Finance Quant Skills
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。
一、目录结构
本仓库维护金融量化交易相关的 Skills，涵盖量化策略开发、金融数据分析、交易框架文档查询等场景。每个 Skill 位于独立文件夹中，包含 SKILL.md 指令等文件。
finance-quant-skills/
├── skills/ # 量化交易相关的 Skills 集合
│ ├── akquant/ # AKQuant 框架量化策略开发（事件驱动、风控与优化）
│ ├── akshare/ # AKShare 开源金融数据接口（股票/期货/基金/加密货币等）
│ ├── backtrader/ # Backtrader 开源量化回测框架
│ ├── baostock/ # BaoStock A股数据平台（免费行情、K线、财务数据）
│ ├── jqdatasdk/ # 聚宽数据接口（A股行情、财务、因子数据）
│ ├── joinquant-docs/ # 聚宽官网策略开发文档（回测/模拟/API/因子/技术指标）
│ ├── miniqmt/ # MiniQMT 迅投量化交易接口（XtQuant，支持交易下单）
│ ├── pywencai/ # 同花顺问财数据查询（中文自然语言查询）
│ ├── qmt-docs/ # QMT 策略开发指南与 API 参考文档
│ ├── rqalpha/ # RQAlpha 米筐开源回测框架（A股/期货）
│ ├── tdxquant/ # 通达信量化数据获取（行情/K线/财务/板块/公式执行）
│ └── tushare/ # Tushare 数据接口（A股行情、财务、宏观数据）
├── template/ # Skill 模板
└── .claude-plugin/ # Claude Code 插件配置
二、Skills 安装
请根据你的使用场景选择合适的安装方式：
2.1 方式一：让 AI Agent 帮助安装
以对话的形式告诉 Agent 智能体，如 OpenClaw：
帮我安装这个 skills 仓库中的所有技能: https://github.com/lzwme/finance-quant-skills
帮我安装这个 skills 仓库中的 qmt-docs 技能: https://github.com/lzwme/finance-quant-skills
2.2 方式二：在 Claude Code 中安装使用
将该仓库注册为 Claude Code Plugin marketplace：
/plugin marketplace add lzwme/finance-quant-skills
然后安装指定的 Skills 插件：
/plugin install quant-skills@finance-quant-skills
/plugin install quant-docs@finance-quant-skills
也可以通过界面操作：选择 Browse and install plugins → finance-quant-skills → 选择插件 → Install now。
安装后，直接描述需求即可触发对应 Skill，例如："使用 QMT 文档 Skill 查询如何通过 Python 调用交易接口"。
2.3 方式三（推荐）：使用 npx skills 工具为智能体安装技能
# 查看帮助
npx skills --help
# 查看当前项目下已安装的技能
npx skills list
# 查看已全局安装的技能
npx skills list -g
# 更新已安装的技能
npx skills update
# 安装当前仓库技能
npx skills add lzwme/finance-quant-skills
2.4 安装技巧：以软连接形式支持多编程智能体工具
不同编程智能体的 skills 目录规范有所不同。当我们在多个编程工具之间切换使用时，需要配置多个 skills 目录。
通过软连接和 .gitignore 配置，可以将 skills 目录链接到多个编程工具的 skills 目录中，如此则仅在源目录维护更新文件即可。
创建软连接的命令示例如下：
# 假若在 agents/skills 中维护 skills
# 创建 .cluade、.cursor 的 skills 软连接
# macOS/Linux 下
ln -s agents/skills .cluade/skills
ln -s agents/skills .cursor/skills
# windows powershell 下（其中的 Junction 也可换为 SymbolicLink，但需管理员权限执行）
New-Item -ItemType Junction -Path .cluade/skills -Target <绝对路径>/agents/skills
New-Item -ItemType Junction -Path .cursor/skills -Target <绝对路径>/agents/skills
