QMT内置账户查询示例代码

本页面展示如何在QMT内置Python环境中通过 get_trade_detail_data 接口查询账户资产、持仓、委托和成交信息，实现账户状态的实时监控与管理。

功能说明

该示例代码运行于QMT内置Python环境（策略编辑器）中，实现以下功能：

在 init 初始化函数中设置账户并执行查询
查询账户资产：总资产、市值、可用资金、持仓盈亏
查询委托订单：代码、委托量、价格、委托号、状态等
查询成交记录：代码、成交量、均价、成交额、成交编号等
查询持仓信息：代码、持仓量、可用量、冻结量、成本、市值、浮动盈亏等
使用pandas DataFrame格式化输出查询结果

使用方法

登录QMT软件，进入「模型研究」
新建Python策略文件
点击下方「复制代码」按钮复制完整代码
将代码粘贴到QMT策略编辑器中
修改 ACCOUNT_ID 为您的资金账号
点击「编译」保存策略
在「模型交易」中运行策略，查看日志输出

示例代码

account_query_internal.py

#coding:gbk
import pandas as pd
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
logger = logging.getLogger(__name__)

ACCOUNT_ID = "55011888"
ACCOUNT_TYPE = "STOCK"

def init(ContextInfo):
    logger.info("===== QMT 账户查询启动 =====")
    ContextInfo.set_account(ACCOUNT_ID)

    # 定义查询函数
    def fetch(data_type):
        return get_trade_detail_data(ACCOUNT_ID, ACCOUNT_TYPE, data_type) or []

    # 查询资金
    accs = fetch("ACCOUNT")
    if accs:
        a = accs[0]
        logger.info(f"总资产:{a.m_dBalance} 市值:{a.m_dInstrumentValue} 可用:{a.m_dAvailable} 持仓盈亏:{a.m_dPositionProfit}")

    # 查询委托
    orders = fetch("ORDER")
    df_orders = pd.DataFrame([(
        o.m_strInstrumentID, o.m_nVolumeTotalOriginal, o.m_dLimitPrice,
        o.m_strOrderSysID, o.m_nOrderStatus, o.m_nVolumeTraded, o.m_nVolumeTotal
    ) for o in orders]) if orders else pd.DataFrame()
    if not df_orders.empty:
        df_orders.columns = ["代码","委托量","价格","委托号","状态","已成交","剩余"]
        logger.info("\n【委托】\n" + df_orders.to_string(index=False))

    # 查询成交
    deals = fetch("DEAL")
    df_deals = pd.DataFrame([(
        d.m_strInstrumentID, d.m_nVolume, d.m_dPrice, d.m_dTradeAmount,
        d.m_strOrderSysID, d.m_strTradeID, d.m_strTradeTime
    ) for d in deals]) if deals else pd.DataFrame()
    if not df_deals.empty:
        df_deals.columns = ["代码","成交量","均价","成交额","委托号","成交编号","时间"]
        logger.info("\n【成交】\n" + df_deals.to_string(index=False))

    # 查询持仓
    positions = fetch("POSITION")
    df_pos = pd.DataFrame([(
        p.m_strInstrumentID, p.m_nVolume, p.m_nCanUseVolume, p.m_nFrozenVolume,
        p.m_dOpenPrice, p.m_dMarketValue, p.m_dFloatProfit, p.m_dProfitRate
    ) for p in positions]) if positions else pd.DataFrame()
    if not df_pos.empty:
        df_pos.columns = ["代码","持仓","可用","冻结","成本","市值","浮动盈亏","盈亏率"]
        logger.info("\n【持仓】\n" + df_pos.to_string(index=False))

    logger.info(f"委托:{len(orders)} 成交:{len(deals)} 持仓:{len(positions)}")
    logger.info("查询完成")

def handlebar(ContextInfo):
    pass

def stop(ContextInfo):
    logger.info("策略已停止")

代码说明

该示例代码主要包含以下功能模块：

初始化配置：设置资金账号和账户类型，定义通用查询函数 fetch
资金查询：通过 ACCOUNT 类型查询总资产、市值、可用资金和持仓盈亏
委托查询：通过 ORDER 类型查询委托订单明细，含委托量、价格、状态等
成交查询：通过 DEAL 类型查询成交记录，含成交量、均价、成交额等
持仓查询：通过 POSITION 类型查询持仓明细，含持仓量、成本、市值、盈亏等
数据格式化：使用pandas DataFrame将原始数据转换为表格形式，便于阅读

注意事项

该代码运行于QMT内置Python环境，需在QMT策略编辑器中运行
请确保已在QMT中登录并开通交易权限
修改 ACCOUNT_ID 为您的实际资金账号
查询结果仅在策略日志中输出，不会触发任何交易
如查询返回空列表，可能是当前无对应数据或账号配置有误