akquant
生成 akquant 框架的可执行量化策略代码,涵盖数据接口、事件驱动、风控与优化。当用户需要开发量化策略、配置回测环境、设置风控规则、进行参数优化、实现横截面轮动策略,或提及…
MiniQMT 迅投量化交易接口,基于 XtQuant Python 库(xtdata 行情 / xttrader 交易),供外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端,支持 A 股/期货/期权的行情获取(K线、分笔、财务数据等)和交易下单(报单、撤单、查询资产/委托/持仓)。当用户提及 miniqmt、xtquant、获取实时行情、量化交易下单、回测数据获取,或需要用外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端进行程序化交易时使用。若需在 QMT 客户端内编写/回测内置策略(ContextInfo/passorder),请用
$ npx -y skills add lzwme/finance-quant-skills --skill miniqmt --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/miniqmtContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
MiniQMT 迅投量化交易接口,基于 XtQuant Python 库(xtdata 行情 / xttrader 交易),供外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端,支持 A 股/期货/期权的行情获取(K线、分笔、财务数据等)和交易下单(报单、撤单、查询资产/委托/持仓)。当用户提及 miniqmt、xtquant、获取实时行情、量化交易下单、回测数据获取,或需要用外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端进行程序化交易时使用。若需在 QMT 客户端内编写/回测内置策略(ContextInfo/passorder),请用
name: miniqmt
description: MiniQMT 迅投量化交易接口,基于 XtQuant Python 库(xtdata 行情 / xttrader 交易),供外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端,支持 A 股/期货/期权的行情获取(K线、分笔、财务数据等)和交易下单(报单、撤单、查询资产/委托/持仓)。当用户提及 miniqmt、xtquant、获取实时行情、量化交易下单、回测数据获取,或需要用外部 Python 程序连接 MiniQMT 客户端进行程序化交易时使用。若需在 QMT 客户端内编写/回测内置策略(ContextInfo/passorder),请用 qmt-strategy 技能。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"📈","requires":{"bins":["python3"]}}}> **与 qmt-strategy 的区别**:本技能通过 **xtquant 库**在**外部 Python 程序**中连接 MiniQMT 客户端(`xtdata` 行情 / `xttrader` 交易);若需在 QMT 客户端内编写**内置策略**(`ContextInfo`/`passorder`、`#coding:gbk`),请使用 `qmt-strategy` 技能。
QMT安装目录\ ├── bin.x64\XtMiniQmt.exe # MiniQMT 主程序 ├── userdata_mini\ # 用户数据目录(xttrader 连接路径) │ ├── xqtrader.ini # 交易配置 │ └── xtdatacenter.ini # 行情配置
| 周期 | 说明 | 周期 | 说明 | |------|------|------|------| | `tick` | 分笔数据 | `1q` | 季度线 | | `1m` | 1分钟线 | `1hy` | 半年线 | | `5m` | 5分钟线 | `1y` | 年线 | | `15m` | 15分钟线 | `1w` | 周线 | | `30m` | 30分钟线 | `1d` | 日线 | | `1h` | 1小时线 | `1mon` | 月线 |
| 市场 | 常量 | 市场 | 常量 | |------|------|------|------| | 上海 | `xtconstant.SH_MARKET` | 中金所 | `xtconstant.MARKET_ENUM_INDEX_FUTURE` | | 深圳 | `xtconstant.SZ_MARKET` | 上期所 | `xtconstant.MARKET_ENUM_SHANGHAI_FUTURE` | | 北交所 | `xtconstant.MARKET_ENUM_BEIJING` | 郑商所 | `xtconstant.MARKET_ENUM_ZHENGZHOU_FUTURE` | | 大商所 | `xtconstant.MARKET_ENUM_DALIANG_FUTURE` | 广期所 | `xtconstant.MARKET_ENUM_GUANGZHOU_FUTURE` |
| 类型 | 常量 | 类型 | 常量 | |------|------|------|------| | 股票 | `xtconstant.SECURITY_ACCOUNT` | 沪港通 | `xtconstant.HUGANGTONG_ACCOUNT` | | 期货 | `xtconstant.FUTURE_ACCOUNT` | 深港通 | `xtconstant.SHENGANGTONG_ACCOUNT` | | 信用 | `xtconstant.CREDIT_ACCOUNT` | 期货期权 | `xtconstant.FUTURE_OPTION_ACCOUNT` | | 股票期权 | `xtconstant.STOCK_OPTION_ACCOUNT` | - | - |
