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QuantTrader Pro V2.1 专业量化交易系统

QuantTrader Pro V2.1 专业量化交易系统

行业专业 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_a9caeb3c/a-quanttrader-pro-v2-0。

技能介绍

要解决的问题

本地量化工具常见三类问题:指标、回测、模拟交易分散在不同脚本里;真实数据源接入复杂,依赖和权限容易出错;运行中数据源断开后缺乏自动恢复。该技能把这些能力打包成一个可本地启动的系统,默认用模拟数据跑通流程,再接入真实行情。

技能如何工作

  • 行情与指标:支持多周期K线,内置 MA、MACD、RSI、KDJ 等常用指标,可结合大盘情绪、北向资金、龙虎榜等辅助判断。
  • 策略与回测:内置双均线、MACD、RSI 等经典策略,支持自定义参数,回测后生成报告;也可用 REST API 做二次开发。
  • 交易与风控:模拟买入、卖出、持仓管理,配合仓位管理、止损止盈和资产曲线,形成可验证的交易闭环。
  • 数据源切换:支持米筐 RQData、聚宽 jqdatasdk、Tushare,并可用模拟数据免依赖体验;所有数据源调用采用独立子进程隔离,断开后自动重连。

使用时建议先以模拟数据验证策略逻辑,再配置真实数据源;由于行情接口受权限、字段口径和延迟影响,回测结果只适合作为策略研究参考,不应直接等同于实盘收益。

使用场景

  • 在本地验证双均线策略时,需要读取多周期 K 线、计算 MA 和 MACD,并输出回测报告。
  • 调试交易策略风控时,要配置模拟买卖、止损止盈,并查看持仓盈亏与资产曲线。
  • 切换真实行情源时,需要配置米筐、聚宽或 Tushare,并检查连接状态与自动重连。
  • 做策略二次开发时,要调用 REST API 获取指标和买卖点信号,并接入自己的交易流程。

适合人员

  • 想把 Python 指标脚本整理成可演示流程的个人量化研究员。
  • 需要比较米筐、聚宽和 Tushare 字段口径的策略工程师。
  • 要在教学环境中演示 K 线分析、策略回测和模拟交易的讲师。
  • 希望用 REST API 做策略二次开发的交易系统开发者。