映射、手数计算和订单注释。
- 批量操作工具批量平仓、批量补单、批量改密、批量检查账户状态。
- 报表与绩效系统按客户业务口径生成账户、品种、日期、策略维度的统计报表。
- 后台联动策略和会员系统、网站后台、CRM、授权系统联动，形成完整业务流程。
Delivery Flow
定制开发流程
- 01需求沟通梳理交易规则、账户场景、风控边界、部署方式和验收口径。
- 02规则确认把人工流程拆成可执行的 API 规则、异常处理规则和日志字段。
- 03技术评估评估接口能力、延迟、账户数量、服务器网络和风险限制。
- 04开发测试完成模块开发、模拟环境验证、真实账户小流量验证和日志追踪。
- 05VPS 部署部署到客户环境，配置网络、账号权限、通知渠道和后台监控。
- 06运行维护持续优化规则、报表、告警和接口稳定性，按业务变化迭代。