.gitignore 配置示例如下：
# 假若仅在 .agents/skills 中维护 skills
# 忽略 .cluade、.cursor 等目录下的 skills 软连接
.cluade/skills
.cursor/skills
.codebuddy/skills
三、Skills 使用示例
本项目共包含 12 个 Skills，按功能分为三大类：数据获取、回测框架、策略开发与文档。安装后，直接向 AI 助手描述需求即可自动触发对应 Skill。
📈 3.1 数据获取
1. 获取 A 股历史 K 线（BaoStock — 免费、无需注册）
帮我用 baostock 获取贵州茅台 2025 年全年的日 K 线数据，前复权
- 适用场景：A 股历史行情、财务报表、指数成分股、交易日历
- 关键参数：代码格式
sh.600519 / sz.000001，支持 --adjust 2（前复权）
2. 获取全品类金融数据（AKShare — 免费、无需注册）
帮我用 akshare 查看沪深 300 ETF（510300）的实时行情
帮我用 akshare 获取中国 2025 年 GDP 宏观数据
帮我用 akshare 查询 BTC/USDT 的加密货币价格
- 适用场景：股票/期货/期权/基金/外汇/债券/加密货币/宏观经济
- 关键参数：
python scripts/stock_data.py --type hist --symbol 600519 --start 20250101
3. 自然语言选股查询（PyWenCai — 同花顺问财）
帮我用问财查询"市盈率小于 20 且 ROE 大于 15% 的股票"
- 适用场景：用中文自然语言筛选 A 股/指数/基金/港股/可转债
- 前置要求：需配置问财 Cookie（环境变量
WENCAI_COOKIE）
4. 通达信量化数据（TdxQuant — 需客户端）
帮我用通达信查看贵州茅台的实时行情和 K 线数据
帮我用通达信执行 MACD 公式，参数 12,26,9
- 适用场景：A 股行情快照、K 线、专业财务、板块成分股、新股/可转债、通达信公式执行、交易下单
- 前置要求：需安装并启动通达信金融终端（支持 TQ 策略功能）
- 关键参数：代码格式
600519.SH，财务字段如 --fields fn193,fn197
5. MiniQMT 行情与交易（XtQuant — 需客户端）
帮我用 miniqmt 订阅贵州茅台的实时行情
帮我用 miniqmt 查询持仓并下单买入 100 股平安银行
- 适用场景：实时行情订阅、K 线数据、财务数据、股票/期货/期权交易下单及撤单
- 前置要求：需安装并启动迅投 MiniQMT 客户端
- 关键参数：代码格式
600519.SH，周期 1d/1m/tick
6. 聚宽数据（JQData — 需 Token）
帮我用聚宽获取招商银行 2025 年的财务指标和估值因子
- 适用场景：本地 Python 环境获取 A 股行情、财务指标、因子数据（估值/动量/质量等）
- 前置要求：需注册聚宽账号并配置 Token（环境变量
JQDATA_TOKEN）
- 关键参数：代码格式
600036.XSHG（上海）/ 000001.XSHE（深圳）
- 与 joinquant-docs 的区别：
jqdatasdk 用于财经数据拉取；joinquant-docs 用于官网策略编写与 API 查阅
7. Tushare 数据（需 Token）
帮我用 tushare 获取上证指数 2025 上半年的日线数据和宏观数据
- 适用场景：A 股行情、财务报表（利润表/资产负债表/现金流）、指数、Shibor 等宏观数据
- 前置要求：需注册 Tushare Pro 并配置 Token（环境变量
TUSHARE_TOKEN）
- 关键参数：代码格式
000001.SZ / 600036.SH
🔬 3.2 策略回测框架
8. Backtrader 回测（开源、纯 Python）
帮我用 backtrader 写一个双均线交叉策略，回测贵州茅台 2025 年数据，计算夏普比率和最大回撤
- 适用场景：事件驱动回测、内置 100+ 技术指标、参数优化（网格搜索）、绩效分析
- 核心概念：Cerebro（引擎）、Strategy（策略）、Analyzer（分析器）、指标在
__init__ 中定义，交易逻辑在 next 中编写
- 组合使用：可配合 baostock/akshare Skill 先获取数据，再回测
9. RQAlpha 回测（米筐开源、模块化）
帮我用 rqalpha 写一个期货双均线 CTA 策略，回测沪深 300 期货 IF2401
- 适用场景：A 股和期货回测、Mod 插件系统扩展、内置数据包
download-bundle
- 核心概念：
init（初始化）、handle_bar（K 线触发）、scheduler 定时调度
- 特色：支持代码格式
IF2401.CCFX，期货专用下单函数 buy_open / sell_close
🛠 3.3 策略开发与文档
10. AKQuant 策略开发框架