1. **确定需求** — 识别是行情数据获取还是交易操作 2. **选择模块** — xtdata 用于行情,xttrader 用于交易 3. **调用脚本** — 根据数据类型选择对应脚本 4. **解析结果** — 智能体分析返回的 JSON 格式数据
| 用户提问 | 对应功能 | 调用方式 | |---------|---------|---------| | "贵州茅台实时股价" | 实时行情快照 | xtdata.get_full_tick | | "平安银行K线数据" | K线数据 | xtdata.get_market_data | | "招商银行财务指标" | 财务报表 | xtdata.get_financial_data | | "半导体板块成分股" | 板块成分股 | xtdata.get_stock_list_in_sector | | "今日可转债信息" | ETF/可转债数据 | xtdata.get_cb_info | | "新股申购" | 新股信息 | xtdata.get_ipo_info | | "下单买入平安银行" | 交易下单 | xttrader.order_stock | | "查询持仓" | 持仓查询 | xttrader.query_stock_positions | | "撤单" | 撤单操作 | xttrader.cancel_order_stock |
import xtdata
# 获取全推行情快照
ticks = xtdata.get_full_tick(['600519.SH', '000001.SZ'])
# 订阅单股实时行情
def on_data(datas):
for code in datas:
print(code, datas[code])
xtdata.subscribe_quote('600519.SH', period='tick', callback=on_data)
xtdata.run()import xtdata
# 下载历史K线数据
xtdata.download_history_data2(['600519.SH'], period='1d', start_time='')
# 获取K线数据
data = xtdata.get_market_data(
field_list=['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'],
stock_list=['600519.SH'],
period='1d',
start_time='20240101',
end_time='',
count=100,
dividend_type='front'
)from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
from xtquant import xtconstant
# 配置路径和会话
path = 'D:\\迅投极速交易终端\\userdata_mini'
session_id = 123456
xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
# 创建账号对象
acc = StockAccount('1000000365') # 替换为实际账号
# 连接交易
xt_trader.start()
connect_result = xt_trader.connect()
subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc)
# 下单买入
order_id = xt_trader.order_stock(
acc,
'600519.SH',
xtconstant.STOCK_BUY,
100, # 100股
xtconstant.FIX_PRICE,
1800.0, # 价格
'strategy1',
'remark'
)
# 查询资产
asset = xt_trader.query_stock_asset(acc)
print(f"可用资金: {asset.cash}")import xtdata
def on_tick_data(datas):
for code in datas:
tick = datas[code]
print(f"{code}: 现价={tick['lastPrice']}, 成交量={tick['volume']}")
# 订阅多只股票
xtdata.subscribe_whole_quote(['SH', 'SZ'], callback=on_tick_data)
xtdata.run()一个面向金融量化交易领域的 Claude Skills 技能维护仓库,基于 Agent Skills 标准构建。
Repo: lzwme/finance-quant-skills
生成 akquant 框架的可执行量化策略代码,涵盖数据接口、事件驱动、风控与优化。当用户需要开发量化策略、配置回测环境、设置风控规则、进行参数优化、实现横截面轮动策略,或提及…
Backtrader 开源量化回测框架,支持多数据源、多策略、多周期回测与实盘交易,纯Python实现。当用户需要开发量化策略、进行回测分析、编写交易逻辑、回测参数优化,或提及…
机构级投研报告生成技能。覆盖中国A股、港股、美股上市公司。输出模式:1)投资速览:3-5页,含公司概览、核心财务指标、估值倍数、投资逻辑与风险因素;2)深度研报:≥25页,含行业分析、产业…
聚宽(JoinQuant)官网策略开发指南,涵盖回测、模拟交易、数据 API、交易函数、因子与技术指标。当用户编写聚宽策略、回测、模拟盘、查询聚宽…