国金证券 APP 支持客户申请开通 PTrade/QMT 权限，账户自有资产需满足 10 万元及以上；申万宏源支持 PTrade、QMT 权限开通，个人投资者需具备 1 年以上证券、场内基金投资经验，并满足 T-1 日资产 50 万元以上等条件。
中信证券、山西证券等也在相关平台上推广介绍 PTrade/QMT 服务，不过并未直接在 APP 中上线。另一类变化同样值得看，招商证券 APP 上线 Iceberg 和增强型市场流动性算法功能。
结合近两年券商纷纷上线 T0 算法功能，可以发现，过去量化、算法交易过去更多停留在机构、私募、高净值客户的专业工具箱中，如今被搬到移动端入口，本身就是一个信号。
不过，券商的这些 " 量化功能 "，正处在一个新规划定的敏感时间节点上。8 月 28 日，《证券公司交易信息系统接入管理规范（试行）》正式发布，交易系统外接新规要求券商对客户身份、交易账户、资金来源、交易行为做 " 穿透式管理 "。
那么，券商 APP 里的量化功能、正在推广的 QMT/PTrade 权限到底算什么？结合业内人士的解读来看，标准版 QMT 和 PTrade 的运行全流程都在券商的合规管控体系之内，并不属于本次新规界定的 " 外部接入 " 范畴，仍能承接个人投资者的量化投资需求，这也是券商如今加大推广的缘由之一。
量化权限搬进 APP
量化权限直接上架 APP，是这轮券商零售业务的一个新变化。过去，Ptrade、QMT 这类量化权限，更多是面向私募、专业投资者或高净值客户，如今却开始以更低的门槛，摆到了普通投资者的手机屏幕上。
以国金证券为例，APP 内支持 Ptrade/QMT 权限开通，客户账户自有资产达到 10 万元即可；申万宏源的门槛则高一些，要求个人投资者有 1 年以上证券、场内基金投资经验，T-1 日资产 50 万元以上。值得关注的是，中信证券、山西证券等也在相关平台推广 Ptrade/QMT 相关服务。
算法功能不断下沉
国金证券 APP 内即可支持 QMT/PTrade 权限开通，此外，还有招商证券在 APP 里上线了 Iceberg（冰山）和增强型市场流动性算法。冰山算法将大额委托拆分成多个小单，避免在盘面上暴露真实意图，这类算法交易工具过去同样是机构客户的 " 专属 "。如今出现在券商 APP 里，量化工具 " 下沉 " 的意味正越来越浓。
这几年，券商 APP 的功能边界已经被不断拉宽。早期比拼开户效率、行情速度和交易稳定性；后来加入金融产品货架、资讯直播、投顾组合、AI 问答；现在量化和算法交易工具也开始被前置。
仔细观察近一年券商营销推广物料，也能发现这个显著变化，过去，券商把 " 佣金优惠 ""level-2"" 新客理财 "" 神奇九转 " 等内容放在开户引流物料最显眼的位置，而如今，" 量化 " 正取而代之。
正值交易外接新规落地
券商的这些 " 量化功能 " 变热，正处在一个敏感时间节点上。8 月 28 日，中国证券业协会与中国证券投资基金业协会联合发布《证券公司交易信息系统接入管理规范（试行）》。
《规范》要求券商对交易信息系统接入实施集中统一管控，建立全链条管理机制，并对客户身份、交易账户、资金来源与交易行为进行穿透识别与持续监控。按照相关要求，券商不能向普通机构投资者和个人投资者提供交易信息系统接入服务。
所谓 " 交易信息系统接入 "，是指券商通过提供信息系统接口等技术手段，与客户外部的 " 交易指令生成系统 " 交互、接收并处理交易指令的行为。换句话说，新规管的是 " 外部系统外接 "。
那么，券商向个人投资者推广的 Ptrade/QMT 权限，到底属于 " 券商管控的自有终端 "，还是新规定义的 " 外部外接 "？这恰恰是市场最关心的问题。对此，有业内人士向财联社记者作了拆解。
标准版 QMT，运行在 QMT 软件内置的 Python 沙箱环境里，代码在 QMT 编辑器内编写，第三方库受白名单管控，指令全部由 QMT 客户端内部生成。它是券商采购、券商管控发布的自有交易终端。
PTrade 是另一种形态，策略跑在券商内部的云服务器环境里，网页端写代码，代码执行在券商服务器的沙箱中，无法用本地 VSCode、PyCharm 等外部进程连接，属于券商管控的云端量化终端，策略运行、委托执行、风控和交易监控都在券商管理体系内完成。
新规后向普通机构投资者和个人投资者关闭的 miniQMT 则是 " 外接 " 形态，用户在本地用独立的 Python 进程生成交易指令，miniQMT 只做本地转发网关，策略并不在 QMT 内置环境里，无法被券商穿透监管。这类外部指令生成模式，属于外接接入，因此受新规约束。
值得关注的是，有业内人士表示，在大 QMT、PTrade 里写代码，再通过文件、http、socket 桥接，把信号交给本机另一个独立 Python 进程运算生成下单指令，回传给 QMT 下单，这种绕开内置沙箱、由外部指令生成的模式，属于规避监管，券商监控到会限制权限。这也解释了为什么券商会对内置 Python 策略的文件读写、外部网络连接进行限制和拦截。
总体而言，无论是 Ptrade 还是 QMT 权限，在限制和拦截内置 Python 策略的文件读写、外部网络连接后，二者的运行全流程都在券商的合规管控体系之内，对于普通机构投资者和个人投资者来说，不属于新规定义的 " 外接 "，仍能承接这些客户的量化需求，这也是券商如今加大推广的原因之一。
又回到 " 量化平权 " 的讨论
把券商 APP 上架量化功能这件事，放到更大的背景下看，又回到了对于 " 量化平权 " 的讨论。所谓量化平权，至少包含两层，一层是工具平权，普通投资者也能用上网格、TWAP/VWAP、冰山、T0 等算法；另一层是能力平权，即数据、算力、策略、风控、通道和合规资源是否对等。
券商把量化权限、算法工具搬上 APP，本质上是在把过去只服务少数人的能力，变成可以被更多普通投资者触达的标准化产品，至少在这个趋势下，第一层工具平权，以及部分能力平权是在逐渐实现的。
更值得注意的是，这轮平权发生在监管划定的边界之内。交易外接新规把 " 券商管控的自有终端 " 与 " 外部系统外接 " 区隔开来，个人投资者能够接触到的，是运行在券商沙箱、白名单和风控体系内的量化通道；而过去那种本地直连、指令外发的模式，已彻底关闭。换句话说，眼下是一种有边界的平权，工具可以更普及，但交易指令的生成与执行，始终留在券商可控、可穿透、可监控的体系内。
